Hy4 preview
9358°
इस मॉडल को चलाएं
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Tencent | 1,048,576 token context | $0.83/M input, $2.50/M output. Tencent: Hy4 preview is a mixture-of-experts model from Tencent, with 49B active parameters out of 770B total. It is designed for coding agents, complex tool-use workflows, and productivity tasks that require planning, context continuity, and sustained multi-step execution.
इस मॉडल के लिए गाइड
उपयोग के अनुसार सर्वश्रेष्ठ स्थानीय LLM (अक्टूबर 2026): हर काम के लिए सही खुला मॉडल
स्थानीय AI के लिए मुझे वास्तव में कितनी VRAM चाहिए?
ओपन वेट्स, ओपन सोर्स और केवल API: आप वास्तव में क्या कर सकते हैं
GGUF फ़ाइल क्या है? क्वांटाइज़्ड मॉडल समझाया (Q4, Q8, fp8, NF4)
कैप्टन के नोट्स
2026-10-13 के नोट्स
Hy4 preview Tencent का 770B mixture-of-experts मॉडल है, जो प्रति टोकन 49B पैरामीटर सक्रिय करता है, और एक मिलियन टोकन संदर्भ विंडो रखता है। इसका प्रशिक्षण वास्तविक पेशेवर वर्कफ़्लोज़ — सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, वित्त, गेम डेवलपमेंट, वैज्ञानिक अनुसंधान — के इर्द-गिर्द बनाया गया है, न कि सामान्य बेंचमार्क के लिए। यदि आप लंबे समय के एजेंटिक कार्य करते हैं या एक फ्रंटियर-क्लास ओपन-वेट्स मॉडल चाहते हैं, तो इसे गंभीरता से मूल्यांकन करें।
के लिए जाना जाता है
- 770B कुल पैरामीटर, 256-एक्सपर्ट MoE आर्किटेक्चर के जरिए प्रति टोकन 49B सक्रिय।
- एक मिलियन टोकन संदर्भ विंडो जो लंबे, मल्टी-फ़ाइल वर्कफ़्लोज़ के लिए।
- बिल्ट-इन MTP लेयर तेज़ अनुमान के लिए स्पेकुलेटिव डिकोडिंग सक्षम करता है।
- वास्तविक पेशेवर कार्यों पर प्रशिक्षित: कोडिंग, वित्त, गेम डेवलपमेंट, अनुसंधान।
- Hugging Face पर खुले वज़न उपलब्ध, स्थानीय या स्व-होस्टेड तैनाती के लिए।
सावधान रहें
- 770B कुल पैरामीटर होने के कारण स्व-होस्टिंग के लिए गंभीर मल्टी-GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर चाहिए; अधिकांश उपयोगकर्ता API का उपयोग करेंगे।
- वज़न खुले हैं लेकिन किसी भी व्यावसायिक या व्युत्पन्न उपयोग से पहले लाइसेंस शर्तें जांचें।
- $2.25 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन की कीमत बजट विकल्प नहीं है; लंबे आउटपुट वाले एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ में इसे ध्यान में रखें।
के लिए सबसे अच्छा
प्रयास करने के लिए प्रॉम्प्ट
मल्टी-फ़ाइल पुनःसंरचना योजना
आपके पास एक Python वेब सेवा है जो बारह फ़ाइलों में विभाजित है: routes, models, services, tests, और एक config लेयर। टीम सिंक्रोनस SQLAlchemy से async SQLAlchemy 2.0 में माइग्रेट करना चाहती है बिना टेस्ट सूट को तोड़े। एक चरण-दर-चरण माइग्रेशन योजना लिखें, हर फ़ाइल को चिन्हित करें जिसे बदलने की जरूरत है, और अपडेटेड बेस मॉडल क्लास का मसौदा तैयार करें।
एजेंटिक टूल-यूज़ स्कैफ़ोल्ड
Python में एक न्यूनतम एजेंट लूप डिज़ाइन करें जो तीन टूल्स का उपयोग करता है: web_search(query), read_file(path), और write_file(path, content)। एजेंट को एक उच्च-स्तरीय लक्ष्य स्वीकार करना चाहिए, उसे उपकार्य में तोड़ना चाहिए, टूल्स को क्रम से कॉल करना चाहिए, और आगे बढ़ने से पहले प्रत्येक परिणाम की पुष्टि करनी चाहिए। त्रुटि हैंडलिंग के साथ पूर्ण कार्यान्वयन दिखाएं।
अव्यवस्थित संदर्भ से वित्तीय मॉडल
यहाँ तीन वर्षों के त्रैमासिक राजस्व, लागत, और हेडकाउंट आंकड़े हैं जो एक स्प्रेडशीट से असंगत स्वरूप में कॉपी किए गए हैं। डेटा साफ़ करें, प्रत्येक तिमाही के लिए YoY वृद्धि दर और ऑपरेटिंग मार्जिन की गणना करें, दो तिमाहियों की पहचान करें जहाँ मार्जिन में सबसे तेज़ संपीड़न हुआ, और केवल संख्याओं के आधार पर संभावित कारण समझाएं।
की तुलना करें
- Hy3ओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.13/M इनपुट, $0.53/M आउटपुट
- Hy3 previewओपन-वेट्स मॉडल262,144 टोकन संदर्भ · $0.18/M इनपुट, $0.60/M आउटपुट
- Hunyuan A13B Instructओपन-वेट्स मॉडल131,072 टोकन संदर्भ · $0.14/M इनपुट, $0.57/M आउटपुट
- GPT-6 Lunaकेवल API मॉडल1,050,000 टोकन संदर्भ · $0.10/M इनपुट, $0.50/M आउटपुट
tencent से और टेक्स्ट मॉडल
लोग जो सवाल पूछते हैं
- क्या मैं GLM-5.3-Flash को स्थानीय रूप से चला सकता हूँ?
- हाँ, वज़न खुले हैं और Hugging Face पर zai-org/GLM-5.3-Flash पर उपलब्ध हैं। यह SGLang, vLLM, Transformers, KTransformers और Unsloth का समर्थन करता है, लेकिन 320B कुल पैरामीटर होने के कारण आपको पर्याप्त हार्डवेयर की आवश्यकता होगी, भले ही अनुमान समय में केवल 18B पैरामीटर सक्रिय हों।
- GLM-5.3-Flash की कीमत क्या है और इसका संदर्भ विंडो कितना बड़ा है?
- Z.ai API के माध्यम से इसकी कीमत $0.03 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $0.90 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन है, संदर्भ विंडो 1,048,576 टोकन है।
- GLM-5.3-Flash पहले के GLM मॉडलों से कैसे अलग है?
- यह GLM-5 श्रृंखला का पहला नेटिव मल्टीमॉडल मॉडल है, जो एक नए बेस मॉडल पर आधारित है जिसमें हाइब्रिड sparse-and-linear attention आर्किटेक्चर है, जिसे पहले के GLM रिलीज़ में उपयोग नहीं किया गया था। Z.ai का कहना है कि यह GLM-5.2 को बेंचमार्क में दसवें हिस्से की कीमत पर पार करता है।
कैप्टन का निर्णयएक दुर्लभ संयोजन: फ्रंटियर-क्लास संदर्भ और मल्टीमॉडल क्षमता उस कीमत पर जो लंबे एजेंटिक रन को वित्तीय रूप से संभव बनाती है।
Hugging Face पर मॉडल कार्ड
कैप्टन ये नोट्स मॉडल के अपने विवरण और मॉडल कार्ड से लिखता है। कीमतें और संदर्भ आकार लेखन के समय प्रदाता के हैं और बदल सकते हैं।
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #3 Hottest Text / LLM model · #3 Hottest Text / LLM text model
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Hy4 preview लोकप्रियता रुझान
28 Aug 2026 से हीट स्कोर
हीट स्कोर
9,358°
इस सप्ताह
▲
29.4%
9,323° तब, 9,358° अब
इस महीने
▲
347%
9,160° तब, 9,358° अब
पिछला साल
n/a
अभी जारी/ट्रैक नहीं हुआ
7,000°
फर्श
स्केल 0° से 9,999° तक चलता है। 7,000° से नीचे सब उन मॉडलों के लिए रखा गया है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है: एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह फर्श पर बैठता है, और माप ऊपर के डिग्री भरते हैं। फर्श मॉडल के बारे में कुछ नहीं कहता; केवल ऊपर के डिग्री कहते हैं, और वही एक मॉडल को दूसरे से अलग करते हैं।
+1,974°
OpenRouter टोकन
पिछले 30 दिनों में इस मॉडल ने OpenRouter के माध्यम से 37,964,608,298,713 टोकन संसाधित किए, प्रॉम्प्ट और उत्तर दोनों मिलाकर। हर 10,000,000 टोकन डाउनलोड अवधि में एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं, कुल 3,796,460; अंतिम दिन के टोकन अपनाने की दर में शामिल होते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings)।
+384°
अपनाने की दर
लगभग 133,694 डाउनलोड प्रति दिन, स्रोतों के दो रीडिंग के बीच मापा गया, कभी भी जीवनकाल औसत से अनुमानित नहीं। स्पीड डाउनलोड टर्म का एक चौथाई वजन रखती है, इसलिए एक ताजा उछाल दिखता है बिना एक दिन के स्पाइक को वर्षों के उपयोग से ऊपर रखे।
विस्तृत विवरण दिखाओ
इस साइट पर हर नंबर की जांच की जा सकती है। इस मॉडल का हीट स्कोर 9,358° है, और इसे एक-एक घटक के हिसाब से बनाया गया है, हर एक के बाद कुल योग के साथ: फर्श, हर स्रोत द्वारा जोड़े गए डिग्री, मॉडल के प्रकार के लिए बोनस और इसके वज़न की उम्र जो घटाती है। रंग ऊपर के चार्ट के बैंड हैं। अंत में शब्दावली हर शब्द को परिभाषित करती है।
- 1फर्श से शुरू करें।क्यों 7,000° और शून्य नहीं: स्केल 0° से 9,999° तक चलता है, और 7,000° से नीचे का हिस्सा उन मॉडलों के लिए आरक्षित है जिन पर अभी तक कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं करता, जो वहाँ एक स्टैंड-इन नंबर रखते हैं ताकि सूचियाँ पूरी रहें और कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर न रहें। 7,000° वह जगह है जहाँ मापा गया डेटा शुरू होता है। एक मॉडल जिसके पास असली डेटा है लेकिन लगभग कोई डाउनलोड नहीं है, वह यहाँ बैठता है; इसके बाद सब माप है, और फर्श के ऊपर जगह में दस दस गुना कदम होते हैं, हर एक 300° के। फर्श हर मॉडल के लिए एक जैसा है, इसलिए यह कुछ तय नहीं करता; ऊपर के डिग्री तय करते हैं।7,000°चल रहा कुल
- 2डाउनलोड जोड़ें।कुल 3,796,460 डाउनलोड-बराबर, OpenRouter टोकन से। दस गुना डाउनलोड से वही 300° बढ़ता है, इसलिए साइज मायने रखता है लेकिन स्कोर को कभी भी ज्यादा नहीं बढ़ाता।+1,974°8,974°चल रहा कुल
- 3अपनाने की दर जोड़ो।अभी लगभग 133,694 डाउनलोड रोज़ाना, दो माप के बीच मापा गया, जो वजन का एक चौथाई है।+384°9,358°चल रहा कुल
- =हीट स्कोर।इस मॉडल का इस साइट की हर सूची में स्थान। इसे कुछ और नहीं बदलता।9,358°
शब्दावली: यहाँ इस्तेमाल हुए शब्द
- हीट स्कोर
- एक नंबर जो बताता है कि मॉडल अभी कितना इस्तेमाल हो रहा है और कितना पसंद किया जा रहा है, 0° से 9,999° तक। इस साइट की हर 'सबसे गर्म' सूची इसी के हिसाब से सॉर्ट होती है।
- फ्लोर
- 7,000° जो हर मॉडल को असली डेटा के साथ मिलता है। स्केल 0° से 9,999° तक चलता है; फ्लोर से नीचे का हिस्सा बिना डेटा वाले मॉडल के लिए रखा गया है, ताकि डेटा वाला मॉडल हमेशा ऊपर रहे। फ्लोर सबके लिए एक जैसा है और कुछ तय नहीं करता; इससे ऊपर के डिग्री माप हैं।
- डाउनलोड-बराबर
- स्कोर जो कुछ भी डाउनलोड मानता है, उसका जोड़: खुद डाउनलोड, हर टोरेंट सीडर को 1,000, हर AI Horde इमेज और हर जनरेशन साइट पर रन को 1 माना जाता है।
- लॉग स्केल
- दस के हिसाब से गिनती, एक-एक करके नहीं: 1,000 से 10,000 डाउनलोड जाना उतना ही डिग्री बढ़ाता है जितना 10,000 से 100,000 जाना। इससे बड़े मॉडल बाकी सबको दबाते नहीं।
- लाइक्स
- हर स्रोत से अंगूठा ऊपर और लाइक्स, जो लॉग स्केल पर आधे डाउनलोड के बराबर हैं।
- अपनाने की दर
- अभी मॉडल को रोजाना कितने डाउनलोड मिल रहे हैं, दो माप के बीच के अंतर से। डाउनलोड के वजन का एक चौथाई।
- मापा और अनुमानित
- मापा मतलब किसी स्रोत के दो रीडिंग मौजूद हैं और उनका अंतर असली है। अनुमानित मतलब केवल आज का कुल पता है और पिछला डेटा मॉडल के जीवनकाल में फैला हुआ है; साइट बताती है कि कौन सा दिखा रही है।
- सीडर
- कोई जो वज़न की कॉपी ऑनलाइन रखता है ताकि दूसरे टोरेंट के जरिए डाउनलोड कर सकें, या होस्टेड मिरर जो ऐसा करता है। हर एक को 1,000 डाउनलोड माना जाता है।
- AI हॉरड
- एक स्वयंसेवी नेटवर्क जो दान किए गए कंप्यूटरों पर मुफ्त में इमेज बनाता है। किसी मॉडल के साथ बनाई गई इमेज की संख्या सार्वजनिक होती है, और हर एक को एक डाउनलोड माना जाता है।
- जनरेशन साइट्स
- ऐसी साइट्स जो अपने मॉडल की कॉपी होस्ट करती हैं और लोगों को उससे जनरेट करने देती हैं, जैसे PixAI, SeaArt और Yodayo। इनके डाउनलोड Civitai की तरह गिने जाते हैं और हर जनरेशन रन को एक डाउनलोड माना जाता है।
- OpenRouter टोकन
- Claude या GPT जैसे API के माध्यम से सेवा प्राप्त टेक्स्ट मॉडल के लिए डाउनलोड करने के लिए कोई वज़न नहीं होता, इसलिए इसका उपयोग टोकन में मापा जाता है: वे टेक्स्ट के टुकड़े जो इसने OpenRouter के माध्यम से पढ़े और लिखे, जो कई ऐप्स द्वारा उपयोग किया जाने वाला एक गेटवे है, पिछले 30 दिनों में। हर 10,000,000 टोकन एक डाउनलोड के रूप में गिने जाते हैं। स्रोत: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0।
- पूरा मॉडल (चेकपॉइंट)
- खुद जनरेट करने वाली फाइल, वज़न खुद में। इसे बोनस मिलता है क्योंकि एड-ऑन इसी पर निर्भर होते हैं।
- LoRA और एम्बेडिंग
- छोटे एड-ऑन फाइल जो किसी और के वज़न को एक स्टाइल, कैरेक्टर या कॉन्सेप्ट की ओर मोड़ते हैं। ये अकेले नहीं चल सकते।
- फैमिली और वज़न
- जिस बेस पर मॉडल बना है, जैसे SD 1.5, SDXL, Flux या Wan। हर मॉडल अपने फैमिली के वज़न की रिलीज़ तारीख विरासत में लेता है।
- उम्र
- कितने समय पहले फैमिली के वज़न आए थे उसके हिसाब से घटाई गई डिग्री: सालाना 150°, अधिकतम 750° तक। यह पुराने डाउनलोड्स को सूची के शीर्ष से फ्रीज करके रखता है।
- फैमिली बूस्ट
- इस साइट द्वारा अभी आगे बढ़ाए जा रहे फैमिली के LoRA के लिए एक छोटा, सीमित बढ़ावा, जो हमेशा ब्रेकडाउन में दिखता है।
- स्टैंड-इन स्कोर
- एक स्थिर संख्या जो उस मॉडल को दी जाती है जिसके लिए अभी कोई स्रोत रिपोर्ट नहीं है, ताकि सूचियाँ पूरी रहें। यह कभी भी डेटा वाले मॉडल से ऊपर रैंक नहीं करता।
- नया! (ग्रेस अवधि)
- एक मॉडल जो 7 दिनों से कम पुराना है, वह स्कोर के बजाय नया! दिखाता है और रैंकिंग में कोई स्थान नहीं रखता। इसका स्कोर पहले दिन से गणना किया जाता है, लेकिन एक दिन पुराना मॉडल सबसे तेज़ बढ़ता है, इसलिए बिना इंतजार के सप्ताह का #1 हमेशा कल निकला हुआ मॉडल होता बजाय उस मॉडल के जो एक सप्ताह तक टिके।
- ट्रेंड
- किसी अवधि में मॉडल की बढ़त की तुलना उसी अवधि में सामान्य मॉडल की बढ़त से। सामान्य से तेज़ बढ़त को उछाल माना जाता है, धीमी को गिरावट।
- सामान्य मॉडल
- कैटलॉग का मध्य: आधे मॉडल जिनके आंकड़े हैं, उन्होंने उस अवधि में तेज़ बढ़त की, आधे ने धीमी।
इस मॉडल की लोकप्रियता कैटलॉग के बाकी हिस्सों के मुकाबले कैसे बढ़ी है: हर अवधि में डाउनलोड, लाइक और उपयोग में इसका विकास, उसी अवधि में सामान्य मॉडल के विकास के मुकाबले मापा गया, और उस समय इसका हीट स्कोर। सामान्य विकास से ऊपर बढ़ोतरी दिखाती है, नीचे गिरावट। अतीत को आज के टोटल, मॉडल के पहले दिन और मापा गया डाउनलोड स्पीड से फिर से बनाया गया है जब दो रीडिंग्स मौजूद हों; अगर मॉडल उस अवधि की शुरुआत में मौजूद नहीं था तो n/a दिखता है।
Hy4 preview Text / LLM फ़ैमिली का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो ModelTrends.ai पर सूचीबद्ध है — ओपन सोर्स AI इमेज, वीडियो और टेक्स्ट मॉडल की एक केवल-पढ़ने योग्य सूची। इसकी तुलना अन्य Text / LLM मॉडल से करें और ट्रेंड देखने के लिए इसका हीट स्कोर देखें।
मॉडल फ़ैमिली के अनुसार ब्राउज़ करें
Text / LLM मॉडल
434
Anima मॉडल
528
Chroma मॉडल
19
Fibo मॉडल
2
Flux मॉडल
1,496
Flux 2 / Klein मॉडल
1,239
Flux 3 मॉडल
3
Moss मॉडल
3
Iris मॉडल
1
MiniMax H3 मॉडल
364
Hunyuan मॉडल
204
Ideogram मॉडल
20
Krea2 मॉडल
717
Qwen मॉडल
20
Qwen2 मॉडल
47
Ltx2 मॉडल
153