Tencent zet Hy4 open: 770 miljard parameters voor iedereen

TL;DR

• Wat: Tencent heeft Hy4 preview open-source uitgebracht — een AI-model met 770 miljard parameters, gericht op coderen, documentverwerking en workflow-automatisering.
• Waarom relevant: Het is vrij beschikbaar onder een Apache 2.0-licentie, wat betekent dat ook kleinere partijen ermee kunnen bouwen zonder licentiekosten.
• Wat je ermee kunt: Evalueer of de gratis proefperiode (twee weken via WorkBuddy of CodeBuddy) past bij een concreet vraagstuk in je bedrijf, zoals documentanalyse of code-assistentie.

Afgelopen donderdag 28 augustus bracht Tencent — het Chinese techbedrijf achter onder meer WeChat — een nieuw open-source AI-model uit: Hy4 preview. Ik viel erover omdat het model opvallend groot is, maar tegelijk nadrukkelijk gericht op praktisch werk: coderen, documenten verwerken, data-analyse. Dat maakt het interessanter dan zomaar weer een benchmarkrecord.

Wat is Hy4 preview precies?

Hy4 preview is een zogeheten Mixture-of-Experts-model (MoE). Dat klinkt technisch, maar het idee is eigenlijk elegant: het model bevat 770 miljard parameters in totaal, maar activeert er per vraag slechts 49 miljard. Vergelijk het met een groot kantoor waar 770 specialisten werken, maar waar per klantvraag alleen de 49 relevantste experts aan tafel gaan zitten. Dat houdt het rekenwerk behapbaar terwijl de totale kennisbasis enorm is.

Daarnaast heeft het model een contextvenster van meer dan 1 miljoen tokens. In gewoon Nederlands: je kunt het model extreem lange documenten laten lezen en verwerken — denk aan complete contractbundels, jaarverslagen of codebases — zonder dat het halverwege de draad kwijtraakt.

Het model is uitgebracht onder een Apache 2.0-licentie, wat betekent dat bedrijven het vrij mogen gebruiken, aanpassen en inbouwen in eigen producten. Dat is een bewuste keuze van Tencent: ze maken het beschikbaar via Hugging Face, ModelScope en andere platforms.

Hoe presteert het vergeleken met andere modellen?

Hier wordt het interessant — en eerlijk gezegd ook wat genuanceerd. Tencent liet 163 experts 203 technische taken blind beoordelen. Hy4 preview scoorde 2,99 op een schaal van 4, tegenover 2,94 voor Kimi K3 en 2,92 voor GLM 5.3. Dat zijn allemaal Chinese modellen in dezelfde gewichtsklasse.

Maar als je breder kijkt, naar de modellen van OpenAI en Anthropic, dan ziet het beeld er anders uit. Volgens onafhankelijke benchmarks presteert Hy4 preview over het algemeen nog onder GPT-5.6 Sol en Claude Opus 5 op de moeilijkste redeneertaken. Op specifieke gebieden scoort het wél opvallend goed:

• Terminal Bench 2.1 (programmeren via de commandoregel): 85,4 — daarmee evenaart het Claude Opus 5 en overtreft het DeepSeek V4 Pro.
• Toolathlon-Verified (een test voor tool-gebruik door AI): 74,1 — beter dan Qwen 3.8 Max en GPT-5.6 Sol.

Wat mij hier opvalt: Tencent positioneert het model zelf niet als de onbetwiste winnaar. Ze noemen het "de open-source frontier" — oftewel het beste wat je kunt krijgen zonder gesloten licentie. Ik vind die eerlijkheid opvallend in een markt waar iedereen graag claimt het slimste kind van de klas te zijn.

Wat kun je er concreet mee als ondernemer?

Tencent richt het model op vier domeinen:

Software-ontwikkeling

Hy4 preview is gebouwd voor wat ze "long-horizon planning" noemen: het model kan niet alleen een stuk code schrijven, maar ook een heel ontwikkeltraject plannen, debuggen en verifiëren. Stel dat je als ondernemer een intern softwareproject hebt — dan zou dit model in theorie een groter deel van het denkwerk kunnen overnemen dan een simpele code-assistent.

Documentverwerking

Hier wordt het voor veel MKB'ers concreet. Het model kan rommelige documenten uit meerdere bestanden omzetten naar nette rapporten, spreadsheets of financiële overzichten. Kun je je voorstellen wat dit betekent als je maandelijks tientallen facturen, offertes of contracten moet doorwerken?

Workflow-automatisering

Door de sterke tool-use-capaciteiten kan het model samenwerken met andere software — denk aan het automatisch opvragen van data, het invullen van formulieren of het aansturen van processen. Dat gaat verder dan een chatbot die tekst genereert.

Wetenschappelijk onderzoek en game-ontwikkeling

Deze toepassingen zijn wat specialistischer, maar laten zien hoe breed Tencent het model positioneert. Voor de meeste MKB-ondernemers zullen de eerste twee domeinen relevanter zijn.

Wat kost het en hoe krijg je toegang?

Hy4 preview is beschikbaar via Tencent Cloud TokenHub en via OpenRouter. De API-prijzen liggen op 0,834 dollar per miljoen invoertokens en 2,501 dollar per miljoen uitvoertokens. Ter vergelijking: dat is aanzienlijk goedkoper dan de meeste gesloten modellen van vergelijkbare omvang.

Daarnaast bieden Tencent's eigen tools WorkBuddy en CodeBuddy twee weken gratis toegang aan. Als je nieuwsgierig bent, is dat een laagdrempelige manier om te testen of het model iets kan betekenen voor jouw werk — zonder meteen kosten te maken.

Eén kanttekening: het model zelf draaien op eigen hardware vereist flinke rekenkracht. Tencent's deployment-recepten gebruiken acht GPU's in parallel. Voor de meeste ondernemers zal de API-route dus praktischer zijn dan zelf hosten.

Bekende beperkingen

Ik vind het eerlijk gezegd verfrissend dat Tencent zelf een lijst met bekende tekortkomingen publiceert. Ze noemen onder andere:

• Te lange redeneerstappen: het model denkt soms uitgebreider na dan nodig is, wat tijd en tokens kost.
• Over-verificatie: het controleert zijn eigen output soms overmatig, wat de snelheid beïnvloedt.

Tencent labelt dit nadrukkelijk als een preview-versie en verwijst naar het succesvolle verbetertraject van het vorige model, Hy3, als bewijs dat ze iteratief werken. Dat is een relevante context: wat je nu ziet, is niet het eindproduct.

Waar dit heen gaat

Voor mij is dit vooral een signaal dat de open-source AI-wereld serieus aan het inhalen is. Een model met 770 miljard parameters dat vrij beschikbaar is onder Apache 2.0, competitief scoort met gesloten alternatieven, en specifiek gericht is op productiviteit — dat was twee jaar geleden ondenkbaar. De vraag voor ondernemers is niet meer óf open-source AI krachtig genoeg is, maar welk model het beste past bij hun specifieke werkproces. En die keuze wordt met elke release breder.