Hy4 Preview
Red Neuronal
Hy4 Preview es un modelo de Tencent para agentes de código y escenarios complejos con llamadas a herramientas. API disponible en BotHub.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Hy4 Preview?
Hy4 Preview es un modelo de Tencent basado en la arquitectura mixture-of-experts: 770 mil millones de parámetros en total, con 49 mil millones activos por consulta. Está diseñado para agentes de codificación, escenarios complejos con llamadas a herramientas y tareas de productividad, por lo que es ideal para cadenas de varios pasos donde se requiere llamar a funciones, leer resultados y continuar. A través de BotHub, puedes conectar Hy4 Preview sin VPN ni tarjetas extranjeras: paga en rublos solo por los tokens consumidos, que no caducan. Accede a más de 250 modelos en una sola ventana para compararlos fácilmente, y utiliza una API compatible con OpenAI para cambiar de modelo sin reescribir integraciones. Las empresas disponen de contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. La correspondencia está cifrada con AES-GCM y no se guarda. Es útil para crear agentes que editen repositorios y ejecuten pruebas, depurar código heredado, conectar el modelo con servicios internos mediante function calling y desglosar especificaciones técnicas en pasos concretos.Preguntas frecuentes sobre Hy4 Preview
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
hy4-preview es un modelo de texto de Tencent con razonamiento previo a la respuesta. Es adecuado para trabajar con documentos largos, analizar y estructurar información, escribir y analizar código, y tareas STEM. Su contexto de hasta 1,048,576 tokens permite cargar material extenso y analizarlo en un solo diálogo.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 64,000 tokens, lo que equivale a decenas de páginas. Es suficiente para un documento técnico extenso, un análisis detallado o un módulo de código completo. Si el material es más voluminoso, divide la tarea en partes: la enorme ventana de contexto permite mantener todo el proyecto en un solo diálogo.
Sí, el modo de razonamiento está confirmado: el modelo primero construye una cadena de pasos y luego formula la respuesta. Esto ayuda en matemáticas, lógica, depuración de código y análisis de documentos de varios pasos. En consultas simples la diferencia es pequeña, pero en las complejas aumenta la probabilidad de obtener un resultado correcto de inmediato.
Sí, ambos. hy4-preview puede llamar a funciones y proporcionar una salida estructurada en JSON, por lo que es fácil integrarla en agentes y flujos de trabajo. En BotHub está disponible a través de una API compatible con OpenAI, por lo que puedes cambiar a ella sin reescribir la integración.
Además de texto, el modelo acepta documentos: carga un archivo y solicita un resumen, comparación de versiones o extracción de datos a una tabla. No se indica la recepción de imágenes, audio o video en nuestros datos. Para esos formatos, BotHub cuenta con modelos multimodales en la misma ventana y bajo la misma API.
No tenemos datos específicos sobre la calidad del ruso en este modelo, así que no prometemos nada; es más fácil probarlo con tu propia tarea. Es económico: en BotHub pagas por los tokens consumidos, sin suscripción, sin VPN ni tarjetas extranjeras, y puedes comparar la respuesta con otro modelo al lado.