Tencent Hy4: modelo abierto con visión por US$0.90/M

Tencent Hy4: el modelo abierto que ya compite con DeepSeek y Kimi

Tencent presentó Hy4, su modelo de lenguaje de nueva generación, y lo colocó directamente entre los mejores modelos de código abierto del mundo. El anuncio llegó el 4 de noviembre y la compañía prometió publicar los pesos del modelo y su system card "en los próximos días".

Ese detalle es el que importa para un founder: mientras los pesos no estén publicados, Hy4 es un modelo hospedado más al que se accede por API. Cuando salgan, cualquier equipo podrá alojarlo en su propia infraestructura.

Hy4 es la versión final de Hy4 Preview, que Tencent había publicado en agosto de 2026 con 770.000 millones de parámetros totales y 49.000 millones activos bajo arquitectura MoE, según Unite.AI. La compañía todavía no confirmó si la versión oficial mantiene esa escala.

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Visión y control de computadora: las dos capacidades nuevas

Dos funciones debutan en la serie Hy. La primera es la comprensión visual: Hy4 puede leer detalles finos de una imagen, analizar gráficos complejos y resolver razonamiento matemático sobre material visual. La segunda es el computer use, la capacidad de operar interfaces de línea de comandos y entornos gráficos para ejecutar tareas.

Tencent entrenó el modelo específicamente con software profesional como Blender y CAD, lo que apunta a flujos de trabajo largos donde hay que encadenar varias aplicaciones. En el ranking Agent Arena, un análisis publicado en note.com ubica a Hy4 en el puesto 14 general y señala que, una vez liberados los pesos, quedaría empatado en el primer lugar entre los modelos abiertos junto a Kimi K3.1 Pro.

Cuánto cuesta Hy4 y qué tan barato es frente a sus rivales

El precio se mantiene igual al del preview: aproximadamente US$0.90 por millón de tokens de entrada, US$2.70 por millón de salida y US$0.045 por millón de entrada en caché. Para un equipo que hoy paga modelos frontera, la diferencia es de un orden de magnitud.

Las promociones son agresivas. Del 4 al 15 de noviembre, WorkBuddy y CodeBuddy están disponibles gratis. Y en Tencent Cloud TokenHub, Hy4 se ofrece al 50% de su precio estándar hasta el 31 de diciembre de 2026.

El comparable más directo es DeepSeek. Su V4.1-Flash-1017, publicado el 17 de octubre de 2026, registra costos efectivos por tarea que suelen quedar por debajo de US$0.20-0.25, frente a US$2-10 o más de los modelos propietarios, según Crypto Briefing. Traducido: Hy4 es barato, pero no es el más barato del mercado abierto chino.

Los números que Tencent publica (y los que no)

Tencent publicó evaluaciones internas y conviene leerlas con esa etiqueta. En WorkBuddy, su herramienta de productividad, Hy4 promedia 83,18 puntos con una tasa de éxito del 96,15% y lidera 9 de 12 escenarios en el mercado chino.

En finanzas hizo una evaluación ciega con 213 profesionales, 153 de ellos de instituciones externas y cerca del 70% con más de cinco años de experiencia, sobre 579 tareas reales. Hy4 quedó primero entre los modelos abiertos con 3,04 puntos, delante de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (2,97) y de Kimi K3.1 Pro y GLM-5.3 (2,68 cada uno).

El dato más útil para producción es la caída de alucinaciones: de 12,95% en el preview a 7,2%, mientras los errores por supuestos no respaldados bajaron de 23,1% a 5,6%. Para quien pone un agente a resumir contratos o a redactar respuestas, esa métrica pesa más que cualquier benchmark de razonamiento.

Lo que Tencent no dice también importa. La compañía reconoce, según Unite.AI, que mantiene una brecha con los mejores modelos propietarios. En el índice de inteligencia de Artificial Analysis, Hy4 obtiene 35 puntos y queda en el puesto 43 de 106 modelos, con una mediana de 30, según el análisis de note.com. Y en la mayoría de las comparaciones publicadas queda por debajo de Claude Opus 5.5.

El costo real no es el precio por token

Hay un detalle que suele arruinar los presupuestos de IA. En las mediciones de Artificial Analysis, Hy4 generó 160 millones de tokens de salida frente a una mediana de 75 millones. Un modelo verboso multiplica el gasto real aunque el precio unitario sea bajo, sobre todo cuando la salida cuesta tres veces más que la entrada.

A esto se suma que la licencia todavía no se conoce. Unite.AI confirma que los pesos llegarán acompañados de un system card completo y con soporte de las comunidades vLLM y SGLang, pero las condiciones de uso comercial siguen sin publicarse. Sin ese documento, ninguna empresa con datos sensibles puede planificar una migración.

¿Qué significa esto para tu startup?

Prueba antes del 15 de noviembre. WorkBuddy y CodeBuddy están gratis y la API ya está en OpenRouter, así que puedes evaluar Hy4 sin tocar tu infraestructura. Llévalo a tus propios casos: contratos largos, tickets de soporte, reportes con gráficos.
Mide tokens de salida, no solo el precio unitario. Corre la misma tarea con Hy4 y con tu modelo actual y compara el total facturado. Un modelo tres veces más barato por token puede salir más caro si escribe el doble.
No comprometas arquitectura antes de ver la licencia. Hasta que se publiquen los pesos y las condiciones comerciales, trátalo como un modelo hospedado más, no como una alternativa self-hosted.
Usa la ventana de descuento para cargas no críticas. El 50% en TokenHub hasta el 31 de diciembre sirve para mover tareas de bajo riesgo —clasificación, resúmenes, extracción— y liberar presupuesto del modelo caro.

Un piso de precios que sigue bajando

El contexto regional ayuda a leer el movimiento. Según Xinhua, citado por China Daily en julio de 2025, China ya había lanzado 1.509 de los 3.755 modelos de IA publicados en el mundo, y albergaba 71 de los 271 unicornios de IA globales, cerca del 26% del total.

Esa densidad explica por qué Tencent mantiene el precio del preview pese a mejorar el modelo: la presión no viene de OpenAI, viene de DeepSeek, Kimi y GLM peleando por el mismo desarrollador. Para el ecosistema hispanohablante la señal es concreta: un equipo de tres personas en Ciudad de México o Madrid hoy accede por API a un modelo con visión y control de computadora por menos de lo que cuesta una licencia de software ofimático. La decisión ya no es si usar IA, sino cuál y a qué costo medido.