Tencent lança Hy4: modelo com pesos abertos que desafia DeepSeek

A Tencent lançou Hy4, um modelo multimodal que obteve 75,2 pontos no benchmark APEX-Agents em testes internos, à frente do DeepSeek V4.1 Flash-1017. A empresa planeja publicar os pesos do modelo.
A Tencent lançou Hy4, um novo modelo que pode competir seriamente com os modelos de IA com pesos abertos mais fortes.
De acordo com testes internos da Tencent, Hy4 obteve 75,2 pontos no benchmark APEX-Agents, superando o DeepSeek V4.1 Flash-1017, que registrou 72,1 e 72,9 pontos.
No entanto, em outros testes a vantagem passa de um modelo para outro.
O custo de uso do Hy4 via API é de US$ 0,834 por milhão de tokens de entrada e US$ 2,501 por milhão de tokens de saída.
O modelo também suporta trabalho com imagens e foi projetado para uma ampla gama de tarefas, incluindo programação, análise financeira, criação de jogos e pesquisa científica.
Além disso, a Tencent pretende publicar os pesos do Hy4.
Página oficial de pesquisa do Hy4
Até 15 de novembro, o Hy4 pode ser usado gratuitamente no WorkBuddy, com limites diários.
Por que isso importa
AnáliseHy4 mostra que a concorrência entre modelos de IA com pesos abertos está aumentando, oferecendo uma alternativa multimodal com preços API competitivos.
Debater na comunidade
Compartilhe suas dúvidas e insights com desenvolvedores
Relacionado no ecossistema
Guias práticos, terminologia essencial e skills de agentes
DeepSeek-R1 (Modelo de Raciocínio DeepSeek)
Modelo de raciocínio de pesos abertos (Open Weights Reasoning Model) revolucionário, baseado na arquitetura MoE de 671B parâmetros, que demonstrou a capacidade de desenvolver raciocínio lógico complexo por meio de aprendizado puro por reforço (GRPO).
Mistral AI (Modelos abertos e eficientes da Europa)
Uma série de modelos comerciais e de código aberto de alta eficiência desenvolvidos pela startup francesa Mistral AI (Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Mistral Large). Reconhecidos pela sua compactação, velocidade e respeito à privacidade dos dados.
Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: Comparação de Modelos 2026
A cada poucas semanas, surge um novo modelo, e sempre as mesmas perguntas: vale a pena migrar? O que mudou? Pelo que pagar?
Revolut move cerca de 2.000 engenheiros para modelos GLM locais para programação
A Revolut migrou cerca de 2.000 engenheiros para modelos GLM implantados localmente, reduzindo o custo de codificação com IA em cerca de dez vezes e o tempo de execução das tarefas em 70%.