Tencent представила нейросеть Hy4, способную самостоятельно работать за компьютером
Китайская компания Tencent представила новую модель искусственного интеллекта Hy4, которая может управлять компьютером, работать с профессиональными программами и выполнять сложные задания в несколько этапов. Одним из главных улучшений стало снижение доли фактических ошибок в ответах с 12,95 до 7,2% по результатам внутренних испытаний. Разработчики также добавили возможность анализировать изображения, сложные графики и технические чертежи, расширив применение нейросети в программировании, проектировании и научных исследованиях.
Официальный выпуск Hy4 состоялся 4 ноября 2026 года. Новая модель продолжает развитие семейства Hunyuan и приходит на смену предварительной версии Hy4 Preview, представленной в августе. Tencent позиционирует разработку как конкурента ведущих открытых систем искусственного интеллекта, включая модели DeepSeek, Kimi и GLM. Однако основные опубликованные показатели производительности получены в испытаниях самой компании и пока не подтверждены независимыми исследованиями.
Одним из наиболее заметных нововведений стала возможность непосредственного взаимодействия с компьютером. Hy4 способна использовать командную строку и графический интерфейс, выполнять последовательности действий в различных программах и самостоятельно планировать промежуточные этапы работы. Для обучения этим навыкам Tencent использовала специализированные задачи, связанные с профессиональными приложениями Blender и системами автоматизированного проектирования.
Такие возможности позволяют применять модель для создания трёхмерных сцен, разработки веб-сайтов, подготовки технической документации и выполнения других многоэтапных операций. В отличие от обычного текстового помощника, нейросеть может не только предложить последовательность действий, но и взаимодействовать с программным обеспечением через предоставленные ей инструменты. При этом фактическая самостоятельность системы зависит от настроек доступа и возможностей среды, в которой она работает.
Значительные изменения затронули обработку визуальной информации. Hy4 стала первой моделью семейства Hy с поддержкой анализа изображений. Она способна распознавать элементы сложных схем, интерпретировать диаграммы и решать математические задачи, в которых исходные данные представлены графически. Новые возможности объединены с механизмами рассуждения и использования внешних инструментов.
Для оценки работы в офисных приложениях Tencent использовала платформу WorkBuddy. В испытаниях Hy4 получила средний результат 83,18 балла, а доля успешно выполненных заданий составила 96,15%. Среди 12 проверенных сценариев модель заняла первое место в девяти при сравнении с другими китайскими системами. WorkBuddy также интегрируется с корпоративным мессенджером WeCom, позволяя нейросети обрабатывать сведения из переписки, документов, электронной почты, календарей и протоколов совещаний.
Отдельное внимание разработчики уделили финансовому анализу. Модель обучали на тысячах специализированных рабочих сред и десятках тысяч задач, связанных с инвестиционными исследованиями, анализом ценных бумаг и количественными финансовыми моделями. Затем Tencent организовала сравнительное тестирование с участием 213 финансовых специалистов, включая 153 эксперта из внешних организаций. Около 70% участников имели профессиональный опыт более пяти лет.
В ходе слепой оценки 579 практических заданий Hy4 набрала 3,04 балла, опередив DeepSeek-V4.1-Flash-1017 с результатом 2,97 балла. Модели Kimi K3.1 Pro и GLM-5.3 получили по 2,68 балла. При этом результаты относятся к конкретному набору финансовых задач и не означают превосходства Hy4 во всех областях применения искусственного интеллекта.
Ещё одним направлением совершенствования стало уменьшение количества недостоверных ответов. Tencent переработала механизмы поиска и сопоставления информации, чтобы модель чаще проверяла фактические утверждения по нескольким источникам. В результате во внутренних испытаниях доля ответов с фактическими ошибками снизилась с 12,95 до 7,2%, а частота ошибок, вызванных необоснованными предположениями, уменьшилась с 23,1 до 5,6%. Эти показатели характеризуют использованную компанией методику проверки, а не вероятность ошибки при любом обращении к нейросети.
Разработчики также улучшили возможности Hy4 в создании программного обеспечения. По сравнению с предварительной версией результат в тесте GameDev увеличился на 19,1%, а в GameLogic — на 9,8%. Для развития этих навыков Tencent сотрудничала с профессиональными разработчиками игр и адаптировала модель к работе с движками Unreal Engine, Unity и Godot. Новая версия рассчитана на создание сложной игровой логики, взаимодействие клиентской и серверной частей программ и реализацию многопользовательских механизмов.
В научных исследованиях Hy4 проверяли с помощью набора TenureTrail, включающего 123 практические задачи из семи дисциплин. Среди них были математическое моделирование, физика, науки о Земле, системная инженерия и социально-экономические исследования. Tencent также сообщила об использовании Hy4 совместно с исследовательской системой Hyra 2.0 для оптимизации инфраструктуры обучения небольших нейросетей. В рамках этой работы компания открыла доступ к специализированным моделям HyCell для анализа отдельных клеток и HyPDE для решения задач математической физики.
Отдельные меры безопасности были направлены на снижение рисков использования модели для кибератак и опасных биологических исследований. Компания ограничила использование обучающих материалов, посвящённых наступательным методам эксплуатации уязвимостей, сохранив данные для защитного анализа и устранения программных ошибок. Внутренние проверки лабораторий Xuanwu и Keen Security Lab не выявили существенного усиления опасных возможностей в исследованных сценариях.
Hy4 уже доступна через Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao и другие сервисы компании. Программный интерфейс также поддерживают сторонние платформы, включая OpenRouter и OpenCode. Стоимость составляет приблизительно 0,90 доллара за миллион входных токенов и 2,70 доллара за миллион выходных, а обработка миллиона ранее сохранённых входных токенов обходится примерно в 0,045 доллара. Tencent планирует опубликовать веса новой модели и подробную документацию по безопасности в ближайшие дни. На момент объявления полной версии эти материалы ещё не были представлены.