Hy4 previewのウェイトはオープンでローカル実行できますか？

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.

このモデルのガイド

ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？

オープンウェイト、オープンソース、API専用：実際に何ができるのか

GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Hy4 previewはTencentによる7700億パラメータのMixture-of-Expertsモデルで、1トークンあたり490億パラメータを活性化し、100万トークンのコンテキストウィンドウを持ちます。汎用ベンチマークではなく、ソフトウェアエンジニアリング、金融、ゲーム開発、科学研究など実際の専門的ワークフローに基づいて訓練されています。長期のエージェントタスクや最先端のオープンウェイトモデルを求めるなら真剣に検討すべきモデルです。

得意分野

7700億パラメータ、256エキスパートMoEアーキテクチャで1トークンあたり490億活性化。
100万トークンのコンテキストウィンドウで持続的なマルチファイルワークフローに対応。
組み込みのMTPレイヤーにより推論高速化のための推測デコーディングを実現。
コーディング、金融、ゲーム開発、研究など実務的タスクで訓練。
Hugging Faceでオープンウェイト公開、ローカルやセルフホスト展開可能。

注意点

7700億パラメータのためセルフホストは大規模なマルチGPUインフラが必要で、多くはAPI利用になる。
ウェイトはオープンだが商用や派生利用前にライセンス条項を確認すべき。
出力トークンは100万あたり2.25ドルで予算重視には向かない。長い出力を伴うエージェントワークフローではコストに注意。

最適な用途

試してみるプロンプト

マルチファイルリファクタリング計画

Pythonのウェブサービスが12ファイルに分かれています（routes、models、services、tests、config）。同期SQLAlchemyから非同期SQLAlchemy 2.0へテストを壊さず移行する計画をステップごとに作成し、変更が必要なファイルをすべて指摘し、更新したベースモデルクラスを作成してください。

エージェントツール利用のスキャフォールド

Pythonでweb_search(query)、read_file(path)、write_file(path, content)の3ツールを使う最小限のエージェントループを設計してください。高レベル目標を受け取り、サブタスクに分解し、順にツールを呼び出し、各結果を検証してから次に進みます。エラーハンドリングを含む完全な実装を示してください。

乱雑なコンテキストからの財務モデル

3年間の四半期ごとの売上、コスト、従業員数データを不揃いなスプレッドシートから貼り付けました。データをクリーンアップし、前年同期比成長率と営業利益率を計算し、利益率が最も急激に圧縮された2四半期を特定し、数字だけから考えられる原因を説明してください。

比較する

Hy3
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.13/M 入力、$0.53/M 出力
Hy3 preview
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.18/M 入力、$0.60/M 出力
Hunyuan A13B Instruct
オープンウェイトモデル
131,072トークンのコンテキスト · $0.14/M 入力、$0.57/M 出力
GPT-6 Luna
API専用モデル
1,050,000トークンのコンテキスト · $0.10/M 入力、$0.50/M 出力

tencentの他のテキストモデル

よくある質問

Hy4 previewのウェイトはオープンでローカル実行できますか？: はい、Hugging Faceのtencent/Hy4-previewで公開されています。7700億パラメータのためローカル実行は技術的に可能ですが大規模なマルチGPUインフラが必要です。VRAMガイドを参照してください。
Hy4 previewの価格とコンテキスト制限は？: API価格は入力トークン100万あたり0.75ドル、出力トークン100万あたり2.25ドルで、コンテキストウィンドウは100万トークンです。
Hy4 previewは何のために作られた？: Tencentはコーディングエージェント、複雑なツール利用ワークフロー、マルチステップ生産性タスク（ソフトウェア開発、データ分析、ゲーム開発、科学研究）向けに設計し、汎用チャットモデルではありません。

キャプテンの評価
エージェントや長期作業向けの真剣なオープンウェイト最先端モデルであり、カジュアルなチャット用途ではなくインフラコストも高いです。

Hugging Faceのモデルカード

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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 の人気トレンド

28 Aug 2026以降のヒートスコア

ヒートスコア

9,358°

今週

▲

29.4%

9,323° 当時、9,358° 今

今月

▲

347%

9,160° 当時、9,358° 今

過去1年

n/a

まだリリース/追跡されていません

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,974°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で37,964,608,298,713トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計3,796,460です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+384°

普及率

ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約133,694回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは9,358°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから3,796,460のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,974°
8,974°
累計合計
3
普及率を追加します。
現在、2回の計測間で約133,694ダウンロード/日で、重みは4分の1です。
+384°
9,358°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
9,358°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。