Tencent ने 770 अरब पैरामीटर वाला Hy4 लॉन्च किया, AI टूल्स में जोड़ी दृश्य समझ और कंप्यूटर संचालन की क्षमता

Hy4 सवालों के जवाब देने से आगे बढ़कर काम संभालने लगा

Tencent ने 4 नवंबर, 2026 को दोपहर में अपने Hunyuan Hy4 कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल का औपचारिक संस्करण जारी किया। इसमें 770 अरब पैरामीटर वाले सिस्टम में दृश्य समझ और कंप्यूटर संचालन की क्षमता जोड़ी गई है। इस लॉन्च के साथ मॉडल को कार्यस्थल, कोडिंग और उपभोक्ता उत्पादों में शामिल किया जा रहा है, जबकि Tencent इसके डाउनलोड किए जा सकने वाले मॉडल वेट जारी करने की तैयारी कर रहा है।

कंपनी का कहना है कि Hy4 सबसे सक्षम ओपन मॉडल्स में शामिल हो गया है। यह निर्देशों का बेहतर पालन करता है, लंबे दस्तावेज़ समझता है और कई चरणों वाले काम पूरे कर सकता है। इसके डेवलपर यह भी मानते हैं कि Hy4 और अग्रणी क्लोज्ड मॉडल्स के बीच अभी काफी अंतर है। उन मॉडल्स के मूल वेट उनके मालिकों के नियंत्रण में हैं।

Tencent अपनी दलील केवल मॉडल के आकार के बजाय कार्यस्थल पर मिले नतीजों के आधार पर दे रहा है। Tencent Financial Technology, जिसे FiT के नाम से जाना जाता है, के साथ आयोजित वित्तीय कार्यों के मूल्यांकन में 213 विशेषज्ञों ने 579 वास्तविक कार्यों का आकलन किया। Hy4 को 3.04 अंक मिले, जो इस मूल्यांकन में शामिल अन्य ओपन मॉडल्स से अधिक थे।

इस रिलीज़ के साथ एक व्यावहारिक बदलाव भी आया है: Hy4 तस्वीरों को समझ सकता है और कमांड लाइन के साथ-साथ ग्राफ़िकल कंप्यूटर इंटरफ़ेस पर भी काम कर सकता है। Tencent ने इसे Blender और CAD टूल्स सहित विशेषज्ञ सॉफ़्टवेयर तथा कई ऐप्लिकेशन के बीच पूरे किए जाने वाले कार्यों के लिए प्रशिक्षित किया है। उपयोगकर्ताओं के लिए इसका मकसद सिर्फ़ निर्देश पाना नहीं, बल्कि सॉफ़्टवेयर से अधिक काम करवाना है।

अगस्त के प्रीव्यू से नवंबर की रिलीज़ तक

Hy4 का विकास दो अलग-अलग रिलीज़ में हुआ है। इसका प्रीव्यू 28 अगस्त को जारी किया गया था। उसमें कुल 770 अरब पैरामीटर, प्रति टोकन 49 अरब सक्रिय पैरामीटर और लगभग 10 लाख टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो थी। नवंबर वाले संस्करण में क्षमताएं और सुधार जोड़े गए हैं, जबकि मॉडल का घोषित आकार वही रखा गया है।

Tencent की Hunyuan टीम ने लॉन्च वक्तव्य में प्रीव्यू का उद्देश्य बताया था:

आज हम Hy4 प्रीव्यू जारी कर रहे हैं, जो अब तक का हमारा सबसे सक्षम मॉडल है,

इसके बाद कंपनी ने मॉडल को दफ्तर के काम, सॉफ़्टवेयर विकास, वित्त और शोध के लिए और अधिक सक्षम बनाया है। रिलीज़ के क्रम में पहले से वितरित प्रीव्यू और अंतिम संस्करण को भी अलग रखा गया है। अंतिम संस्करण के वेट और सिस्टम कार्ड अभी जारी किए जाने हैं।

• फ़रवरी 2026: Tencent ने Hunyuan के बुनियादी ढांचे को नए सिरे से बनाया। इसके बाद Tencent Cloud के मुताबिक टीम ने औसतन हर दो महीने में एक बड़ा मॉडल अपडेट जारी किया।
• 28 अगस्त: Hy4 प्रीव्यू कुल 770 अरब पैरामीटर और Apache 2.0 लाइसेंस के साथ जारी हुआ।
• 29 अक्टूबर: Tencent के वरिष्ठ कार्यकारी उपाध्यक्ष और Cloud and Smart Industries Group के मुख्य कार्यकारी Dowson Tong ने Tencent Global Digital Ecosystem Summit में जल्द आने वाले Hy4 और Hy4 flash रिलीज़ की घोषणा की।
• 4 नवंबर: Hy4 का औपचारिक संस्करण Tencent के कई उत्पादों में उपलब्ध हुआ।
• 4 नवंबर से 15 नवंबर: WorkBuddy और CodeBuddy उपयोगकर्ताओं को सीमित मात्रा में मुफ़्त इस्तेमाल की सुविधा दे रहे हैं।
• 31 दिसंबर, 2026: Tencent Cloud TokenHub की घोषित छूट अवधि समाप्त होगी।

770 अरब पैरामीटर का मतलब क्या है

पैरामीटर वे संख्यात्मक सेटिंग्स हैं जिन्हें मॉडल प्रशिक्षण के दौरान सीखता है। इनसे तय होता है कि वह पैटर्न कैसे पहचानता है, निर्देशों का पालन कैसे करता है और जवाब कैसे तैयार करता है। Hy4 में पिछले Hy3 सीरीज़ की तुलना में कहीं अधिक पैरामीटर हैं, जिसमें 300 अरब से कम पैरामीटर थे।

अगस्त का प्रीव्यू मिक्सचर ऑफ़ एक्सपर्ट्स आर्किटेक्चर का इस्तेमाल करता है। मॉडल के हर हिस्से को हर टोकन पर लागू करने के बजाय, यह काम को चुने हुए विशेषज्ञ नेटवर्क तक भेजता है। टोकन पाठ की छोटी इकाई होती है, जैसे कोई शब्द या शब्द का हिस्सा।

प्रीव्यू में हर टोकन के लिए लगभग 49 अरब पैरामीटर सक्रिय होते हैं, जो कुल 770 अरब पैरामीटर का करीब 6.4% है। इसके आर्किटेक्चर में 78 लेयर हैं। अधिकांश लेयर में 256 रूट किए गए विशेषज्ञ होते हैं, जिनमें से हर टोकन के लिए आठ चुने जाते हैं। इनके अलावा एक साझा विशेषज्ञ भी होता है। यह चयनात्मक तरीका हर चरण में ज़रूरी गणना घटाता है, जबकि सीखी गई जानकारी का बड़ा भंडार बनाए रखता है।

प्रीव्यू की कॉन्टेक्स्ट विंडो में लगभग 10 लाख टोकन समा सकते हैं। कॉन्टेक्स्ट उस सामग्री को कहते हैं, जिस पर मॉडल एक समय में काम कर सकता है। इसमें निर्देश, दस्तावेज़ और पहले की बातचीत शामिल हैं। बड़ी विंडो उन परियोजनाओं में उपयोगी है जिनमें कई फ़ाइलें या लंबे रिकॉर्ड शामिल हों। हालांकि, जब मॉडल को उनमें बिखरी जानकारी जोड़नी हो, तब उसके तर्क की गुणवत्ता भी मायने रखती है।

इस आकार के मॉडल को चलाने के लिए काफी मेमोरी और कंप्यूटिंग ढांचे की ज़रूरत होती है। कम विशेषज्ञ चुनने से गणना घटती है, लेकिन वेट के पूरे सेट को फिर भी स्टोर करना और उपलब्ध कराना पड़ता है। अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए Hy4 तक पहुंचने का व्यावहारिक तरीका क्लाउड सेवा या WorkBuddy जैसा ऐप्लिकेशन होगा।

दृश्य समझ और कंप्यूटर संचालन से काम का दायरा बढ़ा

Hy4 पहला Hunyuan फ्लैगशिप मॉडल है जिसमें दृश्य समझ की क्षमता जोड़ी गई है। Tencent का कहना है कि यह तस्वीरों का बारीकी से विश्लेषण कर सकता है, जटिल चार्ट समझ सकता है और तस्वीरों के रूप में पेश गणितीय समस्याएं हल कर सकता है। इससे यह उस जानकारी का इस्तेमाल कर सकता है जिसे साधारण टेक्स्ट प्रॉम्प्ट में बताना मुश्किल हो।

कंप्यूटर संचालन क्षमता इसमें एक और स्तर जोड़ती है। Hy4 कमांड लाइन के संचालन को ग्राफ़िकल इंटरफ़ेस पर की जाने वाली गतिविधियों के साथ जोड़ सकता है। इससे यह केवल टेक्स्ट जवाबों या सेवाओं से पहले से तय कनेक्शन पर निर्भर रहने के बजाय अलग-अलग सॉफ़्टवेयर में काम कर सकता है। Tencent का कहना है कि उसने Blender, CAD सॉफ़्टवेयर और कई ऐप्लिकेशन से जुड़े विस्तृत कार्यों के लिए विशेष प्रशिक्षण दिया है।

AI एजेंट ऐसा सिस्टम है जो किसी लक्ष्य की ओर बढ़ने के लिए कदम उठाता है, टूल्स का इस्तेमाल करता है और नतीजों के मुताबिक अपने अगले काम में बदलाव करता है। Hy4 की दृश्य और कंप्यूटर क्षमताएं ऐसे एजेंट द्वारा किए जा सकने वाले कामों का दायरा बढ़ाती हैं। चार्ट, ऐप्लिकेशन विंडो या डिज़ाइन इंटरफ़ेस भी काम का हिस्सा बन सकते हैं, जिन्हें उपयोगकर्ता को खुद शब्दों में बताने की ज़रूरत नहीं होगी।

Tencent का यह भी कहना है कि औपचारिक रिलीज़ में मॉडल लंबे कार्यों को अधिक प्रभावी ढंग से पूरा करता है और अपनी तर्क प्रक्रिया का बेहतर इस्तेमाल करता है। इन सुधारों से प्रीव्यू में पहचानी गई कुछ सीमाएं दूर होती हैं। उनमें मुश्किल कार्यों पर बहुत देर तक तर्क करना और अपने काम की बार-बार जांच करना शामिल था। किसी दस्तावेज़ या सॉफ़्टवेयर बदलाव के पूरा होने का इंतज़ार कर रहे उपयोगकर्ता के लिए ऐसी अनावश्यक जांच से समय और प्रोसेसिंग लागत, दोनों बढ़ते हैं।

WorkBuddy मॉडल को दफ्तर के उत्पाद में बदलता है

Tencent ने Hy4 को Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, WeCom के स्मार्ट असिस्टेंट Dayuan और ima के ज़रिए लॉन्च किया है। बाहरी प्लेटफ़ॉर्म में OpenRouter के ज़रिए भी इसकी पहुंच है। QQ, Honor of Kings, Peacekeeper Elite, WeChat Read और Tencent News सहित Tencent की अन्य सेवाओं में इसे शामिल करने का काम जारी है।

दफ्तर की रणनीति में WorkBuddy की अहम भूमिका है। अपने WeCom सुइट के ज़रिए Hy4 चैट, ईमेल, दस्तावेज़, कैलेंडर और बैठकों में मौजूद काम की जानकारी जोड़ सकता है। इन रिकॉर्ड्स को एक जगह लाने से वह ऐसे काम पूरे कर सकता है जिनके लिए अन्यथा किसी कर्मचारी को कई जगह खोजकर संबंधित जानकारी जुटानी पड़ती।

Tencent के WorkBuddy मूल्यांकन में Hy4 को औसतन 83.18 प्रभावशीलता अंक मिले और कार्य पूरा करने की दर 96.15% रही। कंपनी का कहना है कि 12 में से नौ परिदृश्यों में वह घरेलू प्रतिस्पर्धियों में पहले स्थान पर रहा, यानी जांची गई श्रेणियों के तीन-चौथाई में। लॉन्च विवरण में स्कोरिंग पैमाने और कार्यों की पूरी शर्तें नहीं बताई गईं।

Tencent के मुताबिक, लोगों और AI को मिलकर लिखने देने वाले WorkBuddy फ़ीचर में दस्तावेज़ों की प्रस्तुति, स्थिरता और उपयोगिता भी बेहतर हुई है। मॉडल और उत्पाद, दोनों के विकास का यह मेल Tong के बताए गए उस फोकस को दिखाता है जिसमें पैरामीटर की संख्या और बेंचमार्क स्कोर पर ही ध्यान देने के बजाय किसी खास परिस्थिति में उपयोगकर्ताओं को मिलने वाले लाभ को प्राथमिकता दी जाती है।

वित्तीय कार्यों में प्रगति दिखी, लेकिन गलतियां अभी बाकी

वित्तीय क्षेत्र के लिए विशेष प्रशिक्षण और मूल्यांकन किया गया। Tencent का कहना है कि उसने वास्तविक वित्तीय परिस्थितियों के आधार पर हज़ारों वर्कस्पेस और 10,000 से अधिक उच्च गुणवत्ता वाले कार्य तैयार किए। इसके बाद FiT के साथ मिलकर 213 विशेषज्ञों से उनका मूल्यांकन कराया।

579 वित्तीय कार्यों में Hy4 को 3.04 अंक मिले। इसकी तुलना में DeepSeek-V4.1-Flash-1017 को 2.97 और Kimi K3.1 Pro तथा GLM-5.3, दोनों को 2.68 अंक मिले। DeepSeek पर Hy4 की बढ़त 0.07 अंक रही। Xuntu Technology के आंतरिक IRAB मूल्यांकन में Hy4 का स्कोर प्रीव्यू से 12.03 प्रतिशत अंक बेहतर हुआ।

Tencent के अपने परीक्षणों में तथ्यात्मक गलतियों को भी मापा गया। मौजूदा जानकारी खोजना, स्रोतों को जोड़ना और उनमें संगति की जांच करना बेहतर किए जाने के बाद, भ्रमित या गढ़े हुए जवाबों की दर प्रीव्यू के 12.95% से घटकर 7.2% रह गई। ऐसी गलती में मॉडल मनगढ़ंत या गलत जानकारी को तथ्य के रूप में पेश करता है। यह कमी 5.75 प्रतिशत अंक, या पहले की दर के मुकाबले करीब 44% रही।

अंदाज़े से जवाब देने के कारण हुई गलतियां 23.1% से घटकर 5.6% रह गईं, यानी 17.5 प्रतिशत अंक की कमी। वित्तीय क्षेत्र में ये बची हुई गलतियां भी अहम हैं, क्योंकि कोई गलत आंकड़ा स्प्रेडशीट में आगे तक जा सकता है और अंतिम निष्कर्ष को प्रभावित कर सकता है। निवेश या कारोबारी फैसले के आधार के रूप में इस्तेमाल करने से पहले वित्तीय विवरणों, फ़ॉर्मूलों और स्रोतों की इंसान द्वारा जांच ज़रूरी है।

WorkBuddy के एक दर्ज किए गए कार्य से पता चलता है कि Hy4 किस पैमाने पर काम कर सकता है। 2020 के बाद से Tencent, Alibaba और Baidu की वित्तीय रिपोर्टें जुटाकर चार पेशेवर नज़रियों से उनके कारोबार की तुलना करने के लिए कहे जाने पर इसे 41 मिनट और 51 सेकंड लगे। नतीजे में 12 पन्नों की PDF, आठ चार्ट, वित्तीय डेटा टेबल और 183 फ़ॉर्मूलों वाली Excel वर्कबुक शामिल थी, जिनकी दोबारा गणना की जा सकती थी। डाउनलोड लॉग में पते, स्थिति, फ़ाइल का आकार और विफलता के कारण दर्ज थे।

बेंचमार्क में सुधार को संदर्भ के साथ देखना होगा

अगस्त के प्रीव्यू का Tencent ने एक अलग तरीके से मूल्यांकन किया था: 163 आंतरिक विशेषज्ञों ने 203 इंजीनियरिंग कार्यों का आकलन किया और उन्हें नहीं बताया गया कि हर जवाब किस मॉडल ने दिया है। Hy4 प्रीव्यू का औसत स्कोर चार में से 2.99 रहा। Kimi K3 को 2.94 और GLM-5.3 को 2.92 अंक मिले।

GLM-5.3 के मुकाबले Hy4 प्रीव्यू ने 46.8% तुलनाओं में जीत दर्ज की, 12.8% में बराबरी की और 40.4% में हार गया। Kimi K3 के मुकाबले इसने 51.2% में जीत, 7.9% में बराबरी और 40.9% में हार दर्ज की। ये आंकड़े उन खास कार्यों के समूह में औसत रूप से मामूली बढ़त दिखाते हैं, जबकि प्रतिस्पर्धियों ने भी कई तुलनाएं जीतीं।

इंजीनियरिंग और नवंबर के वित्तीय मूल्यांकन में अलग-अलग कार्यों, प्रतिभागियों और प्रतिद्वंद्वी मॉडल्स के अलग संस्करण इस्तेमाल हुए। इसलिए उनके स्कोर अलग-अलग अभ्यासों के नतीजे बताते हैं। Tencent का आंतरिक मूल्यांकन कार्यस्थल के प्रदर्शन की जानकारी देता है, जबकि इन नतीजों की व्यापकता समझने के लिए स्वतंत्र परीक्षण भी अहम हैं।

औपचारिक रिलीज़ के लिए Tencent ने प्रीव्यू की तुलना में GameDev में 19.1% और GameLogic में 9.8% सुधार की जानकारी दी है। कंपनी का कहना है कि विकास के दौरान जटिल फ्रंटएंड इंटरैक्शन, कारोबारी लॉजिक, स्टेट मैनेजमेंट और फ्रंटएंड-बैकएंड सिस्टम के बीच कनेक्शन पर काम किया गया। सरल शब्दों में, मकसद ऐसा सॉफ़्टवेयर बनाना है जो उपयोगकर्ता के साथ इंटरैक्ट करते समय सही तरह से काम करे, न कि सिर्फ़ ऐसा पेज जो देखने में पूरा लगे।

Tencent का यह भी कहना है कि Hy4 वैज्ञानिक तर्क, प्रोग्रामिंग और लंबे कार्यों को पूरा करने की क्षमता को जोड़ सकता है। कंपनी ने single cell representation के लिए HyCell और भौतिक क्षेत्रों के लिए HyPDE मॉडल जारी किए हैं। उसका कहना है कि इन्हें Hy4 और Hyra2.0 की मदद से विकसित किया गया। बार-बार खुद को बेहतर बनाने की तैयारी में AI का इस्तेमाल AI को सुधारने के लिए करना शामिल है, जबकि Hy4 का तात्कालिक व्यावसायिक विस्तार उन उत्पादों पर केंद्रित है जिन्हें लोग पहले से इस्तेमाल कर सकते हैं।

ओपन रिलीज़ से पहले कीमतें जस की तस

Hy4 की सूचीबद्ध API कीमतें प्रीव्यू के समान हैं: प्रति 10 लाख इनपुट टोकन के लिए 6 युआन, प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन के लिए 18 युआन और प्रति 10 लाख कैश किए गए इनपुट टोकन के लिए 0.3 युआन। इनपुट वह सामग्री है जो मॉडल को भेजी जाती है; आउटपुट वह है जिसे मॉडल तैयार करता है। कैश किया गया इनपुट पहले से प्रोसेस की गई ऐसी सामग्री है जिसका सेवा कम कीमत पर दोबारा इस्तेमाल कर सकती है।

Tencent Cloud TokenHub 31 दिसंबर, 2026 तक सूचीबद्ध दरों से आधी कीमत ले रहा है। प्रमोशन के दौरान प्रति 10 लाख टोकन के लिए इनपुट की कीमत 3 युआन, आउटपुट की 9 युआन और कैश किए गए इनपुट की 0.15 युआन होगी। इन छूट वाली दरों पर 10 लाख सामान्य इनपुट टोकन और 10 लाख आउटपुट टोकन वाले कार्य की लागत 12 युआन होगी।

अगस्त का प्रीव्यू Hugging Face, ModelScope, GitCode और CNB सहित रिपॉज़िटरी के ज़रिए Apache 2.0 लाइसेंस के तहत वितरित किया गया था। Tencent का कहना है कि औपचारिक Hy4 के वेट और सिस्टम कार्ड जल्द जारी किए जाएंगे, लेकिन प्रकाशन की सटीक तारीख नहीं बताई गई है। सिस्टम कार्ड में मॉडल की क्षमताओं, परीक्षणों, सीमाओं और सुरक्षा संबंधी पहलुओं का विवरण होता है। Tencent का कहना है कि रिलीज़ की तैयारी में साइबर और जैविक सुरक्षा जोखिमों पर विशेष ध्यान दिया जाएगा।

Hy4 की क्षमताओं पर आधारित कम कीमत वाला विकल्प Hy4 flash भी जल्द जारी करने की योजना है। Tencent ने इसकी लॉन्च तारीख या कीमतों की घोषणा नहीं की है। कंपनी का कहना है कि अगली पीढ़ी का मॉडल Hy5 अधिक बड़ा होगा, लेकिन उसके रिलीज़ कार्यक्रम की पुष्टि नहीं की गई है।

Tencent का ध्यान दफ्तरों में काम करने वाले उपयोगकर्ताओं पर क्यों

QuestMobile के सितंबर 2026 के आंकड़ों के मुताबिक, AI ऑफिस सेवाओं के मासिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं की संख्या 14.2 करोड़ थी, जो एक साल पहले से 50.6% अधिक है। WorkBuddy के 3.2353 करोड़ उपयोगकर्ता थे। इसकी तुलना में Baidu के Dazi के 97.7 लाख, Qianwen Office के 79.05 लाख और Doubao Work के 20.49 लाख उपयोगकर्ता थे।

WorkBuddy का उपयोगकर्ता आधार Dazi से करीब 3.3 गुना था और मापे गए AI ऑफिस सेवा उपयोगकर्ताओं के लगभग 23% के बराबर था। ये आंकड़े ऐसी श्रेणी में Tencent की मजबूत स्थिति दिखाते हैं, जहां ग्राहकों के लिए सामान्य चैटबॉट के आकर्षण से ज़्यादा काम के रिकॉर्ड तक पहुंच, उपयोगी दस्तावेज़ और पूरे किए गए कार्य मायने रख सकते हैं।

उपभोक्ता सहायकों के बाज़ार में Tencent की प्रतिस्पर्धी स्थिति अलग है। सितंबर में Yuanbao के मासिक सक्रिय उपयोगकर्ता 3.733 करोड़ थे, जबकि Doubao के 41.9 करोड़, Qianwen के 15.8 करोड़ और DeepSeek के 12.3 करोड़ थे। इसलिए WorkBuddy Hy4 को ऐसा उत्पाद देता है जिसकी अपनी श्रेणी में स्थिति अधिक मजबूत है।

व्यावसायिक कसौटी यह है कि क्या कार्यों को बेहतर ढंग से पूरा करने की क्षमता उपयोगकर्ताओं और कंपनियों को भुगतान के लिए तैयार करेगी। इस्तेमाल के आंकड़े दर्शकों की संख्या बताते हैं, जबकि Tencent के आगामी वित्तीय नतीजों से खर्च और राजस्व का आकलन करने का एक और मौका मिलेगा। कंपनी के तीसरी तिमाही के नतीजे नवंबर के मध्य में आने की उम्मीद है। Hy4 का लॉन्च कंपनी के मॉडल में निवेश को पहले से मौजूद दफ्तर-केंद्रित उपयोगकर्ता आधार से जोड़ता है। अब ग्राहकों के अनुभव में विश्वसनीयता, गति और लागत प्रमुख भूमिका निभाएंगे।

मुख्य बातें

• Tencent ने 4 नवंबर, 2026 को औपचारिक Hy4 मॉडल जारी किया। इसमें 770 अरब पैरामीटर के साथ दृश्य समझ और कंप्यूटर संचालन की नई क्षमताएं हैं।
• Hy4 WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, TokenHub और Tencent के अन्य उत्पादों में उपलब्ध है।
• Tencent के वित्तीय कार्य मूल्यांकन में Hy4 को 3.04 अंक मिले, जो जांचे गए अन्य ओपन मॉडल्स से अधिक थे।
• कंपनी के अपने परीक्षणों में भ्रमित या गढ़े हुए जवाबों की दर 7.2% दर्ज हुई, जो प्रीव्यू के 12.95% से कम है।
• API की सूचीबद्ध कीमतें प्रति 10 लाख इनपुट टोकन के लिए 6 युआन और आउटपुट टोकन के लिए 18 युआन हैं। TokenHub में 31 दिसंबर तक आधी कीमत लागू है।
• औपचारिक मॉडल वेट, सिस्टम कार्ड और Hy4 flash जारी किए जाने की योजना है, लेकिन सटीक तारीखों की घोषणा नहीं हुई है।
• Tencent मानता है कि Hy4 अभी भी अग्रणी क्लोज्ड मॉडल्स से पीछे है।