텐센트가 이미지 이해와 컴퓨터 조작 기능을 처음 더한 모델 Hy4를 공개했다. 개발자와 업무 사용자는 이미지와 화면을 다루는 작업뿐 아니라 여러 앱을 오가는 긴 과제를 맡길 수 있으며, 현재는 텐센트 클라우드와 OpenRouter 등에서 이용할 수 있다.
1. 이미지에서 읽은 정보를 화면 조작에 연결한다
Hy4는 앞선 미리보기 버전보다 사전 학습과 사후 학습, 모델을 익히고 다듬는 단계의 규모를 키웠고, 시각 기능과 컴퓨터 사용 능력을 처음 추가했다. 텐센트는 이미지의 세부 요소와 복잡한 차트를 읽고, 명령줄, 글자로 명령을 입력하는 방식과 그래픽 화면을 조작할 수 있다고 설명했다.
화면 조작 학습에는 Blender와 CAD, 컴퓨터로 설계도를 만드는 도구 같은 전문 소프트웨어가 포함됐다. 여러 응용 프로그램을 오가는 흐름도 학습시켜 작업을 계획하고 실행하도록 설계했다.
텐센트 발표 기준으로 컴퓨터 조작 평가 OSWorld 2.1의 전체 과제·부분 점수(Full, partial score) 조건에서 Hy4는 78.9점, Kimi K3.1 Pro는 79.6점을 기록했다. 각 모델은 사용 가능한 최고 추론 설정으로 평가됐다.
2. 게임 엔진과 여러 이용자 환경을 학습했다
게임 개발에서는 텐센트 인터랙티브 엔터테인먼트 그룹의 개발자들과 학습 자료와 평가를 만들었다. 주요 게임 엔진, 게임 규칙과 화면을 구동하는 기반에 맞춰 조정하고 여러 이용자가 함께하는 게임 개발도 다뤘다. 회사 발표 기준으로 게임 개발 평가는 미리보기보다 19.1%, 게임 로직 평가는 9.8% 개선됐다.
3. 연구 과제를 여러 단계에 걸쳐 수행한다
긴 과제를 맡기는 능력은 질문 하나에 답하는 대신 계획과 실행을 이어 가는 데 초점이 있다. 텐센트는 수학·물리과학·생명과학 등 7개 분야의 실행 가능한 연구 과제 123개로 구성한 내부 평가 TenureTrail을 제시했다. 회사 발표 기준으로 가중치 공개형, 모델 내부 수치를 공개하는 유형으로 분류한 모델 가운데 Hy4가 1위였다.
표: 연구 과제 수행 평가 점수
조건: TenureTrail 내부 평가, 7개 분야의 실행 가능한 연구 과제 123개, 모델별 최고 추론 설정, 답을 계산하는 방식의 설정, Claude Code 2.1.220 사용, 텐센트 발표 기준
단위: 점
| 모델 | 점수 |
|---|---|
| Hy4 | 53.6 |
| Kimi K3.1 Pro | 51.3 |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 50.1 |
같은 실행 도구로 평가한 세 모델의 점수에서 Hy4가 앞섰다. 텐센트가 내세운 장기 수행 능력의 근거는 이런 연구 과제 평가와 여러 앱을 잇는 작업 학습에 있다.
4. 금융·사무 업무는 검색과 문서 완성도를 높였다
금융 평가는 전문가 213명이 참여한 실제 금융 과제 579개를 대상으로 했다. 회사 발표 기준 Hy4는 이 평가에서 가중치 공개형으로 분류한 모델 중 1위를 차지했다. 같은 과제를 대상으로 한 공개 점수는 다음과 같다.
표: 실제 금융 과제 평가 점수
조건: 금융 전문가 213명이 참여한 실제 금융 과제 579개, 텐센트 발표 기준
단위: 점
| 모델 | 점수 |
|---|---|
| Hy4 | 3.04 |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 2.97 |
| Kimi K3.1 Pro | 2.68 |
| GLM-5.3 | 2.68 |
금융 평가에서 Hy4의 점수는 가장 가까운 비교 모델보다 소폭 높았다.
회사는 검색을 최신 정보 회수, 최신 자료를 찾아 가져오는 기능, 여러 출처의 종합, 사실 일관성 확인에 맞춰 개선했다고 밝혔다. 회사 발표 기준 내부 평가에서 사실과 다른 내용을 만드는 비율은 미리보기의 15.76%에서 5.45%로, 추측 오류는 23.1%에서 5.6%로 낮아졌다.
문서 작업에 대해서는 Manus가 내부 평가에서 Hy4의 생성·편집 작업 완료율이 약 97%였다고 밝혔다.
투자 조사 업체 RabyteTech는 내부 평가의 101개 과제에서 Hy4가 미리보기보다 12.03%포인트 높은 점수를 기록했다고 설명했다.
5. API와 업무 제품으로 먼저 이용한다
개발자는 텐센트 클라우드나 OpenRouter의 API로 Hy4를 이용할 수 있다. 업무 사용자는 워크버디, 위안바오 등 적용 제품에서 접근할 수 있다.
워크버디는 기업 메신저 위컴과 연결해 채팅, 메일, 문서, 일정, 회의 기록을 바탕으로 여러 프로젝트의 최신 상황과 할 일을 정리하도록 한다. 길게 이어지는 과제의 활용처가 연구뿐 아니라 일상적인 프로젝트 관리에도 걸쳐 있는 셈이다.
회사 발표 기준 API 가격은 미리보기와 같다. 같은 단가로 이미지 이해와 화면 조작까지 활용 범위를 넓히는 이익이 있지만, 이용자는 API 사용료를 부담하거나 해당 기능을 적용한 제품을 통해 업무를 연결하게 된다.
모델 가중치는 추후 공개할 계획이어서 자체 인프라, 자체 서버와 설비를 운영하는 환경에 배포하는 일은 다음 단계이며, 텐센트는 공개 때 안전 평가와 기술 정보를 담은 시스템 카드, 모델의 기능과 안전 정보를 정리한 문서도 내놓을 예정이다. 회사는 장기 코딩과 고급 시각 질의응답 등에서 최상위 비공개 모델과의 격차가 남아 있다고 밝혔다.
Hy4의 변화는 대화형 모델을 넘어 시각 정보와 여러 도구를 엮는 업무 수행 모델로 확장한 데 있으며, 당장은 텐센트 제품과 API를 통해 그 성과를 이용하는 단계다.