腾讯Hy4正式版发布：首增视觉能力，实测操作微信与3D建模

腾讯11月4日发布最新一代旗舰模型Hy4正式版，并计划开源模型权重。相比今年8月发布的Hy4 preview，Hy4显著扩展了预训练和后训练规模，首次引入视觉能力，大幅提升指令遵循、长文理解、长程任务、深度研究等综合能力。

视觉能力的从无到有解锁了新玩法，用户可上传照片让Hy4确定地理位置并核实信息，或根据课本图片打造3D讲解网页。基准测试显示，Hy4在智能体编程、搜索、办公等领域多个公开测试中超越DeepSeek-V4.1-Flash等模型，但距GPT-6.1 Sol、Claude Opus 5.5等仍有差距。

Hy4正为递归自我改进（RSI）做准备。结合腾讯自研科研智能体Hyra2.0后，Hy4优化了内部同架构小模型的预训练基础设施，实现20.1%端到端训练吞吐提升，并自动训练出在多项评测中优于官方的Jev模型。

Hy4已在腾讯云和OpenRouter上线，可在CodeBuddy/WorkBuddy、元宝、ima等腾讯系AI产品中体验，性能显著超过preview版的同时维持相同API价格。腾讯还计划近期发布Hy4 flash，将显著提升性价比和推理速度。腾讯已联合vLLM/SGLang社区及Inferact Inc.为Hy4提供开源生态支持，国产算力生态也已开始推理适配，11月2日昇腾NPU的vLLM-Ascend插件仓库新增Hy4部署指南PR。

实测显示，补齐原生视觉理解是Hy4最实质的变化，直接改变了编程、3D建模等任务的交互方式，操作PC应用体验也更好；长程任务能力提升明显，在多轮迭代中展现出更强的目标保持能力。在网页改造任务中，Hy4经三四轮反馈后交出满意设计；在Blender 3D建模任务中，经6轮改稿后模型还原度明显提升，且未出现“越改越偏”问题。办公场景中，Hy4约30分钟完成SpaceX财报PPT初版，数据抽检相符，经反馈后做出图文并茂的版本；操作微信发评论流程可跑通，定位精准但速度较慢，且存在抢鼠标问题；微信群爬楼总结工作消息约2分钟完成，内容相对完整。

科研场景中，Hy4自主定位预训练系统性能瓶颈，实现端到端训练吞吐提升20.1%；在涵盖7大学科、123项可执行研究任务的TenureTrail内部评测中位居开源模型第一。借助Hyra 2.0，Hy4研发的单细胞表征基础模型HyCell以约1/14参数量达到与SOTA模型Stack相当的综合性能；物理基础模型HyPDE在13个物理仿真数据集中分别有9、10、8个取得更低预测误差。上述两个模型已开源。

安全方面，腾讯称Hy4训练阶段仅纳入防守性网络安全数据，剔除攻击性训练内容；生物领域开放式实验设计能力与前沿模型存在明显差距，尚未发现能显著降低实施生物化学危害行为的门槛。

腾讯提到，Hy4与顶尖闭源模型仍有较大差距，尤其在内部构建的前沿数学、长程开发、模型迭代、视觉问答等高难度测试集上。