Tencent lance Hy4, un modèle de 770 milliards de paramètres doté de capacités visuelles et de commande informatique

Hy4 passe des réponses aux questions à la prise en charge du travail

Tencent a publié la version officielle de son modèle d’intelligence artificielle Hunyuan Hy4 à midi le 4 novembre 2026, en ajoutant la compréhension visuelle et la commande d’ordinateur à un système de 770 milliards de paramètres. Le lancement intègre le modèle à des produits professionnels, de programmation et grand public, tandis que Tencent prépare la publication des poids du modèle, qui pourront être téléchargés.

L’entreprise affirme que Hy4 figure désormais parmi les modèles ouverts les plus performants, grâce à un meilleur suivi des consignes, une meilleure compréhension des documents longs et une meilleure exécution des tâches en plusieurs étapes. Ses développeurs reconnaissent également un écart important entre Hy4 et les modèles fermés de pointe, dont les poids restent contrôlés par leurs propriétaires.

Tencent défend les performances de son modèle en mettant en avant ses résultats dans le monde du travail, plutôt que sa seule taille. Lors d’une évaluation de tâches financières organisée avec Tencent Financial Technology, ou FiT, 213 experts ont évalué 579 tâches réelles. Hy4 a obtenu 3,04, devant les autres modèles ouverts inclus dans cette évaluation.

La sortie du modèle apporte aussi un changement concret : Hy4 peut interpréter des images et interagir avec des interfaces graphiques, en plus des lignes de commande. Tencent l’a entraîné à utiliser des logiciels spécialisés comme Blender et des outils de CAO, ainsi qu’à effectuer des tâches faisant appel à plusieurs applications. Pour les utilisateurs, l’objectif est de passer de la réception d’instructions à leur exécution par le logiciel, qui prend ainsi en charge une plus grande partie du travail.

De la version préliminaire d’août à la sortie de novembre

Le développement de Hy4 s’est déroulé en deux phases distinctes. La version préliminaire est arrivée le 28 août, avec 770 milliards de paramètres au total, 49 milliards de paramètres actifs par jeton et une fenêtre de contexte d’environ un million de jetons. La version de novembre ajoute des capacités et des améliorations tout en conservant la taille annoncée du modèle.

L’équipe Hunyuan de Tencent avait expliqué l’objectif de la version préliminaire dans son communiqué de lancement :

« Aujourd’hui, nous publions la version préliminaire de Hy4, notre modèle le plus performant à ce jour »,

Depuis, l’entreprise a orienté davantage le modèle vers les tâches bureautiques, le développement logiciel, la finance et la recherche. Le calendrier de sortie distingue également la version préliminaire déjà distribuée de la version finale, dont la publication des poids et de la fiche système est toujours prévue.

• Février 2026 : Tencent a reconstruit l’infrastructure de Hunyuan. Depuis, Tencent Cloud affirme que l’équipe publie en moyenne une mise à jour majeure du modèle tous les deux mois.
• 28 août : lancement de la version préliminaire de Hy4, avec 770 milliards de paramètres au total et une licence Apache 2.0.
• 29 octobre : Dowson Tong, vice-président exécutif senior de Tencent et directeur général de sa division Cloud and Smart Industries Group, annonce les prochains lancements de Hy4 et Hy4 flash lors du Global Digital Ecosystem Summit de Tencent.
• 4 novembre : lancement officiel de Hy4 dans plusieurs produits Tencent.
• Du 4 au 15 novembre : WorkBuddy et CodeBuddy proposent aux utilisateurs un accès gratuit limité.
• 31 décembre 2026 : fin de la période de réduction annoncée sur Tencent Cloud TokenHub.

Ce que représentent 770 milliards de paramètres

Les paramètres sont les réglages numériques qu’un modèle apprend pendant son entraînement. Ils contribuent à déterminer comment il reconnaît des schémas, suit des instructions et génère des réponses. Hy4 en compte bien davantage que la série précédente, Hy3, qui en comptait moins de 300 milliards.

La version préliminaire d’août repose sur une architecture à mélange d’experts. Au lieu d’appliquer toutes les parties du modèle à chaque jeton, elle oriente le travail vers certains réseaux spécialisés. Un jeton est une petite unité de texte, comme un mot ou une partie de mot.

Environ 49 milliards de paramètres sont actifs pour chaque jeton dans la version préliminaire, soit près de 6,4 % des 770 milliards au total. Son architecture comporte 78 couches. La plupart contiennent 256 experts sélectionnables, dont huit sont activés pour chaque jeton, auxquels s’ajoute un expert partagé. Cette approche sélective réduit les calculs nécessaires à chaque étape tout en conservant un vaste ensemble d’informations apprises.

La fenêtre de contexte de la version préliminaire peut contenir environ un million de jetons. Le contexte désigne les éléments qu’un modèle peut traiter simultanément, notamment les instructions, les documents et les échanges précédents. Une fenêtre étendue est utile pour les projets portant sur de nombreux fichiers ou de longs dossiers, même si la qualité du raisonnement du modèle reste importante lorsqu’il doit relier des informations dispersées.

L’exécution d’un modèle de cette taille nécessite une importante infrastructure informatique et une grande capacité mémoire. La sélection d’un nombre réduit d’experts diminue les calculs, mais l’ensemble des poids doit tout de même être stocké et accessible. Pour la plupart des utilisateurs, le moyen le plus pratique d’utiliser Hy4 sera un service cloud ou une application comme WorkBuddy.

La vision et la commande d’ordinateur élargissent le champ des tâches

Hy4 est le premier modèle phare de Hunyuan doté de capacités de compréhension visuelle. Tencent affirme qu’il peut traiter des images en détail, analyser des graphiques complexes et résoudre des problèmes mathématiques présentés sous forme visuelle. Il peut ainsi exploiter des informations difficiles à décrire dans une simple consigne textuelle.

La commande d’ordinateur ajoute une autre dimension. Hy4 peut combiner des opérations en ligne de commande avec des actions dans des interfaces graphiques, et travailler ainsi sur plusieurs logiciels sans dépendre entièrement de réponses textuelles ou de connexions prédéfinies à des services. Tencent indique avoir effectué un entraînement spécialisé pour Blender, les logiciels de CAO et des tâches étendues faisant appel à plusieurs applications.

Un agent d’IA est un système qui progresse vers un objectif en effectuant des étapes, en utilisant des outils et en adaptant ses actions en fonction des résultats. Les capacités visuelles et informatiques de Hy4 élargissent l’éventail des étapes qu’un tel agent peut entreprendre. Un graphique, une fenêtre d’application ou une interface de conception peuvent faire partie intégrante de la tâche, au lieu d’obliger l’utilisateur à les décrire manuellement.

Tencent affirme également que la version officielle traite plus efficacement les tâches longues et exploite son processus de raisonnement de façon plus efficiente. Ces améliorations répondent aux limites relevées dans la version préliminaire, notamment le temps excessif consacré au raisonnement sur des tâches difficiles et les vérifications répétées de son propre travail. Pour un utilisateur qui attend la fin d’un document ou d’une modification logicielle, les vérifications inutiles allongent le délai et augmentent les coûts de calcul.

WorkBuddy transforme le modèle en outil bureautique

Tencent a lancé Hy4 sur Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, l’assistant intelligent de WeCom Dayuan et ima. OpenRouter figure parmi les plateformes externes qui y donnent accès. D’autres services Tencent, notamment QQ, Honor of Kings, Peacekeeper Elite, WeChat Read et Tencent News, poursuivent leurs travaux d’intégration.

WorkBuddy occupe une place centrale dans la stratégie bureautique. Grâce à la suite WeCom, Hy4 peut relier les informations professionnelles présentes dans les conversations, les e-mails, les documents, les calendriers et les réunions. Le regroupement de ces données peut l’aider à accomplir une tâche qui obligerait autrement un employé à effectuer des recherches à plusieurs endroits et à rassembler les informations pertinentes.

L’évaluation de WorkBuddy par Tencent a attribué à Hy4 un score moyen d’efficacité de 83,18 et un taux de réussite des tâches de 96,15 %. L’entreprise affirme qu’il s’est classé premier parmi les concurrents nationaux dans neuf scénarios sur 12, soit les trois quarts des catégories évaluées. Le communiqué de lancement ne précise ni l’échelle de notation ni l’ensemble des conditions des tests.

Tencent indique aussi avoir amélioré la présentation des documents, la stabilité et la facilité d’utilisation de la fonction de WorkBuddy qui permet aux utilisateurs et à l’IA de rédiger ensemble. La combinaison du développement du modèle et de celui du produit reflète la priorité déclarée par Tong : se concentrer sur les bénéfices apportés aux utilisateurs dans un contexte précis plutôt que sur les seuls nombres de paramètres et les résultats aux tests comparatifs.

Les tâches financières montrent des progrès, mais aussi des erreurs persistantes

La finance a fait l’objet d’un entraînement et d’une évaluation spécifiques. Tencent affirme avoir créé des milliers d’espaces de travail et plus de 10 000 tâches de haute qualité fondées sur des situations financières réelles, puis collaboré avec FiT pour organiser une évaluation menée par 213 experts.

Hy4 a obtenu 3,04 sur 579 tâches financières, contre 2,97 pour DeepSeek-V4.1-Flash-1017 et 2,68 pour Kimi K3.1 Pro comme pour GLM-5.3. Son avance sur DeepSeek s’élève à 0,07 point. Lors de l’évaluation interne IRAB de Xuntu Technology, Hy4 a progressé de 12,03 points de pourcentage par rapport à la version préliminaire.

Les tests de Tencent ont également mesuré les erreurs factuelles. Après des travaux visant à retrouver des informations à jour, à croiser les sources et à vérifier la cohérence, le taux d’hallucination est passé de 12,95 % dans la version préliminaire à 7,2 %. Une hallucination est une réponse qui présente comme factuelles des informations inventées ou incorrectes. La baisse est de 5,75 points de pourcentage, soit environ 44 % par rapport au taux précédent.

Les erreurs attribuées aux suppositions sont passées de 23,1 % à 5,6 %, soit une baisse de 17,5 points de pourcentage. Ces erreurs résiduelles restent importantes en finance, où un chiffre erroné peut se retrouver dans un tableur et fausser la conclusion finale. Les états financiers, les formules et les références doivent toujours être vérifiés par un humain avant de servir à une décision d’investissement ou d’entreprise.

Une tâche réalisée dans WorkBuddy illustre l’ampleur du travail que Hy4 peut entreprendre. Invité à rassembler les rapports financiers de Tencent, Alibaba et Baidu publiés depuis 2020 et à comparer leurs activités sous quatre angles professionnels, le modèle a mis 41 minutes et 51 secondes. Le résultat comprenait un PDF de 12 pages, huit graphiques, des tableaux de données financières et un classeur Excel avec 183 formules recalculables. Un journal des téléchargements consignait les adresses, les statuts, les tailles des fichiers et les causes des échecs.

Les progrès aux tests comparatifs doivent être replacés dans leur contexte

La version préliminaire d’août a fait l’objet d’une autre évaluation de Tencent : 163 experts internes ont évalué 203 tâches d’ingénierie sans savoir quel modèle avait produit chaque réponse. Hy4 préliminaire a obtenu une moyenne de 2,99 sur quatre, contre 2,94 pour Kimi K3 et 2,92 pour GLM-5.3.

Face à GLM-5.3, Hy4 préliminaire a remporté 46,8 % des comparaisons, fait jeu égal dans 12,8 % des cas et perdu dans 40,4 % des cas. Face à Kimi K3, il a gagné 51,2 % des comparaisons, obtenu une égalité dans 7,9 % des cas et perdu dans 40,9 % des cas. Ces chiffres montrent un avantage moyen modeste sur ce groupe précis de tâches, les concurrents remportant encore de nombreuses comparaisons.

L’évaluation d’ingénierie et celle des tâches financières de novembre reposent sur des tâches, des participants et des versions de modèles concurrents différents. Leurs scores correspondent à des exercices distincts. L’évaluation interne de Tencent apporte des précisions sur les performances au travail, tandis que les tests indépendants restent nécessaires pour déterminer dans quelle mesure ces résultats s’étendent à d’autres tâches.

Pour la version officielle, Tencent fait état de progrès par rapport à la version préliminaire de 19,1 % sur GameDev et de 9,8 % sur GameLogic. L’entreprise indique que les travaux de développement ont ciblé les interactions complexes sur les interfaces, la logique métier, la gestion de l’état et les connexions entre les systèmes front-end et back-end. En d’autres termes, l’objectif est de créer des logiciels qui fonctionnent correctement lorsque les utilisateurs interagissent avec eux, et pas seulement des pages qui semblent terminées.

Tencent affirme également que Hy4 peut combiner raisonnement scientifique, programmation et exécution de tâches longues. L’entreprise a publié le modèle HyCell pour la représentation des cellules uniques et le modèle HyPDE pour les champs physiques, qu’elle présente comme ayant été développés avec l’aide de Hy4 et de Hyra2.0. L’approche déclarée de Tencent en matière d’auto-amélioration récursive consiste à utiliser l’IA pour améliorer l’IA, tandis que la priorité commerciale immédiate de Hy4 porte sur des produits déjà accessibles aux utilisateurs.

Les prix restent inchangés à l’approche de la publication ouverte

Les tarifs de l’API de Hy4 restent identiques à ceux de la version préliminaire : 6 yuans par million de jetons en entrée, 18 yuans par million de jetons en sortie et 0,3 yuan par million de jetons d’entrée mis en cache. L’entrée désigne les éléments transmis au modèle ; la sortie, ce qu’il génère. Les entrées mises en cache sont des éléments déjà traités que le service peut réutiliser à moindre coût.

Jusqu’au 31 décembre 2026, Tencent Cloud TokenHub applique une réduction de moitié sur les tarifs affichés. Pendant cette promotion, les tarifs correspondants passent à 3 yuans pour les entrées, 9 yuans pour les sorties et 0,15 yuan pour les entrées mises en cache par million de jetons. Une tâche utilisant un million de jetons d’entrée ordinaires et un million de jetons de sortie coûterait donc 12 yuans à ces tarifs réduits.

La version préliminaire d’août a été distribuée sous licence Apache 2.0 sur des plateformes comme Hugging Face, ModelScope, GitCode et CNB. Tencent indique que les poids de la version officielle de Hy4 et une fiche système seront bientôt publiés, sans fournir de date précise. Une fiche système décrit les capacités, les tests, les limites et les considérations de sécurité d’un modèle. Tencent affirme que les risques liés à la cybersécurité et à la sécurité biologique feront l’objet d’une attention particulière lors de la publication.

La sortie de Hy4 flash, une version moins coûteuse s’appuyant sur les capacités de Hy4, est également prévue prochainement. Tencent n’a annoncé ni sa date de lancement ni ses tarifs. L’entreprise affirme que la prochaine génération, Hy5, sera plus grande, sans préciser de calendrier de sortie.

Pourquoi Tencent se concentre sur les utilisateurs de bureau

Selon les chiffres de septembre 2026 de QuestMobile, les services d’IA bureautique comptaient 142 millions d’utilisateurs actifs mensuels, en hausse de 50,6 % sur un an. WorkBuddy en comptait 32,353 millions, contre 9,77 millions pour Dazi de Baidu, 7,905 millions pour Qianwen Office et 2,049 millions pour Doubao Work.

L’audience de WorkBuddy était environ 3,3 fois supérieure à celle de Dazi et représentait l’équivalent d’environ 23 % de l’audience mesurée des services d’IA bureautique. Ces chiffres donnent à Tencent une position importante dans un secteur où l’accès aux données de travail, aux documents utiles et à la réalisation des tâches peut compter davantage pour les clients que l’attrait d’un chatbot généraliste.

Tencent occupe une position concurrentielle différente sur le marché des assistants grand public. Yuanbao comptait 37,33 millions d’utilisateurs actifs mensuels en septembre, contre 419 millions pour Doubao, 158 millions pour Qianwen et 123 millions pour DeepSeek. WorkBuddy offre donc à Hy4 un produit mieux positionné dans sa propre catégorie.

L’enjeu commercial consiste à savoir si l’amélioration de l’exécution des tâches convaincra les utilisateurs et les entreprises de payer. Les chiffres d’utilisation mesurent la taille de l’audience, tandis que les prochains résultats financiers de Tencent fourniront un autre moyen d’évaluer les dépenses et les revenus. Les résultats du troisième trimestre sont attendus à la mi-novembre. Le lancement de Hy4 relie les investissements de l’entreprise dans les modèles à une audience professionnelle existante, tandis que la fiabilité, la vitesse et le coût sont désormais au cœur de l’expérience client.

Points clés

• Tencent a publié la version officielle de Hy4 le 4 novembre 2026. Ce modèle de 770 milliards de paramètres est doté de nouvelles capacités de compréhension visuelle et de commande d’ordinateur.
• Hy4 est disponible dans WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, TokenHub et d’autres produits Tencent.
• Lors de l’évaluation de tâches financières de Tencent, Hy4 a obtenu 3,04, devant les autres modèles ouverts testés.
• Les tests internes de l’entreprise ont relevé un taux d’hallucination de 7,2 %, contre 12,95 % dans la version préliminaire.
• Les tarifs affichés de l’API restent fixés à 6 yuans par million de jetons en entrée et à 18 yuans par million de jetons en sortie. TokenHub applique une réduction de moitié jusqu’au 31 décembre.
• La publication des poids du modèle officiel, de la fiche système et de Hy4 flash est prévue, sans date précise annoncée.
• Tencent reconnaît que Hy4 reste derrière les modèles fermés de pointe.