Tencent zet model van 770 miljard parameters open

Tencent heeft Hy4 preview vrijgegeven, een taalmodel met 770 miljard parameters waarvan de gewichten onder de Apache 2.0-licentie op Hugging Face staan. Het bedrijf kondigde het model op 28 augustus aan. Wie het wil proberen kan terecht bij de API of bij Tencents eigen apps.

Groot model, bescheiden rekenrekening

Hy4 preview gebruikt een mixture-of-experts-opzet. Van de 770 miljard parameters activeert het model er per token ongeveer 49 miljard, zo’n zes procent van het totaal. Daardoor blijft de rekenkost per antwoord dichter bij die van een middelgroot model. Het contextvenster gaat volgens Tencent voorbij het miljoen tokens.

De repository tencent/Hy4-preview bevat 131 gewichtsbestanden en finetune-scripts. Trainingsdata en het trainingsrecept ontbreken. Het is dus een openweightsmodel, geen volledig open project, precies zoals bij GLM-5.3-Flash van Z.ai en bij Granite 4.2 van IBM.

Prijs en beschikbaarheid

Tencent rekent 0,834 dollar per miljoen invoertokens en 2,501 dollar per miljoen uitvoertokens. Cache hits kosten 0,042 dollar per miljoen tokens. Het model draait via Tencent Cloud TokenHub en via OpenRouter, en zit in de eigen producten WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao en ima. In WorkBuddy en CodeBuddy is het de eerste twee weken gratis, meldt TechNode.

Tencent liet 163 experts blind 203 engineeringtaken beoordelen. Hy4 preview kwam uit op 2,99 van de 4, tegen 2,94 voor Kimi K3 en 2,92 voor GLM-5.3. Die marges zijn smal en de test komt van Tencent zelf, dus wacht op onafhankelijke cijfers voordat je er conclusies aan hangt.

Het model sleutelde aan zichzelf

Het opvallendste uit de aankondiging staat niet in de benchmarktabel. Tencent schrijft dat Hy4 preview voor het eerst meedeed aan geautomatiseerde optimalisatie van trainingsmethodes, datastrategieën, evaluatieraamwerken en low-level operators. Het model analyseerde daarbij zelf de knelpunten in het inferentiesysteem waarop het draait. Dat leverde volgens het bedrijf 31,8 procent meer doorvoer op ten opzichte van de basismeting.

Verifiëren kan niemand dat, want de meetopzet is niet gepubliceerd. Het past wel in een patroon dat labs steeds openlijker beschrijven: modellen inzetten bij het bouwen van hun opvolgers.

Wat betekent dit

Voor Nederlandse bedrijven verschuift vooral de rekensom. Een model van deze omvang met open gewichten en een commercieel bruikbare licentie kun je zelf hosten, op eigen hardware of bij een Europese aanbieder, zonder afhankelijk te zijn van een Amerikaanse API. Dat is relevant als klantdata het land niet uit mag.

Tegelijk vraagt 770 miljard parameters serieuze infrastructuur, ook met die zes procent activatie. Voor de meeste teams blijft de API de praktische route. De bredere beweging is duidelijker: waar Amerikaanse labs hun beste modellen achter een API houden, gooien Chinese partijen zoals Tencent, Z.ai, Moonshot en Alibaba met Qwen de gewichten op tafel. Dat drukt de prijs van alles wat eronder zit.