Hy4 preview

Hy4 preview は、Tencent Hyチームが2026-08-27に公開した次世代Mixture-of-Expertsフラッグシップです。合計770Bパラメータのうちトークン毎に49Bがアクティブ、1Mトークンのコンテキスト、Apache 2.0ライセンスで、オープンソースのフロンティアに位置します。Tencentは163人の社内エキスパートが203のエンジニアリングタスクを評価するブラインド評価を実施し、Hy4 preview はGLM 5.3（2.99 vs 2.92）とKimi K3（2.99 vs 2.94）をわずかに上回りました。

主な機能

• 7:1の活性化比：合計770B、トークン毎に49Bがアクティブ。
• ゲーテッドDeepSeek Sparse Attention（DSA）：DeepSeek/GLMのスパース注意の流れを拡張し、IndexCacheで層間スパースインデックスを再利用。
• iHC残差経路：Identity Hyper-Connectionsが層間の情報フローを拡大。
• 1Mトークンコンテキスト：非常に長いエンジニアリング・分析タスクを1回で処理。
• ネイティブMTP層：内蔵の複数トークン予測層（10Bパラメータ、0.7Bアクティブ）が投機的デコードを高速化。
• プロダクティビティ重視の学習データ：Tencentのソフトウェアエンジニア・ゲーム開発者・金融アナリスト・セキュリティ専門家の仕事を中心に構築。

使用シナリオ

このツールを使用すべき人は？

• 長時間ソフトウェアエンジニアリング：大規模な複数ファイル開発タスクの理解・計画・デバッグ・検証。
• オフィスと分析：散らかった複数ファイルの文脈を、より高い精度で文書・表計算・プレゼンに変換。
• ゲーム開発：単一プロンプトからプレイ可能なプロトタイプへ変換し、ゲームエンジンで反復。
• 科学研究：AI研究・分子動力学・凝縮系物理・純粋数学などの難問でより強い推論。

解決する問題

1. 大規模タスクでのコンテキストオーバーフロー：1Mウィンドウでプロジェクト全体やレポートを1回でカバー。
2. スパース注意のコスト：Gated DSAとIndexCacheで長文脈推論の計算量を削減。
3. 長いタスクのドリフト：活性化予算と推論の集中で、多段階のエンジニアリング作業でも軌道を維持。

料金プラン

優位性と独自の価値提案

• オープンなフロンティア規模：Apache 2.0で770B/49B、1Mコンテキスト。
• ブラインドエンジニアリング評価で先行：203タスクで2.99対GLM 5.3の2.92、Kimi K3の2.94。
• プロダクティビティ優先のデータ：CodeBuddy、WorkBuddyと共同設計され、実際に届ける仕事に恩恵。

はじめに

1. tencent/Hy4-preview からウェイトをダウンロード。
2. vLLM または SGLang でデプロイ。
3. http://127.0.0.1:8000/v1 のOpenAI互換エンドポイントを呼び出し。
4. 小さいタスクから始め、フルコンテキストのエンジニアリング作業へ拡大。

よくある質問

モデルはオープンソースですか？

はい、Apache License 2.0です。ウェイトは複数のハブからダウンロードできます。

どのGPUが必要ですか？

この規模（合計770B）ではマルチGPUか十分な構成の推論サーバーが必要です。リリース時点でホステッドAPIはありません。

ホステッドAPIはありますか？

リリース時点でTencentは提供していません。vLLMまたはSGLangを自分でデプロイしてください。

代替案

• GLM-5.3：Zhipuのオープンフロントエンドモデル。ブラインド評価の近接競合。
• DeepSeek V4：別のオープンウェイト推論フラッグシップ。
• Kimi K3：Moonshotのオープンウェイトモデル。ブラインド評価の近接競合。

ヒントとベストプラクティス

1. 長いコンテキストは意図的に使う。必要でなければ1Mウィンドウはコストが高い。
2. 49Bアクティブパラメータには、テンソル並列を備えたSGLangかvLLMを推奨。
3. 203タスクのブラインド評価は方向性のシグナルであり、万能な順位ではない。

まとめ

Hy4 preview はTencentのオープンウェイトフロンティアMoEで、1Mコンテキスト、スパース注意、プロダクティビティ重視の学習を両立します。エンジニアリングと分析のためのオープンな長文脈モデルが必要なら、Apache 2.0のウェイトをダウンロードして自前でデプロイしましょう。

一次情報：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview