Hy4 preview 发布：770B MoE 开源，WorkBuddy 限时两周免费用

今天打开 WorkBuddy，模型列表里多了一个 Hy4 preview，和 Hy3 一样挂着"限时免费"标签。

Hy4 preview 是腾讯混元的新旗舰模型，2026 年 8 月 28 日发布，WorkBuddy、CodeBuddy、元宝、ima 同步上线。

Hy4 preview 简介

Hy4 preview 采用 MoE 架构，总参数 770B，激活 49B。Hugging Face 文件页显示 780B，是算上了内置的 MTP 投机解码层（10B 总参 / 0.7B 激活），官方口径用 770B，指 backbone。上下文 1M tokens，词表 120832，License Apache 2.0。

架构细节：

• 78 层，第 1 层 dense FFN，其余 77 层 MoE

• 每层 256 路由专家 + 1 共享专家，每 token 激活 top-8 路由 + 1 共享

• Hidden size 6144，4 条残差流用 iHC

• Attention 用 Gated DSA + IndexCache 跨层稀疏索引复用

跟上代 Hy3 比：295B/21B、256K 上下文，涨到 770B/49B、1M 上下文。迭代节奏从 2026 年 2 月重建预训练与强化学习基础设施算起，平均两个月一个大版本，腾讯首席 AI 科学家姚顺雨主导。

官方定性是"稳居开源模型第一梯队"，也明说这是早期版本，"预训练和后训练均仍有较大的提升空间"，Hy4 下一版近期陆续上线。

跑分与盲测怎么看

官方给 Hy4 preview 列了 12 项 benchmark：Terminal Bench 2.1、DeepSWE、ProgramBench、SWE Atlas Refactoring、ALE-CLI、Toolathlon-Verified、APEX-Agents (pass@1)、PostTrainBench、OneMillionBench (with tools)、BioMysteryBench、Humanity's Last Exam (text-only)、HorizonMath (pass@4)。对比阵营是 Hy3、Qwen 3.8 Max、DeepSeek V4 Pro 0813、GPT 5.6 Sol、GLM 5.3、Kimi K3、Claude Opus 5。

只有 4 项分数能从公开文字报道里确认：

DeepSWE 从 28.0 到 64.3，翻倍还多。Terminal Bench 2.1 涨了 14.6 分。APEX-Agents 37.1，Kimi K3 是 37.2，差 0.1。

前提是：这 12 项跑分全部是腾讯自述。发布当天没有 Artificial Analysis 收录，没有 HF Open LLM Leaderboard 数据，也没有社区独立实测，第三方媒体基本都是通稿转载。"85.4 超越 DeepSeek V4 Pro、与 Claude Opus 5 持平"这句也是腾讯新闻转述官方图，属于二手。

腾讯新闻的观察角度我觉得比绝对分数更有参考价值：12 项放一起看，Hy4 preview 没有一项垫底，而它 770B/49B 的规模在同台第一梯队里算小的。

内部盲测是另一组数据：163 名内部专家、203 个工程任务，在 WorkBuddy 环境里盲测，Hy4 preview 均分 2.99/4.00。对 GLM 5.3 的 2.92（胜 46.8% / 平 12.8% / 负 40.4%），对 Kimi K3 的 2.94（胜 51.2% / 平 7.9% / 负 40.9%）。这是腾讯自己组织、自己产品环境下的自评，优势幅度不大，官方用词是"略优于"。

它参与了自己

端到端吞吐相较基线 +31.8%，4K–256K 上下文、1–64 并发下都有稳定收益。分场景看，prefill 侧 +3%+7%，decode 侧 +44%+69%。这些优化是模型自己定位推理系统瓶颈、自己提方案跑出来的。

再往上一层，Hy4 preview 首次参与了自身的研发全链路，训练方法、数据策略、评估体系、底层算子的自动优化。它自己提方案、跑实验、看结果继续迭代，官方称形成了"初步的递归自我改进闭环"。闭环到底有多深不好判断，但 decode 侧 40% 以上的增益是实打实跑出来的。

科学场景是同一套打法：

• 分子动力学（配合 Hyra）：32,512 原子磷脂双分子层 SO3LR，在已高度优化的 JAX 实现上再提速 2.0×，达 54.9 ms/step，单张高端 GPU 可容纳 30 万原子

• 低温量子输运器件设计：自主完成量子散射求解器构建、五势垒结构稳健优化、独立含时演化验证，高能阻带平均泄漏率从 48.2% 降到 4.8%，还生成了一个支持调参的交互式模拟器

• 三维 Blaschke–Lebesgue 问题（百年经典几何难题）：体积下界从 0.380799 推进到 0.41104，Meissner 四面体猜想上界 0.41986，只剩约 2% 的 gap。完整证明在 Hyra-results 仓库

前端工程类放的几个案例里，古建筑数字孪生网站那条约束最苛刻：Three.js r184 + GLTFLoader + DRACOLoader + OrbitControls，7 个 GLB 模型（故宫、布达拉宫、黄鹤楼、天坛、长城、福建土楼、莫高窟），明确禁止用占位几何体和网络图片替代，三栏布局 296px / 自适应 / 336px，配色宣纸 #F7F2E5 配靛蓝 #22406A，宋体，验收标准是"安静、理性、东方、博物馆化"。审美难量化，能按这套约束交付，说明设计意图的解析是到位的。

其余还有程序化 3D 微缩小镇、《鹅来》横向互动漫画网页（原生 WebGL，滚动驱动相机沿 X 轴推进）、通过 MCP 接入 Unreal 5 做射击游戏 Demo、用团结引擎做第三人称企鹅冒险游戏。

腾讯新闻苏扬的实测是目前唯一一份准第三方材料。他用一句很粗的 prompt 让它做谷歌财报页，17 分钟后交付了结构清晰的汇总页，数据来源自己找到 SEC 和谷歌 IR 资料包，中途会判断信源可靠性、交叉验证、跑工具校验数据后再写代码。他的评价是"同时承担了研究员和前端工程师的角色"。

同一篇实测也给了边界：企鹅岛 3D 小游戏画面卡通、符合小游戏调性，但做不到 3A，"让现阶段的模型做 3A，预期反而过高了"。

Hy4 preview 怎么用上

WorkBuddy 和 CodeBuddy 是两个独立产品，各有国内版和国际版：CodeBuddy 管写代码（codebuddy.cn / codebuddy.ai，IDE、插件、CLI 三端），WorkBuddy 管办公（workbuddy.cn / workbuddy.ai）。元宝、ima 同步上线，在线体验入口是 https://aistudio.tencent.com/。

免费期到 2026 年 9 月 10 日 23:59，官方给的理由是收集用户反馈。这个日期是 WorkBuddy 侧的口径，CodeBuddy 官方只说同步开展两周限时免费，没单独给截止日期。免费期内每天有额度上限，触顶后消耗积分，繁忙时要排队。

WorkBuddy 的模型列表里能直接选到 Hy4 preview，标签写着"限时免费"，同列还有 Hy3（限时 2 折）、GLM-5.2、Kimi K3 等。具体菜单路径官方没写，以你客户端实际显示为准。

API 价格两边报价换算后是自洽的：

OpenRouter 模型 ID 是 tencent/hy4-preview，上下文标 1.05M。腾讯云 TokenHub 也上了：https://console.cloud.tencent.com/tokenhub/models/detail?modelId=hy4-preview

自部署的门槛不低。vLLM / SGLang 都还没有现成支持，需要从源码编译，而且至少 8 卡：

```bash
# vLLM 从源码编译后启动（8 卡 FP8）
vllm serve tencent/Hy4-preview-FP8 \
  --tensor-parallel-size 8
```

770B BF16 权重约 1.5TB，FP8 约 770GB，FP8 版也要 8 卡才跑得动。量化可以用配套的 AngelSlim。

开源地址：

• Hugging Face：https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview

• GitHub：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview

• CNB：https://cnb.cool/ai-models/tencent/Hy4-preview

• ModelScope、GitCode 同步

GitHub 仓库 2026-08-27 创建，发布首日 42 stars。这只是首日快照，说明不了太多。

注意事项

慢热这点官方自己承认，"复杂任务的长思考和过度自我验证倾向"被列进了已知问题。苏扬的实测标签是"聪明且慢热"，眼看要出结果了，模型还要再验证一轮，交付时长偏长，等待过程煎熬。

自部署用户可以关掉深度思考直出，这个参数是 GitHub README 里翻出来的：

```python
response = client.chat.completions.create(
    model="hy4-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    temperature=0.9,
    top_p=1.0,
    extra_body={"chat_template_kwargs": {"reasoning_effort": "no_think"}}
)
```

官方推荐 temperature=0.9、top_p=1.0，reasoning 默认 "high"。要速度就传 no_think，要质量保留默认。

多模态目前缺失。官方说明写得很直接：「Hy4 preview 和 Hy3 均为大语言模型，暂不具备多模态能力」。拿它跑视频、图像这类生成任务时会切到其他多模态模型，因此照常消耗积分。

目前所有性能数据都是腾讯自述，过两天 Artificial Analysis 或社区实测出来，结论可能有出入。

免费期到 9 月 10 日，每天限量，想试趁早。前端和工程类任务可以先拿手上正在做的活试试水，看表现如何。

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