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#327

Hy4

Tencent Veröffentlichung: 2026-11-04 Getestet am: 2026-11-10 00:46 tencent/hy4::high
~770B insgesamt (~49B aktiv)MoEGeschlossenGeschätzt
(high) (low) (none)

Zusammenfassung

Hy4 erreicht 5.8 bei AI BENCHY und liegt auf #327. Das Modell hat 9.7 Zuverlässigkeit, 56.5% Erfolgsrate, $3.055 Gesamtkosten und 219.63s durchschnittliche Antwortzeit.

Was Hy4 besonders macht: Am stärksten ist es in Programmierung, wo es #1 erreicht; am schwächsten ist Datenanalyse und -extraktion mit #16. Es nutzt ungewöhnlich viele Reasoning-Tokens, was langsamere oder teurere Läufe erklären kann.

Modelldaten

Recherchiert am 2026-11-09

Geschätzt
Parameter
~770B insgesamt (~49B aktiv)
Architektur
MoE
Verfügbarkeit
Geschlossen
Lizenz
-

Beste Schätzung auf Grundlage öffentlicher Informationen; der Anbieter hat nicht alle Werte offengelegt.

Punktzahl

5.8

Konsistenz

8.2

Gesamte Ausgabe-Token

2,328,895

Gesamte Eingabe-Token

341,340

Eingabepreis

$0.417 / 1M

Ausgabepreis

$1.251 / 1M

Preis für Cache-Lesen

$0.021 / 1M

Preis für Cache-Schreiben

k. A.

Cache-Preise gelten für Eingabetokens. Lesen nutzt gespeicherte Prompts erneut; Schreiben speichert sie und kann mehr kosten. Für Ausgabetokens gilt der Ausgabepreis.

Korrekte Tests

Falsche Tests: 13

Erfolgsquote pro Versuch: 56.5%

Instabile Tests

5

Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).

Antwortzeit (Durchschnitt)

219.63s

Antwortzeit (Maximum): 540.04s

Antwortzeit (Gesamt): 5051.38s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#327 Hy4

high
Kosten
$0.030
Zeit
162.4s
Token
23,596 tok

Diagramme

Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Schnellvergleich

Kategorieaufschlüsselung

Kategorie Punktzahl Konsistenz Korrekte Tests
Agentenaufgaben 4.7 1.6
Anti-KI-Tricks 8.7 7.9
Programmierung 7.5 10.0
Kombiniert 3.0 10.0
Datenanalyse und -extraktion 6.1 5.6
Domänenspezifisch 3.0 10.0
Allgemeine Intelligenz 10.0 10.0
Befolgung von Anweisungen 7.3 5.8
Rätsellösen 7.7 10.0
Werkzeugaufrufe 4.6 1.8
Allgemeinwissen 3.0 10.0

Verglichene Modelle