等了这么久，HY4的正式版终于发布了。相比 8 月份的 Preview 版本，这次升级不只是提高跑分，而是明显转向了 多模态理解、Coding Agent、Computer Use 和长程任务执行。

特别是依赖于腾讯内部的各种场景，HY4发布的时候直接与 WorkBuddy、CodeBuddy、游戏开发和企业办公场景深度结合。感觉普通用户能够马上结合HY4，实现自己的很多想法。

这一次的正式版本，采用 770B 总参数、约 49B 激活参数的 MoE 架构。相比 Preview 版本，这次最大的升级是从传统文本模型向多模态 Agent 演进，不仅新增图像、图表和视觉推理能力，还强化了长程任务规划、工具调用、Computer Use 以及编程和游戏开发能力。

部分腾讯云服务入口支持约 105 万 Token 长上下文，API 标准价格为输入 6 元、输出 18 元、缓存命中 0.3 元（每百万 Token）。整体来看，Hy4 的核心竞争力不只是模型参数规模，而是逐步具备了从理解需求到自主操作工具、完成复杂任务的能力。

国外榜单参考就有比较大的意义了。从这张 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 榜单来看，腾讯混元 HY4（Tencent HY4）得分 35 分，全球并列第 12 名，处于国产大模型的第二梯队前列。

同时整体的成本控制得很好。HY4 的智能指数虽然只有 35 分，但单任务成本仅约 1 美元，而得分相近的 Grok 4.7 成本接近 8 美元，Qwen3.8 Max 接近 10 美元。也就是说，在这套标准化任务测试中，HY4 以明显更低的成本实现了相近的综合能力。

不过，HY4 还没有进入图中的 Pareto 最优前沿，因为 Claude Haiku 5.5 以更低的任务成本获得了约 36 分，而且 HY4 刚好处于绿色高性价比区域的下边界。

先来一道业界都常用的鹈鹕测试，验证一下HY4的效果。这一次的效果起码比preview效果要好，不过和DS V4.1对比来看，画面上还是差一些。

使用Hy4搭建的特斯拉3D模拟工厂，从视频来看，模型能够构建一个相对完整的工业数字孪生场景，不仅包括大型 3D 厂房、工业机械臂、AGV 小车等复杂元素，还实现了设备选中、状态查看、镜头切换和可视化监控等交互功能。

用Hy4 创建了一个虚拟工业厂房，一段提示词直出，屏幕录制运镜也由他完成。个人感觉总体做的还可以，搭建的很完整，就是生成的太慢了，具体的小模块做的一般，审美还需提升

从腾讯混元 HY4 与 DeepSeek V4.1 Flash 的实际对比视频来看，两款模型都已经能够生成可交互的 3D 方块沙盒游戏。DeepSeek 的表现更加偏向经典 Minecraft，不仅构建了具有高低落差的雪地森林，还展示了方块破坏、放置和材质切换等交互功能；而 HY4 则采用了更加鲜艳的卡通风格，草地、花朵、树木以及夕阳天空的视觉表现更有特色。如果只看游戏机制，DeepSeek 的展示更完整；如果关注美术风格，HY4 的表现也有自己的优势。

优势在于腾讯的场景生态。其他模型厂商往往需要自己寻找落地场景，而腾讯本身拥有办公、游戏、金融、云服务和社交产品。

特别是游戏开发，腾讯可以依靠专业开发者构造真实的 GameDev 数据、Agent 工具调用轨迹、错误修复反馈，再用于后训练。这条路线比单纯扩大通用预训练数据更容易形成差异化。

首先，模型能力和 Agent Harness 能力容易混在一起。WorkBuddy 能够调用浏览器、执行命令、截图和运行测试，因此最终效果不完全等于 Hy4 模型本身的能力。比较不同模型时，最好固定 Harness、工具集、任务和预算。

其次，模型目前的长程任务能力更像是「能做」，而不是「做得足够稳定、足够快」。在生产环境中，任务一次成功率、人工接管次数、工具调用成本通常比单次演示效果更重要。

最后，正式版发布不等于已经开源。截至 11 月 6 日，腾讯官方的表述仍是将在近期开源权重和模型系统卡片。真正的本地部署性能、社区微调能力以及推理吞吐，还需要等待权重和更多实测。

目前HY4发布之后，腾讯官方宣布，11 月 4 日至 15 日，WorkBuddy / CodeBuddy 提供一定的免费额度；腾讯云 TokenHub 的 Hy4 刊例价格在 2026 年 12 月 31 日之前享受五折优惠。

想要体验的，可以直接去workbuddy上尝试一下。

Hy4 真正可能形成壁垒的地方，也许不是某个架构创新，主要是它背靠腾讯。

每天有大量真实用户拿模型干活，再把这些工作流反过来用于后训练。

腾讯混元 HY4 正式发布：实测能打，性价比惊艳，但距离顶级模型还有多远？

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腾讯混元HY4正式版转向多模态Agent架构，集成图像识别、长程任务与工具调用能力，落地办公、游戏等场景。在ArtificialAnalysis榜单以35分并列全球第12，单任务成本仅1美元，性价比显著优于同类。尽管3D生成速度偏慢，但生态整合与低部署成本成核心优势，值得关注近期开源进展。

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