# Tencent lanza Hy4 con visión y uso de computadora

> Hy4 final suma imágenes y uso de computadora. Compara sus benchmarks, el precio de API y qué falta para que Tencent publique los pesos del modelo.


Publicado: 2026-11-04. Fuente original: [Tencent Hy · Introducing Hy4](https://hy.tencent.ai/research/hy4?langVersion=en).

![Portada oficial Introducing Hy4 con imágenes de arte, electrónica y visión](/news/tencent-hy4/official-cover.jpg)

Portada del video oficial de [Tencent Hy](https://x.com/TencentHunyuan/status/2117887087815139440). Material del lanzamiento del 4 de noviembre, sin modificaciones.

**Hy4 ya tiene versión final.** Tencent la [anunció el 4 de noviembre](https://hy.tencent.ai/research/hy4?langVersion=en) con entrada de imágenes y capacidad para actuar en terminales e interfaces gráficas. Mantiene la tarifa de su preview de agosto. Los pesos del modelo final siguen pendientes de publicación, según el anuncio.

Si te suena el nombre, tiene una explicación: [Hy4 preview ya estaba disponible](https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview). La noticia de hoy es su sucesor con visión. Conviene distinguirlos antes de descargar un modelo o comparar una captura de benchmarks.

## Qué muestran los benchmarks de Hy4

Empieza por la tarea que te interesa. En la tabla de Tencent, Hy4 alcanza **75,2 en APEX-Agents v1.1**, la cifra más alta de esa fila. En Terminal-Bench 4.0 obtiene **44,4**, frente a **66,4 de Opus 5.5** en la medición marcada por Tencent. El cuadro cambia bastante al pasar de agentes de trabajo a programación en terminal.

### Hy4: resultados publicados por Tencent
Fuente: apéndice del 4 de noviembre de 2026. Máximo razonamiento disponible de cada modelo. * indica medición propia de Tencent. El gráfico usa la cifra con * cuando una celda presenta dos valores; esta tabla conserva ambos. Los harness difieren; HeyMark no realizó estas pruebas.

#### APEX-Agents v1.1
Pass@1 · mayor es mejor

| Modelo | Celda original |
| --- | ---: |
| Hy4 preview | 53,9 |
| Hy4 | 75,2 |
| GLM-5.3 | 64,3* |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 72,1 / 72,9* |
| Kimi K3.1 Pro | 67,2 / 68,2* |
| GPT-6.1 Sol | 60,0 / 61,7* |
| Claude Opus 5.5 | 73,5 / 74,8* |

#### Terminal-Bench 4.0
Puntuación · mayor es mejor

| Modelo | Celda original |
| --- | ---: |
| Hy4 preview | 26,3 |
| Hy4 | 44,4 |
| GLM-5.3 | 42,9* |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 42,3 / 40,0* |
| Kimi K3.1 Pro | 65,7 / 66,8* |
| GPT-6.1 Sol | 55,9 / 55,5* |
| Claude Opus 5.5 | 66,4 / 66,4* |

#### MMMU-Pro
Visión · mayor es mejor

| Modelo | Celda original |
| --- | ---: |
| Hy4 preview | Sin resultado |
| Hy4 | 78,6 |
| GLM-5.3 | Sin resultado |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 76,7* |
| Kimi K3.1 Pro | 84,1 / 83,4* |
| GPT-6.1 Sol | 84,9* |
| Claude Opus 5.5 | 88,2* |

#### OSWorld 2.1
Full · puntaje parcial, no tareas completas

| Modelo | Celda original |
| --- | ---: |
| Hy4 preview | Sin resultado |
| Hy4 | 78,9 |
| GLM-5.3 | Sin resultado |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 68,4* |
| Kimi K3.1 Pro | 79,6 |
| GPT-6.1 Sol | 75,2* |
| Claude Opus 5.5 | 81,8 |

[Tencent Hy](https://hy.tencent.ai/research/hy4?langVersion=en)

El comparador conserva la escala de 0 a 100. Cada prueba tiene su propia métrica. **OSWorld 2.1 usa puntaje parcial**: 78,9 describe esa puntuación y no significa que Hy4 complete el 78,9 % de las tareas. En MMMU-Pro, con entrada visual, queda en 78,6.

La comparación frente al preview ayuda a entender la actualización: en Terminal-Bench pasa de 26,3 a 44,4; en APEX-Agents, de 53,9 a 75,2. Tencent advierte que algunos resultados del preview se recalcularon con cambios en el entorno de evaluación. Lee ambos como los valores de este apéndice.

Todos los modelos se evaluaron con su máximo razonamiento disponible. Los asteriscos identifican pruebas realizadas por Tencent y las configuraciones varían. En Terminal-Bench se permiten hasta 500 turnos y 13 horas por intento. **HeyMark no ejecutó estas pruebas.** Debajo del gráfico puedes consultar las celdas originales y el método.

## Precio de la API y tarifa observada en OpenRouter

Estas cantidades son **USD por millón de tokens**. La tarifa estándar procede de Tencent; la tarifa de [OpenRouter](https://openrouter.ai/tencent/hy4) es la observada al revisar el lanzamiento el 4 de noviembre. OpenRouter no indica en su ficha cuándo terminará esa diferencia de precio.

| Tipo de token | Tencent, estándar | OpenRouter, observado |
| --- | ---: | ---: |
| Entrada | US$0,834 | US$0,417 |
| Entrada en caché | US$0,042 | US$0,021 |
| Salida | US$2,501 | US$1,2505 |

Para unos totales facturados de **10.000 tokens de entrada y 2.000 de salida**, la cuenta estándar da US$0,013342: `(10.000 × 0,834 + 2.000 × 2,501) / 1.000.000`. Con la tarifa observada de OpenRouter da US$0,006671. Es un ejemplo de cantidades declaradas; tus solicitudes pueden consumir otros tokens y herramientas.

La ficha de OpenRouter identifica la versión como **`tencent/hy4-20261104`**, con hasta **1.048.576 tokens de contexto** y **65.536 de salida**. Admite texto e imágenes como entrada y devuelve texto. Permite elegir razonamiento `high`, `low` o `none`, con `high` por defecto. Esos límites describen esa oferta de API; cada producto puede imponer otros.

## Qué falta para descargar el Hy4 final

Tencent dice que planea liberar los pesos junto con una ficha técnica y de seguridad. El anuncio deja la fecha y la licencia sin especificar. Mientras esperas una publicación oficial, usa [el perfil de Tencent en Hugging Face](https://huggingface.co/tencent) para comprobar qué versión estás descargando.

Los **770B parámetros, 49B activos y Apache 2.0** pertenecen al [repositorio de Hy4 preview](https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview). Esa ficha documenta agosto. El anuncio final no publica su arquitectura, así que esas características no se trasladan automáticamente a Hy4.

[Publicación original de Tencent Hy en X](https://x.com/TencentHunyuan/status/2117870250838630539), del 4 de noviembre. El artículo completo y su apéndice explican las condiciones detrás del anuncio.

## Dónde te puede servir la nueva entrada visual

Para un equipo de contenido, una prueba útil sería darle una captura de una pieza junto con su brief y pedirle que localice textos, revise jerarquías y proponga cambios concretos. Después, comprueba las respuestas contra la captura. **Es una prueba que proponemos**, no una capacidad validada por HeyMark ni un permiso para que el modelo publique en tus cuentas.

Si ya trabajabas con el preview, compara ambos con el mismo material, instrucciones y presupuesto. Registra los errores y el costo real de terminar la tarea. La nueva modalidad da una razón para probarlo; el cuadro de benchmarks ayuda a elegir qué preguntas hacerle.

## Planifica el próximo post en HeyMark.

Guarda la idea, revisa el texto con tu equipo y mira cómo le fue después en las cuentas que conectaste.

[Empezar gratis](https://app.heymark.ai) · [Ver cómo funciona](https://heymark.ai/es/#product)

## Recursos para desarrolladores y agentes

- [Documentación MCP de HeyMark](https://heymark.ai/es/mcp/)
- [llms.txt](https://heymark.ai/llms.txt)
- [Contenido completo del sitio para modelos de lenguaje](https://heymark.ai/llms-full.txt)
- Endpoint del protocolo MCP: `POST https://mcp.heymark.ai`
- Metadatos OAuth del recurso protegido: [/.well-known/oauth-protected-resource](https://mcp.heymark.ai/.well-known/oauth-protected-resource)
- MCP server card: [/server-card](https://mcp.heymark.ai/server-card)