Tencent vient de lever le voile sur la version préliminaire de son nouveau modèle de langage open source Hy4. Et autant dire que le géant chinois n’a pas fait les choses à moitié.
L’IA embarque 770 milliards de paramètres, dont 49 milliards sont actifs, avec une fenêtre de contexte dépassant un million de jetons. Et selon Tencent, elle est conçue pour répondre à des besoins concrets. Développement informatique, bureautique, analyse de données, recherche scientifique ou encore création de jeux vidéo…
Meet Hy4 preview.
770B total, 49B active, 1M context, open weights.
Crowded up here now. We like it that way. pic.twitter.com/lFBwGqZU7p— Tencent AI (@TencentAI_News) August 28, 2026
La version préliminaire de Hy4 est accessible mondialement. Elle est proposée gratuitement sur les plateformes de programmation de Tencent WorkBuddy et CodeBuddy. Mais grouillez–vous, car cette offre gratuite ne dure que deux semaines, du 28 août au 10 septembre.
Passé ce délai, vous allez devoir payer. Sinon, vous pouvez aussi tester Hy4 preview depuis Yuanbao et ima ou passer par l’API de Tencent Cloud TokenHub et OpenRouter.
Que vaut Hy4 preview ?
Une chose est sûre, cette préversion représente un gros bond en avant par rapport à Hy3. Tencent a augmenté la taille du modèle, la longueur du contexte et le volume de données d’entraînement.
Et doutez-vous que les premiers résultats sont plutôt flatteurs pour un modèle préliminaire. Dans Code Arena, par exemple, Hy4 Preview il occupe la cinquième place dans la catégorie WebDev, avec 1 633 points. Ce qui est une progression spectaculaire par rapport à Hy3, qui figurait autour de la 31e place.
Big news: Hy4 preview by @TencentHunyuan just landed ~#5 in the Code Arena: WebDev with 1633 pts (AutoEval).
— Arena.ai (@arena) August 28, 2026
This is a significant improvement from Hy3 at #31 overall (+115 pts)! Among open models, Hy4 preview is ~#3, compared to Hy3 at #7.
Note: this is an early AutoEval… https://t.co/WhevndCCBx pic.twitter.com/BS9QkUCqz3
Un test interne aurait également été réalisé à l’aveugle auprès de 163 experts, sur 203 tâches d’ingénierie. Résultat : Hy4 preview a obtenu une moyenne de 2,99 sur 4. Il devance ainsi légèrement GLM-5.3, à 2,92, et Kimi K3, à 2,94.
Sur Terminal Bench 2.1, Hy4 atteint 85,4 points. C’est mieux que DeepSeek V4 Pro, à 80,3, et légèrement devant Qwen 3.8 Max, à 85,4 ex æquo.
Mais les modèles propriétaires gardent une petite avance. GPT-5.6 Sol et Claude Opus 5 atteignent 88,3, tandis que GLM-5.3 et Kimi K3 tournent autour de 85,7-85,8.
Pareil sur DeepSWE, le modèle obtient 64,3 points sur DeepSWE, contre seulement 28,0 pour Hy3. Toutefois, il reste derrière GPT-5.6 Sol (68,9), GLM-5.3 (68,1), Kimi K3 (74,0) et Claude Opus 5(74,7).
🚀 Hy4 preview is here.
— Tencent Hy (@TencentHunyuan) August 28, 2026
770B, 49B active, 1M context.
Built for productivity.
Open source frontier.
Consistent affordable price.
Use it. Tell us what breaks.
More on Hy blog：https://t.co/rbl1IWRk3C
HuggingFace：https://t.co/mE9wevH5XR
Github：https://t.co/pyl9zckpoL pic.twitter.com/4iW6gSuZKr
Du code aux jeux vidéo
Comme dit tout haut, Tencent présente Hy4 comme un modèle conçu avant tout pour la productivité. Son entraînement s’appuie notamment sur des données de haute qualité élaborées avec des experts maison dans différents secteurs. Parmi eux, le logiciel, les jeux vidéo, la finance et la sécurité.
Côté développement, le modèle améliore sa compréhension des projets complexes, la planification, le débogage et la validation. Il cherche également à rendre le développement front-end plus agréable, grâce entre autres à une meilleure qualité visuelle.
Dans les tâches bureautiques et analytiques, Hy4 peut traiter des informations, analyser des données et travailler sur plusieurs documents. Il pourra donc couvrir un flux complet, allant de l’information brute jusqu’à la création de documents, tableurs et présentations.
Les développeurs de jeux ne sont pas oubliés. Une simple instruction en langage naturel peut permettre à Hy4 de générer un prototype jouable, puis de continuer à l’améliorer grâce à plusieurs échanges.
La recherche scientifique n’est pas en reste non plus. Hy4 aurait progressé en compréhension, raisonnement et résolution de problèmes complexes. Notamment en intelligence artificielle, dynamique moléculaire, physique de la matière condensée et mathématiques.
Une IA qui s’améliore elle-même
L’un des aspects les plus impressionnants de Hy4 concerne en effet son implication dans son propre développement. Pour la première fois, le modèle aurait participé à l’optimisation de méthodes d’entraînement, de stratégies de données, de systèmes d’évaluation et même d’opérateurs de bas niveau.
Il pouvait proposer des approches, lancer des expériences, analyser les résultats puis recommencer. Les différents résultats alimentaient ensuite les cycles suivants, créant une sorte de boucle d’amélioration récursive.
Hy4 a également analysé les ralentissements de son infrastructure d’inférence et proposé plusieurs optimisations. Tencent affirme que ces changements ont augmenté le débit global de 31,8 % par rapport à la configuration de référence.
Et malgré ses dimensions impressionnantes, Tencent veut garder Hy4 relativement accessible. Son API est facturée 0,834 dollar par million de jetons en entrée, 2,501 dollars en sortie et seulement 0,042 dollar pour les jetons en cache.
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