新一代旗舰模型
Hy4 preview 在模型尺寸、上下文长度、数据规模上都进行了显著的扩展，预训练和后训练的共同进步带来了智能水平的又一次巨大提升，稳居开源模型第一梯队。
为生产力而生
通过与腾讯内部软工、游戏、金融、安全等领域顶尖专家的高质量数据共建，Hy4 preview 在各类真实生产力任务上取得显著进步：
软件工程：增强长程开发任务的理解、规划、调试与验证能力，进一步提升前端开发的视觉审美和交互质量；
办公分析：显著提升复杂办公环境理解和金融分析能力，着重优化数据分析、跨文件协作，完成从信息处理到文档、表格与演示文稿交付的完整流程；
游戏开发：增强一句需求直接生成可玩原型能力，并能熟练使用游戏引擎，开发者可以通过多轮交互持续完善复杂游戏项目；
科学研究：显著提升复杂科研问题的理解、推理与求解能力，模型在 AI 研发、分子动力学模拟、凝聚态物理、基础数学等各类场景中均有长足进步。
同时，Hy4 preview 持续与 CodeBuddy / WorkBuddy 等产品深度协同，优化生产力场景的真实用户体验。我们组织了 163 名内部专家进行了 203 个工程任务的盲测，结果显示 Hy4 preview（均分 2.99/4.00) 略优于GLM-5.3（均分 2.92/4.00；胜 46.8%/ 平 12.8% /负 40.4%) 和 Kimi K3（均分 2.94/4.00；胜 51.2%/平 7.9%/负 40.9%)。
制作射击游戏
通过 MCP 接入 Unreal 5 引擎，实现纯对话从零制作一个射击游戏 Demo，包括环境美术搭建、玩法搭建、关卡搭建。
制作第三人称冒险游戏
在团结（U3D）引擎实现对话式从零制作一个第三人称企鹅冒险游戏 Demo，包括场景环境美术搭建、移动战斗与任务追踪玩法搭建、主菜单—加载—关卡三场景流程搭建。
古建筑数字孪生网站
通过 Three.js，参数化程序化建模，Canvas 程序生成 IBL 与纹理，per-model 取景覆盖，生成桌面优先、全视口、可交互古建筑数字卷宗网站。
《鹅来》横向互动漫画网页
生成原生 WebGL，滚动驱动相机沿 X 轴推进的横向互动漫画页，Hy4 preview 很好地维持了多章节角色画风和叙事连续性，同时准确编排分镜空间、镜头节奏及移动端性能。
办公场景中公司财务费用稽核
模型从 72 份文件中自动判断发票是否合规，从 3 份规章制度中找到现行生效的规则，严格甄别发票报销申请是否合规。
金融世界沙盒
生成用于展示模型在金融研究、产业链理解、因果推演和估值分析方面的能力的沙盒，可以直观观察到当一个宏观事件发生时，作用会如何传导到行业需求供给、产业链、关键公司、以及行业价值分配，传导路径清晰。
探索科学研究场景
自主定位瓶颈，持续优化推理能力
Hy4 preview 自主分析推理系统瓶颈，并围绕算子融合、通信优化等方向开展多轮优化，端到端吞吐相较基线提升 31.8%，在不同上下文长度和并发度下均取得稳定收益，验证了其自主定位瓶颈并持续优化推理基础设施的能力。
小模型后训练任务
配合 Hyra，Hy4 preview 在机器学习力场分子动力学（MD）模拟上取得进步，32,512 原子磷脂双分子层 SO3LR 在高度优化的 JAX 实现上进一步提速 2.0×，达到 54.9 ms/step，单张高端 GPU 可容纳 30 万原子。为新材料筛选、药物分子研究和复杂生命体系模拟打开更大的计算空间。
低温量子输运器件设计问题
面向凝聚态物理中的低温量子输运器件设计问题，希望实现每个时钟周期只有携带有效信号的目标电子波包抵达下游能量探测器，而低能背景和高能杂散波包在到达探测器前被反射。
Hy4 preview 自主完成了量子散射求解器构建、五势垒结构的稳健优化和独立含时演化验证，将高能阻带平均泄漏率从基线的 48.2% 降至 4.8%。同时模型自动生成了封装完整求解流程、支持调参和重新求解的交互式模拟器，在该任务中自主组织和执行了从多阶段科学计算、结果验证到可探索成果交付的完整流程。
经典几何难题
配合 Hyra，Hy4 preview 在百年经典几何难题——三维 Blaschke–Lebesgue 问题上取得重大突破，将体积下界从 0.380799 一举推进至 0.41104。相较于 Meissner 四面体猜想给出的 0.41986，这一成果让该猜想距离最终证明只剩最后 2% 的 Gap。
* 完整证明见：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hyra-results/blob/main/AI4Science/3d_blaschke_lebesgue/3d_Blaschke_Lebesgue.pdf
Hy4 preview 现已开源，在腾讯云 TokenHub 和 OpenRouter 上线，并可在 WorkBuddy/CodeBuddy 、元宝、ima 等产品上体验。我们坚持开放和高性价比，让模型进步普惠更多用户。
Hy4 preview 是 Hy4 迭代的一个早期版本，预训练和后训练均仍有较大的提升空间，也有一些已知问题，如复杂任务的长思考和过度自我验证倾向，我们将持续敏捷迭代。如同 Hy3 preview，我们希望通过 Hy4 preview 的尽快发布获得广泛的真实反馈，从而显著提升 Hy4 正式版。同时，我们将坚持发挥与腾讯产品和专家深度合作的独特优势，持续提升生产力的普惠性和上限。
