Tencent Hy4: 770-Milliarden-Modell kann jetzt sehen und den PC bedienen

Worum es geht

Der chinesische Internetkonzern Tencent hat am 4. November 2026 die fertige Version seines großen Sprachmodells Hy4 vorgestellt. Es stammt aus der Hunyuan-Familie, die Tencent inzwischen kurz „Hy“ nennt. Eine reine Textvorschau („Hy4 Preview“) war schon im August erschienen. Die finale Version wurde laut Tencent mit deutlich mehr Vor- und Nachtraining ausgestattet und bringt zwei Fähigkeiten zum ersten Mal mit: Sie kann Bilder verstehen und einen Computer bedienen.

Hy4 umfasst insgesamt 770 Milliarden Parameter und ist als Mixture of Experts (MoE) gebaut. Das Modell besteht also aus vielen spezialisierten Teilnetzen, von denen für jedes Wort nur ein Teil arbeitet. Pro Token, also pro Wortstück, sind 49 Milliarden Parameter aktiv. Das Kontextfenster fasst rund eine Million Token, so viel Text kann das Modell auf einmal berücksichtigen. Das reicht etwa für ganze Code-Projekte oder lange Arbeitsverläufe.

Genutzt werden kann Hy4 bereits über Tencent Cloud TokenHub, die Arbeits- und Programmierwerkzeuge WorkBuddy und CodeBuddy, den Chat-Assistenten Yuanbao, den KI-Assistenten „Dayuan“ in WeCom (der Firmenversion von WeChat) sowie ima. Über externe Plattformen wie OpenRouter, Hermes und OpenCode gibt es eine API. Die Modellgewichte und eine Systemkarte (ein technisches Datenblatt mit Angaben zu Training und Sicherheitstests) will Tencent „in den kommenden Tagen“ veröffentlichen. Stand der vorliegenden Berichte sind sie noch nicht frei herunterladbar.

Neu: Sehen und selbst klicken

Die Vorschau konnte nur Text verarbeiten. Die finale Version kann laut Tencent Bilder detailliert auswerten, komplexe Diagramme analysieren und mathematische Aufgaben lösen, die in Bildern stecken.

Wichtiger ist der Computer-Use. Das Modell erkennt, was auf dem Bildschirm zu sehen ist, steuert Maus und Tastatur und arbeitet zusätzlich mit der Kommandozeile. So soll es lange Abläufe erledigen, die sich über mehrere Programme erstrecken. Tencent hat Hy4 eigens auf Profi-Software wie das 3D-Programm Blender und CAD-Anwendungen für technisches Zeichnen trainiert. Der Konzern spricht von „echten Produktivitätsszenarien“ statt reiner Benchmark-Jagd.

TechRepublic ordnet das ein: Westliche Entwickler setzten bei automatischer Oberflächensteuerung bisher vor allem auf geschlossene Systeme wie Anthropics Claude. Ein offenes Modell mit dieser Fähigkeit wäre eine Alternative für Firmen, die sensible Bildschirminhalte nicht an fremde Cloud-Anbieter schicken wollen. Das Magazin warnt aber auch: Grafische Oberflächen zu bedienen bleibe unberechenbar. Kleine Layout-Änderungen, Verzögerungen beim Bildaufbau oder unerwartete Pop-up-Fenster brächten solche Agenten häufig aus dem Tritt.

Zahlen und Benchmarks – alle von Tencent selbst

Alle Werte stammen aus Tencents eigenen oder internen Tests. Darauf weist auch eine Analyse auf der Plattform note.com hin. Eine unabhängige Überprüfung gibt es bisher nicht.

• Büroarbeit (WorkBuddy): Durchschnittlich 83,18 Punkte, eine Erfolgsquote von 96,15 Prozent und Platz eins unter chinesischen Modellen in 9 von 12 Szenarien.
• Finanzen: Eine Blindbewertung mit 213 Fachleuten, darunter 153 von externen Institutionen, rund 70 Prozent davon mit mehr als fünf Jahren Berufserfahrung. Bewertet wurden 579 reale Aufgaben, ohne dass die Prüfer wussten, welches Modell antwortet:

• Im Investment-Research-Benchmark iRaB des Finanz-KI-Unternehmens Rabyte liegt Hy4 12,03 Prozentpunkte vor der Vorschau.
• Halluzinationen, also frei erfundene Fakten: Die Rate sank laut interner Messung von 12,95 auf 7,2 Prozent. Fehler aufgrund unbelegter Annahmen gingen von 23,1 auf 5,6 Prozent zurück. Gemeint ist zum Beispiel, dass das Modell eine falsche Voraussetzung in der Frage einfach übernimmt.
• Spieleentwicklung: In Zusammenarbeit mit Tencents Spielesparte IEG wurde Hy4 an Unreal Engine, Unity und Godot angepasst. Es schneidet 19,1 Prozent besser im GameDev- und 9,8 Prozent besser im GameLogic-Test ab als die Vorschau.
• Wissenschaft: Im Test TenureTrail mit 123 ausführbaren Aufgaben aus sieben Fachgebieten soll das Modell unter anderem bei mathematischen Konstruktionen und physikalischer Modellierung überzeugt haben.

Die Autorin des note.com-Beitrags übersetzt die 7,2 Prozent anschaulich: Das Modell irrt sich etwa bei jeder 14. Antwort. Sie rät deshalb, einem bildschirmsteuernden Agenten zuerst nur Lesearbeiten zu überlassen, danach umkehrbare Schritte wie das Speichern von Entwürfen. Unumkehrbare Aktionen wie Senden, Löschen oder Veröffentlichen sollte weiterhin ein Mensch auslösen.

Selbstkritik und Sicherheit

Tencent spricht davon, Hy4 gehöre „erstmals zu den stärksten offenen Modellen“. Gleichzeitig räumt das Team ein, dass der Abstand zu den besten geschlossenen Modellen noch groß ist, vor allem bei Spitzenmathematik, langen Softwareentwicklungsaufgaben und anspruchsvollen Bildfragen.

Weil die Gewichte frei erscheinen sollen, betont Tencent die Sicherheit. Trainiert wurde mit defensiven Sicherheitsdaten, etwa zum Schließen von Schwachstellen. Material zum aktiven Ausnutzen von Sicherheitslücken sei bewusst ausgeschlossen worden. Tencents Sicherheitslabore Xuanwu Lab und Keen Security Lab prüften unter anderem kryptografisches Reverse Engineering (das Zerlegen fremder Verschlüsselung), das Entschleiern von Programmcode und das Ausnutzen von Schwachstellen. Sie fanden in den getesteten Bereichen keine nennenswerten Angriffsfähigkeiten. Beim Thema Biosicherheit habe das Modell laut interner Prüfung zwar gutes biologisches Grundwissen, könne daraus aber nur begrenzt eigenständige Versuchsanleitungen entwickeln.

Tencent beschreibt außerdem einen Einstieg in die „rekursive Selbstverbesserung“. Mithilfe des Werkzeugs Hyra 2.0 habe Hy4 die Trainingsinfrastruktur für kleinere Modelle derselben Architektur optimiert. Dabei entstanden zwei offene Forschungsmodelle: HyCell für Einzelzell-Daten und HyPDE für physikalische Felder.

Preise und Verfügbarkeit

Die Preise bleiben auf dem Niveau der Vorschau. In China kostet die API 6 Yuan pro Million Eingabe-Token, 18 Yuan pro Million Ausgabe-Token und 0,30 Yuan für zwischengespeicherte Eingaben. Tencent selbst rechnet das in rund 0,90, 2,70 und 0,045 US-Dollar um, TechRepublic nennt leicht abweichend 0,834 und 2,501 US-Dollar. Auf TokenHub gilt bis 31. Dezember 2026 ein Rabatt von 50 Prozent, WorkBuddy und CodeBuddy sind vom 4. bis 15. November kostenlos. Eine günstigere Variante Hy4 Flash ist angekündigt. Auch QQ, Honor of Kings, Game for Peace, WeRead und Tencent News sollen Hy4 bekommen. Für den Nachfolger Hy5 kündigt Tencent eine noch größere Version an.

Was du zum Ausprobieren brauchst

Vorerst probierst du Hy4 am einfachsten über OpenRouter oder kostenlos in WorkBuddy und CodeBuddy aus. Für den lokalen Betrieb sind die Gewichte noch nicht veröffentlicht. Selbst wenn sie erscheinen: Bei 770 Milliarden Parametern bräuchte schon eine stark verkleinerte 4-Bit-Version grob über 400 GB Speicher. Das geht nur mit mehreren Rechenzentrums-GPUs oder sehr großen Workstations mit viel Arbeitsspeicher, nicht mit einem normalen PC, Mac oder Google Colab.

Einordnung

Der Sprung ist beachtlich: Die Hy3-Serie lag vor rund neun Monaten noch unter 300 Milliarden Parametern. Mit Hy4 schließt Tencent zu DeepSeek, Kimi und GLM auf und setzt beim Computer-Use einen eigenen Schwerpunkt, den es bei offenen Modellen bisher kaum gibt. Gerade für Unternehmen, die Daten im eigenen Haus behalten müssen, könnte das interessant werden. Für Privatleute ist das Modell zum lokalen Betrieb zu groß.

Kritisch bleibt, dass sämtliche Leistungszahlen von Tencent selbst stammen. Die Vorsprünge im Finanztest sind zudem knapp, und die Büro-Bewertungen beziehen sich auf Tencents eigenes Produkt. Ob sich der Computer-Use außerhalb von Vorführungen bewährt, also mit Pop-ups, Fehlern und wechselnden Oberflächen zurechtkommt, müssen unabhängige Tests zeigen. Und schließlich ist das Versprechen „offen“ erst eingelöst, wenn die Gewichte tatsächlich unter einer klaren Lizenz zum Download bereitstehen.