{"id":3443094,"date":"2026-09-01T10:44:28","date_gmt":"2026-09-01T08:44:28","guid":{"rendered":"https:\/\/datanorth.ai\/?post_type=news&p=3443094"},"modified":"2026-09-01T10:44:17","modified_gmt":"2026-09-01T08:44:17","slug":"tencent-lanceert-hy4-preview","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/nieuws\/tencent-lanceert-hy4-preview","title":{"rendered":"Tencent lanceert Hy4 preview"},"content":{"rendered":"\n

Publicatiedatum: 01 september 2026<\/em><\/p>\n\n\n\n

Tencent heeft Hy4 preview op 28 augustus 2026 uitgebracht en direct open weights gepubliceerd. Het model telt 770 miljard parameters, activeert 49 miljard parameters per token en ondersteunt een contextvenster van meer dan \u00e9\u00e9n miljoen tokens.<\/p>\n\n\n\n

De gewichten vallen onder Apache 2.0 en er is ook betaalde API-toegang. Voor teams die open modellen vergelijken, draait de belangrijkste test om kosten per afgeronde agenttaak, niet om parameteromvang alleen.<\/p>\n\n\n\n

Wat is Tencent Hy4 preview?<\/h2>\n\n\n\n

Hy4 preview is Tencents nieuwe grote taalmodel voor softwareontwikkeling, kantoorwerk, financi\u00eble analyse, gameontwikkeling en wetenschappelijk onderzoek. Het gebruikt een mixture-of-experts-architectuur<\/strong>, waarbij per token slechts een deel van alle parameters actief wordt.<\/p>\n\n\n\n

Tencent noemt 770 miljard parameters in totaal en 49 miljard actieve parameters in het hoofdmodel. Het contextvenster is groter dan \u00e9\u00e9n miljoen tokens<\/strong>. De modelcard beschrijft daarnaast een ingebouwde multi-token prediction-laag en sparse attention om lange context effici\u00ebnter te verwerken.<\/p>\n\n\n\n

Ten opzichte van Hy3 is de schaal fors gegroeid. Hy3 had 295 miljard parameters, 21 miljard actieve parameters en een contextvenster van 256K. Hy4 preview vergroot dus zowel de totale capaciteit als de hoeveelheid informatie die in \u00e9\u00e9n taak kan worden meegenomen.<\/p>\n\n\n\n

Hy4 preview prijs, toegang en specificaties<\/h2>\n\n\n\n
Specificatie<\/th>Tencent Hy4 preview<\/th><\/tr><\/thead>
Architectuur<\/td>Mixture-of-Experts<\/td><\/tr>
Totale parameters<\/td>770B<\/td><\/tr>
Actieve parameters<\/td>49B per token<\/td><\/tr>
Context<\/td>Meer dan 1M tokens<\/td><\/tr>
Licentie<\/td>Apache 2.0<\/td><\/tr>
API-prijs<\/td>$0,834 input \/ $2,501 output per 1M tokens<\/td><\/tr>
Toegang<\/td>Weights, Tencent Cloud TokenHub, OpenRouter<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

Tencent heeft volledige en FP8-gewichten gepubliceerd op Hugging Face, met mirrors op ModelScope, GitCode en CNB. De Apache 2.0-licentie staat commercieel gebruik, aanpassing en herdistributie toe zonder een eigen modellicentie.<\/p>\n\n\n\n

API-toegang loopt via Tencent Cloud TokenHub en OpenRouter. Tencent noemt $0,834 per miljoen inputtokens, $2,501 per miljoen outputtokens en $0,042 per miljoen tokens bij een cache-hit. WorkBuddy en CodeBuddy bieden vanaf de lancering twee weken gratis toegang.<\/p>\n\n\n\n

Hoe vergelijkt Hy4 preview met GLM-5.3 en Kimi K3?<\/h2>\n\n\n\n

Tencent publiceert een interne blinde evaluatie met 203 engineeringtaken. Daarin beoordeelden 163 experts van Tencent Hy4 preview gemiddeld met 2,99 uit 4,00. GLM-5.3 kwam op 2,92 en Kimi K3 op 2,94.<\/p>\n\n\n\n

Dit zijn cijfers van Tencent zelf en de beoordelaars werkten intern bij Tencent. Het verschil is bovendien klein. De test laat vooral zien dat Tencent Hy4 als concurrerend positioneert voor praktische engineeringtaken. Het is geen onafhankelijke ranglijst.<\/p>\n\n\n\n

Tencent meldt ook dat Hy4 delen van zijn eigen inference-infrastructuur hielp optimaliseren. De end-to-end doorvoer zou daardoor 31,8 procent boven de baseline liggen. De aankondiging bevat niet genoeg externe reproductiedetails om dat als algemene snelheidswinst te behandelen.<\/p>\n\n\n\n

Wat ontbreekt nog?<\/h2>\n\n\n\n

Tencent benoemt zelf twee bekende beperkingen. De preview kan langer dan nodig blijven redeneren bij complexe taken en controleert zijn eigen werk soms te vaak. Voor coding agents kan dat extra latency en tokenkosten veroorzaken zonder dat de uitkomst beter wordt.<\/p>\n\n\n\n

Onafhankelijke productiedata ontbreekt nog. Een team dat Hy4 zelf wil hosten moet geheugenverbruik, doorvoer en totale infrastructuurkosten meten op de eigen hardware. Het lage aantal actieve parameters maakt de volledige checkpoint niet klein.<\/p>\n\n\n\n

Wat dit betekent<\/h2>\n\n\n\n

Hy4 is het testen waard voor teams die open-weight coding agents of kenniswerkagents vergelijken. Apache 2.0, een contextvenster van meer dan \u00e9\u00e9n miljoen tokens en relatief lage API-prijzen maken een praktische vergelijking met bestaande modellen eenvoudig.<\/p>\n\n\n\n

Begin met lange taken over meerdere bestanden, waar de grotere context echt voordeel kan geven. Meet kosten per afgeronde taak, latency en onnodige redeneerlussen. Door het previewlabel en de bekende beperkingen past Hy4 voorlopig beter in een gecontroleerde pilot dan in een directe productiemigratie.<\/p>\n\n\n\n

Voor meer informatie, bekijk de offici\u00eble aankondiging van Hy4 preview op de website van Tencent<\/a>.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Tencent bracht Hy4 preview op 28 augustus 2026 uit en publiceerde direct de modelgewichten. Het MoE-model telt 770 miljard parameters, activeert 49 miljard parameters per token, ondersteunt meer dan \u00e9\u00e9n miljoen tokens context en gebruikt de Apache 2.0-licentie.<\/p>\n","protected":false},"author":12,"featured_media":3443092,"template":"","tags":[],"news-category":[],"class_list":["post-3443094","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail"],"meta_box":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/news\/3443094","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/news"}],"about":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/news"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/12"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3443092"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3443094"}],"wp:term":[{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3443094"},{"taxonomy":"news-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/datanorth.ai\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/news-category?post=3443094"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}