IA4 nov 2026, 23:24 UTC·2 min de lectura

Tencent Hy4: modelo de IA de 770.000 millones de parámetros abierto

Tencent presenta Hy4, su modelo de IA insignia con pesos abiertos. Interpreta imágenes y gráficos y es la base de la plataforma de agentes WorkBuddy.

Imagen: 3DNews - Daily Digital Digest

Tencent Holdings ha presentado Hy4, su nuevo modelo de inteligencia artificial insignia, que se publica con pesos abiertos. Está pensado para tareas de agentes y es la base de WorkBuddy, la plataforma corporativa de agentes de IA de la compañía.

La principal novedad es la percepción visual: Hy4 procesa imágenes, analiza gráficos complejos y realiza razonamiento matemático a partir de datos visuales. Según Tencent, su familia de modelos pasa a ser una de las más potentes entre las de pesos abiertos disponibles hoy.

Más grande y con más versiones en camino

Hy4 tiene 770.000 millones de parámetros, unas 2,6 veces más que su antecesor Hy3, con 295.000 millones. La desarrolladora promete que la siguiente generación, Hy5, será aún mayor, y que pronto llegará Hy4 Flash, una versión más ligera que reducirá de forma notable el coste de ejecutar tareas.

Conectado a WorkBuddy, el modelo logró una puntuación media de 83,18 con una tasa de éxito del 96,15 %, según las evaluaciones internas de Tencent.

La versión preliminar de Hy4, presentada a finales de agosto, ocupa ahora el puesto 23 del ranking WebDev de Code Arena, que evalúa en tiempo real modelos de lenguaje con tareas prácticas de programación. Gracias a muchos más datos de entrenamiento y a un mayor tamaño, Hy4 supera a su predecesor en 12 categorías, entre ellas la ejecución autónoma de acciones, la programación y la automatización de flujos de trabajo. Superó a Z.ai GLM-5.3 y a DeepSeek-V4.1-Flash-1017, y quedó a la par de Moonshot Kimi K3.1 Pro.

Límites y medidas de seguridad

Tencent admite que Hy4 aún queda por detrás de los mejores sistemas cerrados, sobre todo en tareas difíciles como la investigación matemática, proyectos de programación de largo plazo, la automejora y el análisis visual avanzado, como responder preguntas sobre imágenes.

Durante el entrenamiento, la empresa también limitó las capacidades ligadas al hacking. Retiró de los datos el material sobre desarrollo de exploits, ingeniería inversa y pruebas de penetración para no potenciar ciberataques ofensivos.

Para desarrolladores y empresas, los pesos abiertos suponen un gran modelo multimodal que pueden examinar y desplegar por su cuenta.