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.
Características
- Entrada
- texto, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 64 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- ninguno, bajo, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
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.