텐센트가 이미지를 이해하고 소프트웨어를 제어할 수 있는 언어 모델 Hy4를 출시했다. 앞서 공개한 프리뷰보다 모델의 기능을 확장한 버전이다. 프리뷰 공개 약 두 달 만에 정식 출시됐다. Hy4는 Tencent Cloud, OpenRouter와 Yuanbao 챗봇 등 텐센트 앱에서 이용할 수 있다. 다만 모델을 독립적으로 실행하거나 개조하는 데 필요한 파일인 모델 가중치는 아직 공개되지 않았으며, 공개 시점도 정해지지 않았다.
텐센트는 Hy4가 이전 모델보다 훨씬 많은 데이터로 학습했다고 밝혔다. 회사 시연에서는 28억 화소 항공 이미지에서 길이가 약 2m인 옥상 부품을 찾아냈다. Blender와 CAD 도구를 비롯한 전문 소프트웨어를 조작하고, 여러 애플리케이션을 오가는 작업도 처리할 수 있다. 텐센트는 이미지 이해 기능이 코딩에도 유용하다며, 게임 스튜디오와 협력해 Hy4를 Unreal, Unity, Godot에 맞게 조정했다고 설명했다.
성능은 어떤가?
텐센트는 금융 전문가 200여 명이 평가한 금융 업무 약 600건의 테스트에서 Hy4가 Deepseek V4.1 Flash, Kimi K3.1 Pro, GLM-5.3 Flash를 앞섰다고 밝혔다. 다만 이는 회사가 직접 진행한 평가다. 텐센트가 12개 벤치마크를 자체 비교한 결과, Claude Opus 5.5는 12개 모두에서 Hy4를 앞섰고 GPT-6.1 Sol은 8개에서 우위를 보였다.
Artificial Analysis의 독립 평가에서 Hy4는 Intelligence Index 35점을 받아 중간값인 30점보다 높은 점수를 기록했다. Grok 4.7과 동점이며, 중국 AI 기업의 모델 가운데서는 Kimi K3.1 Pro(46점)에 이어 2위다. 그러나 웹 검색을 사용하지 않는 Artificial Analysis의 사실 정확도 테스트에서는 학습 데이터만으로 질문의 절반가량에 답을 맞혔다. 답을 모를 때는 89%의 경우 지어내 답했다.
한계는 무엇인가?
텐센트는 웹 검색 기능을 개편해 내부 테스트에서 Hy4의 환각 비율을 약 16%에서 약 5%로 낮췄다고 밝혔다. 모델은 Word, Excel, PowerPoint 파일을 두고 사용자와 실시간으로 함께 작업할 수도 있다. 하지만 이런 성과에도 뚜렷한 약점은 남아 있다. 텐센트는 고급 수학, 장시간에 걸친 코딩 프로젝트, 복잡한 이미지 분석에서 Hy4가 주요 상용 모델에 뒤처진다고 인정했다. Hy-FrontierMath T5 테스트에서 Hy4는 13.0점을 받은 반면 GPT-6.1 Sol은 97.5점, Claude Opus 5.5는 91.3점을 기록했다.
Hy4의 가격은 입력 토큰 100만 개당 약 $0.83, 출력 토큰 100만 개당 $2.50로, 프리뷰 당시와 같다. 텐센트는 더 빠르고 저렴한 Hy4 Flash 버전도 출시할 계획이다. 가중치와 함께 안전성 보고서도 공개하겠다고 밝혔지만, 그때까지 외부 사용자는 가중치를 직접 확인하거나 실행할 수 없다.
왜 중요한가
텐센트 서비스를 이용하는 사람은 Hy4의 이미지 분석과 소프트웨어 조작 기능을 써볼 수 있지만, 아직 가중치를 내려받아 독립적으로 실행하거나 개조할 수는 없다. 가격은 정해졌지만 성능은 고르지 않다. 독립 평가에서는 모르는 답을 모른다고 하지 못하고 기억에 의존해 답할 때 상당한 약점을 보였다.
