Hy4 previewとは
Hy4 previewは、Tencent Hy Teamが2026年8月28日に公開した大規模なMixture-of-Experts（MoE）モデルです。総パラメータ数は770B、1トークンあたりのアクティブパラメータは49B、コンテキスト長は100万トークンです。コード開発、文書・表計算・プレゼンテーション作成、ゲーム開発、科学研究など、実務の生産性タスクを主な対象にしています。
主な特徴
- 770B／49BのMoE構成：巨大なモデル全体から、各トークンで一部の専門家を選択して処理します。
- 100万トークンのコンテキスト：大規模コードベース、複数文書、長い調査資料を扱う設計です。
- 推論モードを選択可能：複雑なタスク向けの高い推論量と、直接回答するno-thinkモードを使い分けられます。
- ツール呼び出し対応：OpenAI互換APIとして提供でき、Agentやコーディングツールへ接続できます。
- 公開ウェイト：通常版とFP8版が公開され、公式にvLLMとSGLangの導入手順が用意されています。
利用方法
手軽に試す場合は、WorkBuddy、CodeBuddy、Yuanbao、ima、OpenRouterなどから利用できます。自社環境で運用する場合は、vLLMまたはSGLangを使ってOpenAI互換APIを構築できます。
公式のvLLM例では8 GPUのtensor parallel構成が示されています。公開ウェイトであっても個人PC向けの軽量モデルではありません。必要なGPUメモリ、ノード間通信、KVキャッシュ、ストレージ、同時実行数を事前に見積もってください。小規模なローカル検証にはOllamaやLM Studioの対応モデルが扱いやすい場合があります。
性能を見るときの注意点
Tencentは、163人の社内専門家が203件のエンジニアリングタスクを評価したブラインドテストで、Hy4 previewがGLM-5.3とKimi K3をわずかに上回ったと説明しています。ただし、これはTencentによる内部評価です。日本語、実際のリポジトリ、社内文書、ツール権限を使った独自評価に置き換えて判断してください。
料金とライセンス
モデルはApache License 2.0で公開されています。モデル本体を取得して運用する場合も、GPU、ストレージ、ネットワーク、監視などのインフラ費用が必要です。Tencent Cloud TokenHubとOpenRouterのAPI料金は提供先によって異なるため、利用時点の料金表を確認してください。
関連ツール
GLM-5.3、Kimi、Qwen3.8-2.4T-A95Bと比較できます。導入方法と評価ポイントはHy4 previewの詳しい解説も参照してください。