腾讯称Hy4在预训练和后训练上扩大了数据与训练规模，首次引入视觉理解、支持Computer Use，并在金融专家众测的579个真实任务中综合得分位居开源模型第一；模型权重将于近期开源，定价与上一版持平。
AI解读：腾讯混元11月4日发布大语言模型Hy4，称其首次进入最强开源模型行列。模型权重将于近期开源，同时发布模型系统卡片，安全方面重点关注网络和生物安全风险。
相比Hy4 preview，Hy4在预训练和后训练上显著扩展数据和训练规模，首次引入视觉理解能力，并提升指令遵循、长文理解、长程智能体等能力；还首次支持电脑操作（Computer Use），可结合命令行与图形界面执行任务。
腾讯公布了两组由混元组织的评测：WorkBuddy评测中Hy4平均得分83.18分、通过率96.15%，12个场景中9个国内第一；金融专家众测的579个真实任务中，Hy4得分3.04，高于Kimi K3.1 Pro、GLM-5.3的2.68和DeepSeek-V4.1-Flash-1017的2.97。这些是公司自述的评测结果，非独立验证。
安全方面，混元称训练中只纳入防守性网络安全数据，剔除漏洞利用、逆向、渗透等攻击性内容，并组织内部实验室专家审计，结论是Hy4在进攻性能力上未展现突出风险；生物安全方面，内部审计认为模型掌握基础生物知识较强，但转化为可执行实验方案的能力仍有限。
Hy4已在腾讯云Tokenhub、WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、企业微信智能助理大圆、ima等产品上线，API接入OpenRouter、Hermes、OpenCode等平台。定价与Preview版相同：输入6元/百万tokens，输出18元/百万tokens，缓存命中0.3元/百万tokens；Hy4 Flash将于近期发布。
腾讯混元11月4日发布新一代大语言模型Hy4。腾讯在官方新闻中称，Hy4首次跻身最强开源模型之列；模型权重将于近期开源，并同步发布模型系统卡片。
相比Hy4 preview，Hy4扩大了预训练和后训练的规模，首次引入视觉理解能力，并首次支持电脑操作（Computer Use）。
Hy4新增了什么能力
腾讯称Hy4在指令遵循、长文理解、长程智能体等综合能力上有大幅提升。视觉理解、推理与工具调用结合后，模型可处理细粒度图像处理、复杂图表分析和数学视觉推理等任务。
Computer Use使Hy4能结合命令行和图形界面执行任务。混元表示，针对Blender、CAD等专业软件和跨应用长程任务做了专项训练，以提升规划与执行能力。
- 首次引入视觉理解能力
- 首次支持电脑操作（Computer Use）
- 增强指令遵循、长文理解、长程智能体能力
- 针对Blender、CAD等专业软件和跨应用长程任务专项训练
办公、金融与游戏场景的评测数字
在办公产品WorkBuddy的评测中，腾讯称Hy4平均效果得分83.18分、通过率96.15%，12个场景中9个排名国内第一。混元称Hy4支撑的团队协作功能将随新版“项目”在WorkBuddy上线。
金融方向，混元基于真实金融场景构建了数千个工作空间和上万个任务，并联合腾讯金融科技团队开展金融专家众测，213位专家中153位来自外部头部金融机构，七成拥有五年以上工作经验。基于579个真实金融任务，Hy4综合得分3.04，Kimi K3.1 Pro与GLM-5.3均为2.68，DeepSeek-V4.1-Flash-1017为2.97，Hy4位居开源模型第一。上述结果由混元组织发布，未提供独立第三方验证。
在金融智能体公司讯兔科技的内部评测IRAB中，Hy4较Hy4 Preview提升12.03个百分点。混元还启动针对时效检索、多源信息整合与事实一致性校验的搜索优化，自建测试中幻觉率从12.95%降至7.2%，猜测导致的错误率从23.1%降至5.6%。
前端与游戏开发方面，混元称与腾讯IEG专业游戏开发者合作优化数据和评测，实现与UE、Unity、Godot等引擎的深度适配，并开始扩展至多人联机游戏开发。相比Preview版，Hy4在GameDev和GameLogic评测中分别提升19.1%和9.8%。
- WorkBuddy评测：平均83.18分，通过率96.15%，12个场景中9个国内第一
- 金融专家众测：213位专家、579个真实任务，Hy4得分3.04，Kimi K3.1 Pro与GLM-5.3均2.68，DeepSeek-V4.1-Flash-1017为2.97
- 金融智能体公司讯兔科技IRAB内部评测：较Preview提升12.03个百分点
- 自建搜索测试：幻觉率12.95%→7.2%，猜测错误率23.1%→5.6%
- GameDev评测提升19.1%，GameLogic提升9.8%
安全审计与开源方式
腾讯称Hy4以更负责任的方式训练和开源，重点应对网络和生物安全风险。网络安全方面，训练中只纳入与PoC生成、漏洞修复相关的防守性数据，剔除漏洞利用、逆向、渗透等攻击性训练内容。
混元组织腾讯玄武和科恩实验室的内部安全专家，围绕密码分析、逆向工程、漏洞利用等方向审计，结论是Hy4在加密算法逆向求解、对抗二进制混淆、漏洞利用等进攻性能力上未展现突出风险。生物安全方面，内部专家审计认为模型掌握基础生物知识的能力较强，但将知识转化为可执行实验方案的能力仍有限。
- 训练仅纳入防守性网络安全数据，剔除攻击性内容
- 内部实验室专家审计：进攻性能力未展现突出风险
- 生物安全内部审计：知识掌握较强，转化为实验方案的能力有限
上线渠道与定价
Hy4已在腾讯云Tokenhub、WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、企业微信智能助理大圆、ima等产品上线，API接入OpenRouter、Hermes、OpenCode等平台。腾讯称QQ、王者荣耀、和平精英、微信读书、腾讯新闻等产品也在持续接入。
定价与Hy4 Preview相同：输入6元/百万tokens，输出18元/百万tokens，缓存命中0.3元/百万tokens。Hy4 Flash将于近期发布，腾讯称其将大幅降低任务成本。
WorkBuddy/CodeBuddy在11月4日至11月15日提供一定额度免费使用；即日起至2026年12月31日，Hy4在腾讯云TokenHub按刊例价五折计费。
- 已上线腾讯云Tokenhub、WorkBuddy/CodeBuddy、元宝、企业微信智能助理大圆、ima
- API接入OpenRouter、Hermes、OpenCode
- 输入6元/百万tokens，输出18元/百万tokens，缓存命中0.3元/百万tokens
- Hy4 Flash将于近期发布
科研工具与递归自我改进准备
混元称Hy4正为下一阶段的递归自我改进（RSI）做准备，结合Hyra2.0脚手架优化了内部同架构小模型的预训练基础设施。
团队同时开源了由Hy4协同Hyra2.0研发的单细胞表征基础模型HyCell和物理场基础模型HyPDE。腾讯称，在涵盖七大学科、123项可执行研究任务的TenureTrail内部评测中，Hy4在数学构造、物理建模、地球环境、系统工程和社会经济决策等领域展现出科研能力。
- 为递归自我改进（RSI）做准备，结合Hyra2.0优化内部小模型预训练基础设施
- 开源单细胞表征基础模型HyCell与物理场基础模型HyPDE
- TenureTrail内部评测覆盖七大学科、123项可执行研究任务