Tencent ha anunciado el lanzamiento de Hy4, un nuevo modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM) diseñado para competir con los principales modelos de IA de código abierto. Mientras que las iteraciones anteriores se centraban principalmente en el texto, Hy4 introduce capacidades de comprensión visual, lo que permite al modelo realizar tareas como el procesamiento de imágenes detallado, el análisis de gráficos complejos y el razonamiento visual matemático. El modelo también está diseñado para manejar tareas de agentes de 'horizonte largo', que implican la planificación y ejecución de procesos de múltiples pasos durante períodos prolongados.
La imagen ilustra la comprensión visual y las tareas de agentes de horizonte largo que soporta el modelo Hy4.
Una de las adiciones técnicas más significativas en Hy4 es su capacidad de 'uso de ordenador'. Esto permite al modelo interactuar directamente tanto con interfaces de línea de comandos (CLI) como con interfaces gráficas de usuario (GUI) para realizar tareas cotidianas. Para respaldar esto, Tencent proporcionó un entrenamiento especializado en software profesional, incluyendo Blender y CAD (Diseño Asistido por Ordenador). Estas capacidades están integradas en varios flujos de trabajo, como el desarrollo de juegos —donde el modelo admite lógica compleja para motores como Unreal Engine, Unity y Godot— y la investigación científica, donde asiste en la construcción matemática y el modelado físico.
Más allá de las capacidades generales, Tencent destaca el rendimiento de Hy4 en campos profesionales especializados. En una evaluación ciega que involucró a 213 profesionales financieros, se informa que Hy4 superó a otros modelos como DeepSeek-V4.1-Flash-1017 y Kimi K3.1 Pro en 579 tareas financieras del mundo real. Para gestionar los riesgos asociados con los lanzamientos de código abierto, Tencent implementó salvaguardias específicas: el modelo fue entrenado con datos de ciberseguridad defensiva excluyendo explícitamente materiales ofensivos, y se sometió a revisiones internas para asegurar que su conocimiento biológico no facilite el diseño de experimentos abiertos. Si bien estas afirmaciones de rendimiento y seguridad son proporcionadas por Tencent, actualmente carecen de verificación independiente por parte de terceros.