Onde usar o Hy4 preview? Tencent Cloud, OpenRouter, CodeBuddy, Yuanbao e ima

Fala aí, beleza? A Tencent soltou o Hy4 preview em 28 de agosto de 2026 e já abriu o código do bicho no mesmo dia

Aí bate aquela dúvida chata: o modelo aparece em um monte de lugar (Tencent Cloud, OpenRouter, CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao, ima, Hugging Face) e ninguém explica direito qual é qual

Então vamos organizar isso aqui

Cada caminho de acesso com os identificadores e os preços que estão publicados, pra tu escolher o teu e não errar a porta 🙂

O que é o Hy4 preview antes de escolher por onde acessar

Antes de sair configurando chave, entende o que tu vai plugar

Segundo a página oficial do lançamento, é um modelo Mixture-of-Experts (MoE) de nova geração desenvolvido pela equipe Tencent Hy, com foco declarado em produtividade

Os casos de uso alvo declarados são programação, trabalho de escritório, análise de dados, desenvolvimento de jogos e pesquisa científica

E o que significa MoE nessa história? É uma arquitetura em que o modelo tem um monte de "especialistas" internos, mas só ativa uma parte deles a cada token

No caso dele: 770 bilhões de parâmetros totais e 49 bilhões ativados por token

A janela de contexto passa de 1 milhão de tokens (a OpenRouter lista 1.048.576 tokens de contexto)

E a saída vai até 64.000 tokens de completion, também pela listagem da OpenRouter

Agora a parte que quase ninguém posta, que são as limitações assumidas no próprio lançamento:

• tendência a raciocinar mais do que o necessário (overthinking)
• tendência a se autoverificar em excesso em tarefas complexas
• sem capacidade multimodal, ou seja, nada de visão

Isso importa MUITO na hora de escolher o caminho de acesso

Se teu fluxo depende de imagem, esse modelo não é o seu

Se teu fluxo é texto e código longo, o contexto acima de 1 milhão de tokens é o argumento forte

Comparativo dos caminhos de acesso ao Hy4 preview

Joguei os caminhos oficiais numa tabela pra tu bater o olho e decidir

Repara que os preços de API são os mesmos nos dois caminhos

Ou seja, a escolha entre TokenHub e OpenRouter não é preço, é qual porta encaixa melhor no teu stack

Como apontar sua aplicação para o Hy4 preview via API

Esse é o caminho de quem vai colocar o modelo dentro de um produto

Segue a ordem, que é curta:

1. Decide o provedor. Tencent Cloud TokenHub e OpenRouter são os dois caminhos de API citados pela Tencent no lançamento. O erro comum aqui é assumir que o modelo já está em qualquer agregador que apareceu na tua busca: fora esses dois, não tem confirmação na fonte oficial

2. Se for TokenHub, usa o endpoint e o model ID publicados.

Endpoint: https://tokenhub-intl.tencentcloudmaas.com/v1
Model ID:  hy4-preview

O erro comum deste passo é digitar o model ID com maiúscula ou com sufixo de versão inventado

O identificador publicado é exatamente hy4-preview

3. Se for OpenRouter, o identificador é outro. A página do modelo é openrouter.ai/tencent/hy4-preview e o ID que vai na tua requisição é:

tencent/hy4-preview

O erro comum: misturar os dois formatos

O ID do TokenHub não leva o prefixo tencent/, o da OpenRouter leva

4. Confere se tu precisa de tool calling e structured outputs. A listagem da OpenRouter marca suporte a esses dois recursos, e é isso que sustenta agente de código e fluxo de tool use multi-etapa

5. Faz a conta antes de subir pra produção. Os valores listados são US$ 0,834 por milhão de tokens de entrada, US$ 2,501 por milhão de tokens de saída e US$ 0,042 por milhão de tokens em cache hit. Com contexto de mais de 1 milhão de tokens, a entrada some rápido se tu jogar o repositório inteiro no prompt, então mede antes

6. Só depois configura credencial. Fluxo de chave, SDK e parâmetros aceitos saem da documentação do provedor que tu escolheu, TokenHub ou OpenRouter. O erro comum é copiar snippet de outro modelo achando que os parâmetros são idênticos

Quem já passou por esse mesmo tipo de mapeamento em canais oficiais do Gemini 3.7 Flash sabe como é: cada provedor tem o seu identificador e trocar isso quebra tudo silenciosamente

Usar o Hy4 preview sem API: CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima

Agora, se tu só quer ver o modelo trabalhando sem escrever uma linha de integração, existem quatro produtos da Tencent onde ele pode ser usado direto

CodeBuddy: o AI Code Editor da Tencent Cloud

O Tencent Cloud CodeBuddy é um AI Code Editor da Tencent Cloud

Ele traz completar de código, diagnóstico de erros, Q&A técnico e otimização de performance

É o caminho mais direto pra encostar o modelo nos casos de uso de programação

WorkBuddy: o lado do trabalho de escritório

O WorkBuddy também roda o modelo e existe em versão chinesa e internacional, igual ao CodeBuddy

Aqui a amarração natural é com trabalho de escritório e análise de dados

E tem o detalhe que faz diferença no bolso: WorkBuddy e CodeBuddy oferecem acesso gratuito ao Hy4 preview por duas semanas a partir do lançamento, em 28/08/2026

Uma coisa que NÃO está confirmada: se essa janela gratuita vale igual pras versões chinesa e internacional, e quais limites de uso se aplicam

Então confere no produto antes de montar cronograma em cima disso 😀

Yuanbao e ima: os produtos de uso geral

O Yuanbao e o ima completam a lista de produtos onde o modelo pode ser usado sem API

Eles servem bem quem quer explorar os casos de uso mais amplos, tipo pesquisa científica e trabalho de escritório, sem montar nada

Tome cuidado com uma expectativa aqui: disponibilidade fora da China, idioma e exigência de conta local não estão confirmadas em documentação oficial

Rodar o Hy4 preview localmente com os pesos abertos

Esse é o caminho de quem quer controle e dado dentro de casa

1. Baixa os pesos no repositório oficial. Eles estão publicados no Hugging Face em tencent/Hy4-preview, com espelhos em ModelScope, GitCode e CNB

2. Avalia a versão quantizada. Existe também a tencent/Hy4-preview-FP8, que é a variante quantizada publicada pela Tencent. O erro comum deste passo é puxar a versão cheia por reflexo, sem antes olhar se a FP8 já resolve teu caso

3. Confere a licença antes de colocar em produto. Os pesos abertos saíram sob Apache License 2.0, o que é bem confortável pra uso comercial, mas lê o texto da licença em vez de confiar no post de ninguém (inclusive o meu haha)

4. Pega o código no GitHub. O repositório oficial do projeto é github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview

5. Tira os comandos de deploy da fonte certa. Existem receitas oficiais publicadas em recipes.vllm.ai pra tencent/Hy4-preview e uma página do modelo na documentação do SGLang. É de lá que sai flag, versão de engine e comando, porque isso muda rápido nas primeiras semanas

6. Dimensiona a máquina com honestidade. O erro comum, e o mais caro de todos, é subestimar a infra: são 770 bilhões de parâmetros totais. Não é PC da Nasa, é bem mais que isso

Qual caminho escolher para começar hoje

Vou ser direto, dividido por perfil:

Quer testar sem gastar nada? Começa por CodeBuddy ou WorkBuddy, aproveitando a janela gratuita de duas semanas a partir do lançamento

Vai integrar em produto? Tencent Cloud TokenHub ou OpenRouter, com os mesmos valores de token nos dois

Se teu fluxo depende de tool calling e structured outputs, a OpenRouter é o caminho que lista esses recursos explicitamente

Tem infra e quer controle? Pesos abertos, Apache 2.0, e pronto

E a performance, dá pra confiar? Aqui entra uma referência que precisa de contexto

A Tencent cita uma avaliação cega interna com 163 especialistas e 203 tarefas de engenharia, em que o modelo tirou média 2,99 de 4, contra 2,92 do GLM 5.3 e 2,94 do Kimi K3

Se liga nisso: é avaliação declarada pela própria empresa que fez o modelo, não é teste independente

Serve como sinal de intenção, não como veredito

Margem apertada assim entre três modelos, no papel de quem fez um deles, pede teste teu no teu caso de uso… será?

Vídeo: planejamento na nuvem com o Claude Code

Pra começar do zero com fluxo de IA no desenvolvimento, esse vídeo do canal mostra o /ultraplan no Claude Code, que planeja na cloud e te deixa revisar o plano

Conclusão

Resumindo o mapa do Hy4 preview, que era a bagunça do começo do post:

• API: Tencent Cloud TokenHub (endpoint próprio e model ID hy4-preview) e OpenRouter (tencent/hy4-preview)
• Produtos Tencent, sem API: CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao e ima
• Pesos abertos: Hugging Face e espelhos, sob Apache 2.0

O próximo passo é simples: escolhe UMA linha da tabela, a que casa com o teu cenário, e abre a documentação oficial daquele caminho antes de configurar qualquer credencial

Modelo novo é assim, a página oficial muda rápido nas primeiras semanas…

Até o próximo post! 😀