Tencent Hy4 preview APIガイド 2026：770B MoE・1MコンテキストとCoding Agent
2026年8月29日、Tencentが前日に公開した Hy4 preview を確認しました。重要なのは、単にHy3からHy4へ世代が変わったことではありません。Tencentはバックボーンを770Bパラメータまで拡張し、コンテキストを1Mに広げ、CodeBuddy、WorkBuddy、実際のエンジニアリングワークフローでの評価を続けています。
一文で言えば、Hy4 previewはコーディング、エージェント、オフィス分析、ゲーム開発、科学研究を対象にしたTencent Hunyuanの新しいオープンMoEフラッグシップです。公式のセルフホスト用served model名は hy4-preview ですが、モデルID、料金、利用可否はプラットフォームごとに異なります。
このガイドでは、Tencentの発表、公式リポジトリ、Tencent Cloud TokenHubのページ、リポジトリが引用する一次論文を参照しています。ベンダーのベンチマークは本サイトによる独立テストではありません。確認時点で本サイトのライブカタログには hy4-preview が掲載されていなかったため、ゲートウェイのルートがすでに開放されたとは主張しません。
Hy4 previewの主要データ
| 項目 | 確認済みの公式情報 |
|---|---|
| 公開日 | 2026年8月28日 |
| 公式名称 | Tencent Hy4 preview |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts（MoE） |
| バックボーンパラメータ | 合計770B、アクティブ49B |
| ネイティブMTP層 | 合計10B、アクティブ0.7B |
| バックボーンの深さ | 78層 |
| エキスパート構成 | ルーティング256個 + 共有1個。各トークンでルーティング上位8個を有効化 |
| Attention / residual | Gated DSA + IndexCache、4本のiHC residual stream |
| コンテキスト | リポジトリでは1M、Tencent Cloudでは最大入力960K・最大出力64K |
| 公式ローカルserved model | hy4-preview |
| オープンウェイト | tencent/Hy4-preview、tencent/Hy4-preview-FP8 |
| ライセンス | Apache 2.0 |
| Tencent Cloud広州の公開価格 | 入力CNY 6、出力CNY 18、キャッシュ読み取りCNY 0.3 / 100万トークン |
最終確認日は2026年8月29日です。本番採用の前に、TokenHubコンソール、対象リージョン、現在の価格、実際のレスポンスに含まれるusageフィールドを再確認してください。
Hy4 previewとは何か。正式版Hy4なのか？
Hy4 preview はHy4の初期イテレーションであり、previewの付かない将来の正式リリースと同じものではありません。Tencentは公式に、複雑なタスクで必要以上に長く推論することや、自分の成果を過度に検証することなど、既知の問題を明記しています。
この境界は重要です。「フラッグシップpreview」とは、オープンウェイト、推論レシピ、ファインチューニングの流れ、API入口がすでにあるという意味です。モデルの挙動、価格、サービスレベルが永久に固定されたという意味ではありません。
TencentはWorkBuddy、CodeBuddy、Yuanbao、imaでもHy4 previewを提供し、Tencent Cloud TokenHubとOpenRouterを通じたAPI接続も用意しています。評価対象に加えるには十分ですが、重要な本番フローではバージョンを固定し、回帰テストを維持し、フォールバックモデルを残すべきです。
770B MoEアーキテクチャで何が変わったのか？
Hy4 previewのバックボーンは78層です。1層目はDense FFNを使い、残り77層はMoE層で、各層にルーティングエキスパート256個と共有エキスパート1個があります。各トークンでは、ルーティング上位8個と共有エキスパートが有効になります。
バックボーンには投機的デコーディングを支えるネイティブMTP層もあります。Tencentはバックボーンを合計770B・アクティブ49Bと記載しており、MTPを含めると合計10B・アクティブ0.7Bが追加されます。あるページが770B、別のページが780B近くと記載している場合は、MTPを含むかを確認してください。
Attentionには Gated DeepSeek Sparse Attention（Gated DSA） を使い、IndexCache で層をまたいだsparse indexの再利用を行います。Residual側は4本の identity Hyper-Connection（iHC） streamです。これらは、1Mコンテキストと大規模MoEで計算量と情報フローを扱いやすくするための設計です。
リポジトリには、Attention head 64個、Query圧縮次元2,048、Key-Value圧縮次元512、Indexer top-k 2,048も記載されています。これらは推論フレームワークの互換性や容量計画には役立ちますが、それだけで特定タスクの結果を保証するものではありません。
1Mコンテキストウィンドウはどう理解すべきか？
Tencentのリポジトリはコンテキスト長を1Mと記載しています。一方、Tencent Cloudの製品ページはホスト型サービスの上限を最大入力960K、最大出力64Kと説明しています。モデルのウィンドウ、予約済み出力、システムプロンプト、安全余裕では会計上の境界が異なるため、両方の表記は共存します。
本番テストを100万トークン近いリクエストから始めないでください。32K、128K、256K、512K、超長文脈のように段階を分け、次を記録します。
- first tokenまでの時間とエンドツーエンド遅延
- 入力、出力、キャッシュ読み取りトークン
- ファイル間検索の精度
- ツール呼び出しの成功率とリトライ回数
- タスク合格率と人手による手戻り時間
コンテキスト容量は自動的な正確さではありません。大規模リポジトリ、財務ワークブック、研究コーパスには、引き続き検索、権限分離、根拠へのリンクが必要です。
CodingとAgentにおけるHy4 previewの強さは？
Tencentのベンチマーク付録は、ソフトウェアエンジニアリング、ツール利用、長文脈タスクでHy3を広く上回ったと報告しています。同じ公式表から、一部の数値を抜粋します。
| Tencent公開評価 | Hy3 | Hy4 preview |
|---|---|---|
| SWE-bench Multilingual | 75.8 | 82.9 |
| DeepSWE | 28.0 | 64.3 |
| SWE Atlas - Refactoring | 32.9 | 53.3 |
| Terminal-Bench 2.1 | 70.8 | 85.4 |
| Toolathlon-Verified | 56.2 | 74.1 |
| OneMillionBench（with tools） | 51.5 | 65.4 |
これらはTencentが公開した結果であり、本サイトの独立テストではありません。 Tencentは、各モデルを当時利用可能な最高推論設定で評価したこと、一部のアスタリスク付き結果はTencentが実行したこと、ハーネス、トークン予算、サンドボックス資源、反復サンプリングがスコアに影響することを説明しています。
同じ表は、都合のよい数字だけを選ばないよう注意も促します。Tencentの比較ではHy4 previewのProgramBenchは17.5で、Kimi K3、GPT 5.6 Sol、Claude Opus 5を下回ります。世代更新による改善は実在しますが、Hy4がすべてのCoding benchmarkで首位というわけではありません。
203件の実タスクによる専門家評価は何を示すのか？
Tencentは163人の社内専門家を集め、203件の実際のエンジニアリングタスクでブラインド評価を行いました。公開された結果は次のとおりです。
- Hy4 preview：平均2.99 / 4
- GLM 5.3：平均2.92 / 4。Hy4の勝率46.8%、引き分け12.8%、敗率40.4%
- Kimi K3：平均2.94 / 4。Hy4の勝率51.2%、引き分け7.9%、敗率40.9%
この結果が意味を持つのは、タスクが公開リーダーボードだけでなく、Tencentのソフトウェア開発、ゲーム、金融、セキュリティ業務から来ているためです。ただし、公開タスクセットと採点基準を備えた完全再現可能な第三者benchmarkではなく、依然としてベンダー内部評価です。
信頼できる導入方法は、自分のリポジトリ、ドキュメント、受け入れコマンドから回帰テストを作り、既存モデルに対する合格率、遅延、総コストを比較することです。
Hy4 previewに向くワークロード
- 計画、パッチ適用、デバッグ、検証まで行う長時間のCoding Agent
- コードだけでなく視覚階層と操作品質も重要なフロントエンド作業
- ドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーションを納品するファイル横断型オフィスワーク
- 実行可能なゲームプロトタイプを作り、複数ターンでエンジン作業を続けるワークフロー
- 財務モデリングと複数ファイルのデータ分析
- AI、分子動力学、凝縮系物理、数学の研究
- 1Mコンテキスト上でツールを使う検索・ナレッジワーク
本番で書き込みを行う場合、shell、データベース、支払い、権限、外部メッセージにはポリシーゲートまたは人の承認が必要です。強力なモデルになっても、Agentの認可リスクがなくなるわけではありません。
Hy4 previewの公式価格はいくらか？
Tencent Cloud TokenHubは現在、広州地域について次の参考価格を示しています。
| 課金項目 | 公開価格 |
|---|---|
| 入力 | CNY 6 / 100万トークン |
| 出力 | CNY 18 / 100万トークン |
| キャッシュ読み取り | CNY 0.3 / 100万トークン |
これはTencent Cloudの特定地域・特定時点における直連価格であり、第三者プラットフォーム共通の価格ではありません。OpenRouter、他の推論プロバイダー、セルフホストはそれぞれ別のコスト構造です。TokenHubの直連価格からゲートウェイの倍率を推定することもできません。
2026年8月29日の確認時点で、本サイトのリアルタイム価格ページには hy4-preview が掲載されていませんでした。後から追加された場合は、この記事のTencent Cloud直連価格ではなく、ライブカタログとリクエスト台帳を使用してください。
Hy4のモデルIDを混同しない
| 接続経路 | 使用する名称 / ID |
|---|---|
| 公式リポジトリのローカルserved model | hy4-preview |
| OpenRouter | tencent/hy4-preview |
| Hugging Face BF16ウェイト | tencent/Hy4-preview |
| Hugging Face FP8ウェイト | tencent/Hy4-preview-FP8 |
通常、APIゲートウェイはHugging Faceのリポジトリ名をホスト型モデルIDへ自動変換しません。対象プラットフォームから正確な識別子をコピーし、モデル一覧の呼び出しまたは最小リクエストで確認してください。
Hy4 previewをセルフホストして呼び出すには？
TencentはvLLMまたはSGLangを推奨しています。起動後は、OpenAI互換のChat Completions APIからローカルserved modelを呼び出せます。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="http://127.0.0.1:8000/v1",
api_key="EMPTY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="hy4-preview",
messages=[
{"role": "user", "content": "Review this patch and list the highest-risk regressions."}
],
temperature=0.9,
top_p=1.0,
)
print(response.choices[0].message.content)
Tencentは temperature=0.9、top_p=1.0を推奨しています。モデルのデフォルトはhigh reasoningです。リポジトリのローカルテンプレートでは、直接回答用に chat_template_kwargs.reasoning_effort = "no_think" を使って思考を無効にします。ホスト型プロバイダーが同じ拡張フィールドを受け付けるかは、各プロバイダーのドキュメントに従ってください。
公式vLLMレシピは、8-way tensor parallelism、MTP speculative decoding、FLASHMLA_SPARSE attention backend、hy_v4のtool/reasoning parserを使います。GPU、ドライバー、イメージ、フレームワークの対応が異なるマシンに、容量確認なしでサンプルコマンドを貼り付けないでください。
Hy4 previewとHy3の比較
| 比較項目 | Hy3 | Hy4 preview |
|---|---|---|
| 公式規模 | 合計295B / アクティブ21B | 合計770B / アクティブ49B |
| コンテキスト | 256K | 1M |
| 位置付け | コスト効率のよいAgentと生産性 | Coding、Agent、複雑な生産性向けの新フラッグシップ |
| 成熟度 | previewから正式版へ進化 | Hy4の初期preview |
| セルフホスト費用 | 低い | 大幅に高い |
コスト、デプロイ規模、成熟度が重要なら、Hy3には今も現実的な価値があります。より長いコンテキスト、長時間のソフトウェア開発、ツール実行が必要なら、Hy4 previewを管理された評価に加えてください。ただし、総パラメータ数だけを根拠に既存の本番モデルを置き換えないでください。
本番評価チェックリスト
- 対象プラットフォームから正確なモデルIDをコピーし、大文字小文字や名前空間を推測しない。
- モデルバージョン、Prompt、ツール、推論強度、timeout、最大出力を固定する。
- ファイル、shell、データベース、外部副作用を許可する前に、読み取り専用タスクから始める。
- チャットの印象ではなく、実際のリポジトリと受け入れコマンドで合格率を測る。
- 32Kから超長文脈まで段階的にテストし、遅延、キャッシュ利用量、総請求額を記録する。
- 複雑なタスクに最大ターン数、トークン予算、承認ゲートを設定する。
- 対象プロバイダーでツール呼び出し、構造化出力、reasoningフィールドのマッピングを確認する。
- previewモデル用の回帰テスト、フォールバックルート、迅速なロールバック手順を保持する。
要点
- Hy4 previewは2026年8月28日に公開・オープンソース化されたTencent Hunyuanの新しいMoEフラッグシップです。
- バックボーンは合計770B、アクティブ49Bで、ネイティブ10B/0.7BのMTP層もあります。
- リポジトリは1Mコンテキスト、Tencent Cloudは最大入力960K・最大出力64Kを示しています。
- TencentはCoding、ツール利用、長文脈でHy3からの大幅な向上を報告していますが、すべてのbenchmarkで首位ではありません。
- hy4-preview、tencent/hy4-preview、tencent/Hy4-preview-FP8はプラットフォーム固有の識別子です。
- 本文公開時点でこのゲートウェイはルートを開放していません。利用可否と課金はライブカタログで確認してください。
よくある質問
Hy4 previewは正式に公開されましたか？
はい。Tencentは2026年8月28日にHy4 previewを公開・オープンソース化し、WorkBuddy、CodeBuddy、Yuanbao、ima、TokenHub、OpenRouterから利用できる入口を示しています。ただしpreviewであり、最終版Hy4ではありません。
Hy4 previewはマルチモーダルですか？
Tencentの公開リポジトリは、Coding、Agent、生産性向けの言語モデルとして説明しており、公開仕様の中心はテキスト、ツール、長文脈です。Hunyuanファミリーに視覚モデルがあることだけを理由に、画像や動画入力まで推測しないでください。対象プロバイダーの機能表を確認します。
Hy4 previewのコンテキスト長はいくつですか？
リポジトリの仕様は1Mです。Tencent Cloudはホスト型サービスについて最大入力960K、最大出力64Kを別途掲載しています。
Hy4 previewの公式API IDは何ですか？
公式リポジトリのserved model名は hy4-preview、OpenRouterでは tencent/hy4-preview、自前ホストのウェイトは tencent/Hy4-preview またはFP8版です。最終的には対象プラットフォームのコンソールIDを優先してください。
Hy4 previewはツール呼び出しに対応していますか？
TencentのvLLMレシピは hy_v4 tool parser と自動ツール選択を有効にしており、ベンチマークにはToolathlonとMCP-Atlasも含まれます。ホスト型APIの正確なパラメータはプロバイダーのドキュメントで確認してください。
Hy4 previewの価格はいくらですか？
Tencent Cloud TokenHubは広州地域で、入力CNY 6、出力CNY 18、キャッシュ読み取りCNY 0.3 / 100万トークンを現在示しています。地域、プラットフォーム、キャンペーンによって価格は変わります。
このゲートウェイから今すぐHy4 previewを呼び出せますか？
2026年8月29日の確認時点で、ライブカタログと有効化済みupstreamには hy4-preview が掲載されていませんでした。後日の提供状況はリアルタイム価格ページで確認してください。
Hy4 previewはClaude CodeなどのCoding Agentで使えますか？
このモデルはCodingとAgentを対象にしており、ローカルではOpenAI互換のserve方式を利用できます。実際のクライアント互換性はプロトコル、ツール呼び出し形式、reasoning出力、プロバイダーの互換レイヤーに依存します。まず最小リクエストとツール回帰を検証してください。