Tencent hat sein KI-Modell Hy4 vorgestellt. Es versteht erstmals Bilder und kann selbstständig Programme bedienen. Der Konzern zählt es zu den besten frei verfügbaren Modellen, die Modellgewichte sollen allerdings erst später erscheinen.
Gut zwei Monate nach der Vorabversion hat Tencent das fertige Sprachmodell Hy4 veröffentlicht. Laut Tencent wurde das Modell deutlich umfangreicher trainiert als sein Vorgänger und gehöre damit "zum ersten Mal" zu den stärksten Open-Weight-Modellen. Bis zur noch nicht genauer terminierten Veröffentlichung der Gewichte ist Hy4 nur über Tencent Cloud, OpenRouter und Tencent-Apps wie den Chatbot Yuanbao nutzbar.
Die wichtigste Neuerung ist das Bildverständnis. Hy4 soll feine Details in Fotos und komplexe Diagramme erkennen. In einer Demo findet es in einem riesigen Luftbild ein etwa zwei Meter großes Bauteil auf einem Hallendach. Zudem kann das Modell erstmals einen Computer bedienen, also selbstständig Programme steuern. Dafür hat Tencent es gezielt auf Fachsoftware wie Blender und CAD-Programme trainiert sowie auf Aufgaben, bei denen mehrere Anwendungen nacheinander zum Einsatz kommen.
Hy4 sucht in einem 2,8-Gigapixel-Luftbild ein etwa zwei Meter großes Bauteil auf einem Hausdach, indem es per Code Ausschnitte erzeugt.Das Bildverständnis soll auch beim Programmieren helfen, etwa bei der Entwicklung von Webseiten und Spielen. Für die Spieleentwicklung arbeitete Tencent mit seinen eigenen Gaming-Studios zusammen und passte das Modell an verbreitete Spiele-Engines wie Unreal, Unity und Godot an. Beim Handyspiel Honor of Kings erledigt Hy4 Konfigurationsaufgaben laut dem Entwicklerteam nahezu fehlerfrei und findet die Ursachen von Programmfehlern deutlich häufiger als zuvor.
Finanzbranche als wichtiger Prüfstand
Besonders viel Aufwand hat Tencent in Anwendungen für Finanz- und Büroarbeit gesteckt. In einem Test mit über 200 Finanzfachleuten, die Hy4 bei knapp 600 realen Aufgaben bewerteten, landete das Modell laut Tencent vor den chinesischen Konkurrenten Deepseek V4.1 Flash, Kimi K3.1 Pro und GLM-5.3 Flash. Zugleich soll Hy4 bei Recherchen im Netz deutlich seltener Fakten erfinden: Dank einer überarbeiteten Suchfunktion sei die Halluzinationsrate in internen Tests von knapp 16 auf etwa 5 Prozent gesunken. Außerdem soll das Modell gemeinsam mit Menschen in Echtzeit an Word-, Excel- und PowerPoint-Dateien arbeiten können.
Auch Partnerunternehmen berichten von Fortschritten, stützen sich dabei aber ebenfalls auf eigene, interne Tests. Die Finanzplattform Comein sieht Hy4 als einziges chinesisches Modell gleichauf mit Anthropics Claude Opus 5.5 auf Platz zwei, bei Datenabfragen sogar klar vor OpenAIs GPT-6.1 Sol. Die Agentenplattform Manus berichtet, dass Hy4 fast alle Dokumentaufgaben erfolgreich abschließt.
In Tencents Auswertung liegt Claude Opus 5.5 in allen zwölf Benchmarks vor Hy4, GPT 6.1 Sol schlägt Hy4 in acht davon.Eine erste unabhängige Einordnung von Artificial Analysis bestätigt einen Teil der hohen Ansprüche: Auf dessen Intelligence Index, der Wissensarbeit, Programmieren, Naturwissenschaften und Allgemeinwissen zusammenfasst, kommt Hy4 auf 35 Punkte und liegt damit über dem Median von 30. Das reicht für einen Gleichstand mit Grok 4.7 und für Platz zwei unter den Modellen chinesischer Labore, hinter Kimi K3.1 Pro mit 46 Punkten. In Tencents eigenem Finanztest lag Hy4 noch vor Kimi.
Ohne Websuche zeigt sich allerdings ein anderes Bild: Im Faktentest AA-Omniscience beantwortet Hy4 aus dem Trainingsmaterial etwa die Hälfte der Fragen richtig. Kennt es eine Antwort nicht, erfindet es jedoch in 89 Prozent der Fälle eine falsche, statt seine Wissenslücke einzugestehen.
Im Artificial Analysis Intelligence Index liegt Tencents Modell deutlich hinter dem stärksten chinesischen Modell Kimi 3.1 Pro. Fast gleichauf ist es mit Anthropics kleinstem Modell Haiku 5.5 - das kostet pro Aufgabe im Benchmark allerdings nur fast die Hälfte.KI, die an ihrer eigenen Entwicklung mitarbeitet
In einem internen Test mit Forschungsaufgaben aus sieben Fachgebieten liegt es laut Tencent auf Platz eins unter den frei verfügbaren Modellen. Zusammen mit dem Agentensystem Hyra 2.0 habe Hy4 zudem Tencents eigene Trainingsabläufe für kleinere Modelle optimiert.
Tencent zufolge steigert Hy4 mit dem Harness Hyra 2.0 den Durchsatz der internen Trainingsinfrastruktur in sechs Schritten um rund 20 Prozent.Anschließend habe es selbstständig eine eigene Version von Jev trainiert, einem Entscheidungsmodell des US-Start-ups TypeSafe AI. Diese Version schneide in mehreren ungenannten Tests besser ab als das Original. Zwei auf diese Weise entstandene Fachmodelle für Biologie und Physik stellt Tencent als offen bereit.
Die von Hy4 trainierte Modellvariante Hyra-Jev schlägt das Jev-Basismodell in sechs von acht Benchmarks.Hy4 soll in Zukunft so auch die weitere KI-Entwicklung im Unternehmen unterstützen und beschleunigen.
Sicherheit, Preis und eingeräumte Schwächen
Mit Blick auf die geplante Freigabe betont Tencent die Sicherheit. Beim Training habe man Material zu Hackerangriffen bewusst herausgefiltert, und Tencents eigene Sicherheitslabore hätten kein erhöhtes Missbrauchsrisiko festgestellt. Auch bei biologischen Gefahren liege das Modell deutlich unter Tencents Risikoschwelle. Details sollen zusammen mit den Modellgewichten in einem ausführlichen Sicherheitsbericht folgen.
Tencent verlangt trotz der Verbesserungen denselben Preis wie für die Vorabversion: Eine Million Eingabe-Tokens kostet rund 0,83 US-Dollar, eine Million Ausgabe-Tokens rund 2,50 US-Dollar. Der Konzern räumt allerdings ein, dass Hy4 bei schwierigen Aufgaben wie anspruchsvoller Mathematik, längeren Programmierprojekten und komplexer Bildanalyse noch deutlich hinter den besten kommerziellen Modellen zurückliegt. Als Nächstes soll eine schnellere und günstigere Variante namens Hy4 flash erscheinen.
Am größten fällt der Abstand in Hy-FrontierMath T5 aus, dort erreicht Hy4 13,0 Punkte, GPT 6.1 Sol 97,5 und Claude Opus 5.5 91,3.Tencent hatte erst im Juli Hy3 mit 295 Milliarden Parametern unter Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht. Seitdem haben die chinesischen Konkurrenten nachgelegt, Zhipu AI mit GLM-5.3, Deepseek mit V4.1-Flash-1017 und Moonshot AI mit Kimi K3.1 Pro. Artificial Analysis hat seinen Index Ende Oktober überarbeitet, 60 Prozent davon beruhen nun auf privaten Testsets. Den Abstand offener Modelle zur Spitze beziffert der Anbieter seitdem auf 12 statt 3 Punkte.
Die angekündigte Freigabe der Hy4-Gewichte fällt in eine Phase strengerer Regeln. Chinas Handels- und Wissenschaftsministerium haben im Oktober einen Entwurf für Exportkontrollen vorgelegt, die unter anderem Modellgewichte ab einer globalen Top-10-Platzierung oder zwei Billionen Parametern erfassen. Für Open-Source-Veröffentlichungen sieht der Entwurf allerdings ein Schnellverfahren mit automatischer Freigabe vor.
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