Em 5 de novembro, a Tencent anunciou o aumento do cluster de computação que suporta seu grande modelo de linguagem Hy4 em dez vezes. Esta decisão foi tomada após um aumento acentuado no uso do WorkBuddy, agente da empresa para trabalho de escritório, onde muitos usuários atingiram os limites no primeiro dia de disponibilidade do modelo.
De acordo com o aviso das equipes Tencent Hy e WorkBuddy, a empresa também aumentou as cotas gratuitas de uso e continuará a redistribuir recursos conforme a demanda muda. No entanto, as equipes alertaram que restrições podem persistir durante os horários de pico devido às limitações de computação de alto desempenho e à alta concentração de solicitações. Eles aconselharam os usuários a mudar para outros modelos, como o Hy3, cujo acesso gratuito no WorkBuddy foi estendido até 23:59 de 15 de novembro, ou adiar tarefas não urgentes para a noite.
Novas posições nos rankings
A Tencent também apresentou dados do Índice de Inteligência, publicado pela Artificial Analysis em 5 de novembro, que classifica 724 modelos. O modelo Hy4 ocupou o segundo lugar entre os modelos chineses, perdendo para o Kimi K3.1 Pro, mas superando o Qwen3.8 Max e o DeepSeek V4.1 Flash. Este índice combina avaliações que abrangem raciocínio complexo, codificação, uso de ferramentas, compreensão multimodal, planejamento de longo prazo e resolução de problemas científicos. A pontuação do Hy4, igual a 35, corresponde à pontuação do Grok 4.7 (xhigh).
Em termos de custo, a Artificial Analysis avalia o Hy4 em aproximadamente US$ 0,78 por tarefa, o que, segundo a Tencent, representa cerca de um décimo do custo do Grok 4.7 (xhigh) e um décimo terceiro do custo do Qwen3.8 Max, modelos de nível semelhante em resultados.
Na tabela de classificação Agent Arena, que se concentra em tarefas de agentes no mundo real, o Hy4 ocupa o 13º lugar no geral, o que, segundo a Tencent, o torna o melhor modelo de código aberto nesta lista. Esta lista ainda está em status preliminar. Além disso, o Hy4 está na fronteira de Pareto da tabela de classificação de relação desempenho/custo, mantendo uma pontuação positiva com um custo por tarefa significativamente menor em comparação com modelos mais caros, como o Claude Opus 5.5.
O modelo Hy4 foi lançado em 4 de novembro. Em comparação com a versão preliminar do Hy4, o modelo recebeu uma extensão dos dados de pré-treinamento e pós-treinamento, introduziu pela primeira vez a compreensão visual e melhorou o seguimento de instruções, a compreensão de contexto longo e o desempenho do agente de longo alcance.
