Tencent · pașaport de model
Tencent: Hy4 preview
hy4-preview- Ponderi deschise
- Licență Apache 2.0
- 780.0B parametri
- 1,048,576 context
- Lansat 2026-08-27(repo HF creat)
- Cea mai bună percentilă
- 87.8WebDev Arena
- Poziția în cohortă
- 60.3mediană 60.5
Acoperire redusă — citește cu prudență
Acest model apare doar pe 2 din 27 axe de benchmark luate în considerare. Poziția generală a fost contractată spre valoarea neutră 50 pentru a reflecta eșantionul mic, și nu a fost afirmat niciun punct slab — o percentilă scăzută pe 2 axe este un artefact al acoperirii, nu o slăbiciune măsurată.
Ce spun datele
Evaluat pe 2 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.
Pe doar 2 clasament(e), o listă ordonată de puncte forte ar fi o autoritate falsă — în schimb, cifrele pe fiecare axă sunt afișate mai jos, fără verdict.
Neuniform: 24,2 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 87.8 pct pe WebDev Arena față de 63.6 pct pe Agent Arena.
- WebDev Arena87.8 pct1,632Verifică →
- Agent Arena63.6 pct0.027Verifică →
- GeneralNeevaluat
- Vision ArenaNeevaluat
- Factuality ArenaNeevaluat
- Search ArenaNeevaluat
- Document ArenaNeevaluat
- GPQA DiamondNeevaluat
- AIME (matematică)Neevaluat
- FrontierMathNeevaluat
- SimpleQA VerifiedNeevaluat
- ARC-AGI-2Neevaluat
- Humanity's Last ExamNeevaluat
- SimpleBenchNeevaluat
- LiveBenchNeevaluat
- BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
- SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
- Terminal-Bench 4.0Neevaluat
- MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
- LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
- Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
- SWE-bench VerifiedNeevaluat
- Terminal-BenchNeevaluat
- ProgramareNeevaluat
- Urmarea instrucțiunilorNeevaluat
- Prompturi dificileNeevaluat
Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.
Cum îl rulezi
Rulează-l singur
Transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "tencent/Hy4-preview"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)Ollama
Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →
Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →
Folosește-l găzduit
tencent/hy4-previewParametri API acceptați de acest endpoint
Exemplu de cerere
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"tencent/hy4-preview","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.
hy4-preview stands at 60.3 (raw mean 75.7) — measured on only 2 of 27 axes, so the standing is shrunk toward the neutral 50.
hy4-preview stands at 60.3 versus a cohort median of 60.5 across 182 models released within 180 days — below the peer median.
hy4-preview scores at percentile 87.8 on WebDev Arena.
hy4-preview ranks between #32 and #139 across 4 built-in weightings — best under "Agentic", worst under "Toate sursele".
Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →