室谷代表取締役Tencent Hy4（テンセント・エイチワイフォー）は、Tencentが2026年11月4日に発表した大規模言語モデルで、ソフトウェアの脆弱性を発見・修正するサイバー防御能力を測る「Artificial Analysis Cyber Index」で総合3位（58%）を記録しました。独立系評価機関のArtificial Analysis（アーティフィシャル・アナリシス）が2026年11月に公表した評価結果で、特に脆弱性の検出と修正を試すCWE-Bench-AAでは76%で1位を獲得しています。
テキトー教師DotAI 認定講師これは単に「また新しいモデルが出た」という話じゃないんですよ。サイバー防御という実務タスクで、オープンソースモデルがトップ級の評価を得たという点が重要で。
企業のセキュリティ業務にAIエージェントを導入する際の判断材料になる発表です。
企業のセキュリティ業務にAIエージェントを導入する際の判断材料になる発表です。
室谷代表取締役そうなんですよね。しかもコスト効率が際立っていて、タスクあたり0.92ドルで能力とコストのパレート前線上に位置していると。
実際の導入判断では性能だけでなくコストも見ますから、このバランスは見逃せません。
実際の導入判断では性能だけでなくコストも見ますから、このバランスは見逃せません。
Tencent Hy4とは？何が発表されたのか
まとめ
Tencent Hy4の基本情報と主な発表内容
- 開発元はTencent Hy Team（Hunyuanチーム）の最新フラッグシップモデル
- 2026年8月28日にプレビュー版をオープンソース公開、11月4日に正式版を発表
- 770B総パラメータ・49BアクティブパラメータのMoE構成、コンテキスト長は100万トークン超
- モデルウェイトとシステムカードを公開予定
- 視覚理解機能とコンピュータ操作機能（CLI・GUI）を初搭載
- 正式版で性能向上しつつAPI価格はほぼ据え置き（入力約0.90ドル/出力約2.70ドル/キャッシュ入力0.045ドル、100万トークンあたり）
テキトー教師DotAI 認定講師まず基本情報を整理しましょう。Hy4はTencentのHunyuanチーム（Tencent Hy）が開発した最新世代のフラッグシップモデルです。
2026年8月28日にはプレビュー版がオープンソースで公開され、11月4日に正式版が発表されました。
2026年8月28日にはプレビュー版がオープンソースで公開され、11月4日に正式版が発表されました。
室谷代表取締役プレビュー版から約2ヶ月で正式版が出た形ですね。Tencentの公式発表によると、Hy4は770B総パラメータ・49BアクティブパラメータのMoE（Mixture of Experts）構成で、コンテキストウィンドウは100万トークンを超えるとされています。
テキトー教師DotAI 認定講師スペックを整理するとこうです。
- 開発元: Tencent Hy Team
- 総パラメータ数: 770B
- アクティブパラメータ数: 49B
- アーキテクチャ: MoE（Mixture of Experts）
- コンテキスト長: 100万トークン超
- オープンソース: モデルウェイトとシステムカードを公開予定
室谷代表取締役770B総パラメータで49Bアクティブというのは、推論時の計算効率を抑えつつ大規模な知識を保持する設計です。MYUUUでもモデル選定の際にMoE構成はよく比較するんですが、アクティブパラメータが49Bなら実用上のレイテンシとコストのバランスが取りやすいんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師公式発表では、視覚理解機能が初めて搭載された点も強調されています。細かい画像処理や複雑なチャート分析、数学的な視覚推論が可能になったと。
さらにコンピュータ操作機能も初めて導入され、コマンドラインインターフェースとGUIの両方で操作できるようになったそうです。
さらにコンピュータ操作機能も初めて導入され、コマンドラインインターフェースとGUIの両方で操作できるようになったそうです。
室谷代表取締役コンピュータ操作はエージェント用途で効いてきますよね。BlenderやCADといった専門ソフトウェアで特別に訓練されているので、長期的なタスクの計画と実行がしやすいと。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、これは見逃せないんですが、Hy4はプレビュー版から性能を向上させつつAPI価格を据え置いています。入力100万トークンあたり約0.90ドル、出力100万トークンあたり約2.70ドル、キャッシュ入力は100万トークンあたり0.045ドルです。
室谷代表取締役価格を維持したまま性能を上げたのは大きいですね。プレビュー版のAPI価格は入力0.834ドル、出力2.501ドルでしたから、正式版でわずかに上がってはいますが、性能向上を考えれば妥当な範囲でしょう。
Hy4のサイバー防御ベンチマーク結果——総合3位・CWE-Bench-AAで1位
サイバー防御ベンチマーク結果（総合順位とCWE-Bench-AA）
| モデル | 総合スコア | CWE-Bench-AA | 備考 |
|---|---|---|---|
| Kimi K3.1 Pro | 64%（総合1位） | — | オープン利用可 |
| GPT-6 Sol (Daybreak Blue, max) | 69%（総合2位） | — | 信頼アクセス限定 |
| Tencent Hy4 | 58%（総合3位） | 76%（1位） | オープンソース・ウェイト公開予定 |
| DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max) | 57%（総合4位） | Hy4に6ポイント差 | — |
| Grok 4.7 (xhigh) | 56%（総合5位） | — | — |
テキトー教師DotAI 認定講師ここからが本題です。Artificial Analysis Cyber Indexは、実在するソフトウェアリポジトリの脆弱性を発見し、再現・検証し、既存機能を壊さずに修正できるかを評価する複合指標です。
CWE-Bench-AA（Collinear AI由来）、DeepsecBench-AA（Vercel由来）、CyberGym-E2E-AA（Berkeley RDI由来）の3評価を合成しています。
CWE-Bench-AA（Collinear AI由来）、DeepsecBench-AA（Vercel由来）、CyberGym-E2E-AA（Berkeley RDI由来）の3評価を合成しています。
室谷代表取締役評価はArtificial Analysisが独立して実施していて、Collinear AI、IBM、NVIDIA、Vercelなどが参加するCyber Index Allianceと共同で設計されているんですよね。つまり、特定ベンダーの都合に左右されにくい指標だと言えます。
テキトー教師DotAI 認定講師結果を整理するとこうなります。
- 総合1位: Kimi K3.1 Pro（64%）
- 総合2位: GPT-6 Sol（Daybreak Blue, max）（69%）※信頼アクセス限定モデル
- 総合3位: Tencent Hy4（58%）
- 総合4位: DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)（57%）
- 総合5位: Grok 4.7 (xhigh)（56%）
室谷代表取締役Hy4はDeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)を1ポイント上回っています。そしてCWE-Bench-AAでは76%で1位、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)に6ポイント差をつけていると。
テキトー教師DotAI 認定講師CWE-Bench-AAは、エージェントが実際のソフトウェア脆弱性を「見つけて直せるか」を試すベンチマークです。この分野でトップというのは、セキュリティ業務への応用を考える企業にとっては無視できない数字ですよ。
室谷代表取締役実際、企業のセキュリティチームがAIエージェントを導入するとき、脆弱性の修正まで一気通貫でできるかどうかは重要な判断基準になります。Hy4はその部分で明確な強みを示した形ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし注意点として、総合2位のGPT-6 Sol (Daybreak Blue, max)は信頼アクセス限定モデルで一般には公開されていません。オープンに利用できるモデルの中では、Kimi K3.1 Proに次ぐ位置づけになります。
室谷代表取締役そこは正確に押さえておきたいところです。Hy4はオープンソースとして位置づけられていて、モデルウェイトも公開予定ですから、自社環境での利用も視野に入ります。
Hy4はなぜコスト効率で注目されるのか——能力と価格のパレート前線
Hy4のコスト効率ポジション（能力と価格のパレート前線）
Grok 4.7 (xhigh)
- Hy4よりスコア2ポイント低い
- コストはHy4の11倍
- 出力トークンはHy4より37%多い
Hy4
- Cyber Indexタスクあたり0.92ドル
- 能力とコストのパレート前線上
- 出力トークンはタスクあたり64k
テキトー教師DotAI 認定講師コスト面の評価も見ていきましょう。Artificial Analysisの分析によると、Hy4はCyber Indexのタスクあたり0.92ドルで、能力とコストのパレート前線上に位置しています。
室谷代表取締役パレート前線というのは、能力とコストのバランスで他モデルを圧倒する位置にあることを示す表現です。具体的には、Grok 4.7 (xhigh)より2ポイント高いスコアを出しながらコストは11分の1、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)より1ポイント高いスコアでコストは2倍という位置づけです。
テキトー教師DotAI 認定講師コスト最安はGPT-6 Luna (max)の0.12ドルですが、Hy4は性能とのバランスで選ばれるモデルだと言えます。
室谷代表取締役出力トークン数も効率的です。Hy4はタスクあたり64k出力トークンで、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)より43%少なく、Grok 4.7 (xhigh)より37%少ないと。
ただしKimi K3.1 Proより49%多く、GPT-6 Sol (Daybreak Blue, max)より56%多い。
ただしKimi K3.1 Proより49%多く、GPT-6 Sol (Daybreak Blue, max)より56%多い。
テキトー教師DotAI 認定講師出力トークンが少ないということは、処理時間とコストの両面で有利になります。特に大量のタスクを処理するセキュリティ運用では、この差は積み重なると大きいですよ。
室谷代表取締役実際、MYUUUでもエージェントを回すときにトークン消費は常に意識しています。同じ結果を得るのにトークンが少なくて済むなら、それだけコストが下がりますからね。
テキトー教師DotAI 認定講師ただ、Kimi K3.1 ProやGPT-6 Solと比べると出力トークンは多いので、絶対的な効率で見ればまだ改善の余地はあります。用途によって使い分けるのが現実的でしょう。
Hy4の料金・API価格と日本からの利用について
テキトー教師DotAI 認定講師料金体系を整理しましょう。Tencentの公式発表によると、Hy4のAPI価格は以下の通りです。
- 入力: 100万トークンあたり約0.90ドル
- 出力: 100万トークンあたり約2.70ドル
- キャッシュ入力: 100万トークンあたり0.045ドル
室谷代表取締役プレビュー版の価格は入力0.834ドル、出力2.501ドル、キャッシュ0.042ドルでしたから、正式版で若干上がっています。ただし性能向上を考慮すれば妥当な線でしょう。
テキトー教師DotAI 認定講師日本からの利用については、Tencent Cloud TokenHubやOpenRouter経由でAPIにアクセスできるとされています。OpenRouterは国際的に利用されているプラットフォームですから、日本からも利用可能と考えられます。
室谷代表取締役ただし、現時点では日本向けの具体的な提供条件や地域制限についての詳細は明らかにされていません。公式サイトやTencent Cloudの情報を確認するのが確実です。
テキトー教師DotAI 認定講師また、2026年11月4日から15日までWorkBuddyとCodeBuddyが無料で利用でき、Tencent Cloud TokenHubでは2026年12月31日まで標準価格の50%オフで提供されるキャンペーンも実施されています。
室谷代表取締役この機会に試してみるのはアリですね。特にセキュリティ関連のタスクを試せるなら、導入判断の材料になります。
Hy4の使い方・始め方——提供形態とアクセス方法
テキトー教師DotAI 認定講師利用方法を整理します。Hy4は以下のプラットフォームで提供されています。
- Tencent Cloud TokenHub
- WorkBuddy
- CodeBuddy
- Yuanbao
- WeComのAIアシスタント（Dayuan）
- ima
室谷代表取締役さらに、OpenRouter、Hermes、OpenCodeといったサードパーティプラットフォーム経由でもAPIが利用可能です。QQやHonor of Kings、Game of Peace、WeRead、Tencent Newsなどへの統合も進められていると。
テキトー教師DotAI 認定講師オープンソースモデルとしても位置づけられていて、モデルウェイトとシステムカードが近日公開予定です。ローカル環境での実行も可能になる見込みです。
室谷代表取締役オープンウェイトであれば、自社のセキュリティ要件に合わせてファインチューニングしたり、オンプレミスで動かしたりと選択肢が広がります。特に機密性の高いコードを扱うセキュリティ業務では、その柔軟性は重要です。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、770Bパラメータのモデルをローカルで動かすには相応の計算資源が必要です。実際にはクラウドAPI経由での利用が現実的でしょう。
室谷代表取締役そうですね。まずはAPIで試して、必要に応じてオンプレミスを検討する流れが現実的だと思います。
KimiやGPT-6、DeepSeekとの比較で見えるHy4の立ち位置
テキトー教師DotAI 認定講師競合モデルとの比較を整理しましょう。Cyber Indexのスコア順に並べるとこうです。
- Kimi K3.1 Pro: 64%
- GPT-6 Sol (Daybreak Blue, max): 69%（信頼アクセス限定）
- Tencent Hy4: 58%
- DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max): 57%
- Grok 4.7 (xhigh): 56%
室谷代表取締役Hy4はKimi K3.1 Proに6ポイント及ばず、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)には1ポイント先行しています。コスト面ではGrok 4.7 (xhigh)の11分の1、DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)の2倍という位置づけです。
テキトー教師DotAI 認定講師単純な性能比較ではKimi K3.1 Proが上ですが、コスト効率を含めた総合判断ではHy4に軍配が上がる場面もあるでしょう。特に大量のタスクを処理するセキュリティ運用では、コスト差が効いてきます。
室谷代表取締役また、Hy4はCWE-Bench-AAで1位という点も見逃せません。脆弱性の検出と修正に特化した能力では、総合スコア以上に実務で役立つ可能性があります。
テキトー教師DotAI 認定講師他のベンチマークについては、Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1などもありますが、今回の発表ではCyber Indexに焦点が当たっています。総合的な知能レベルについては、別途評価を確認する必要があります。
室谷代表取締役テキトー教師DotAI 認定講師また、Hy4のプレビュー版がAgent Arenaで14位だったという話はTencent Hunyuan Hy4とは？Agent Arenaで14位、Kimi K3.1 Proと1ポイント差で取り上げています。正式版でどこまで改善されたかは、今後の評価が待たれます。
室谷代表取締役DeepSeek V4.1 Flash 1017との比較では、DeepSeek-V4.1-Flash-1017とは？料金・ピーク時間と実測、Search APIも参考になります。料金体系やピーク時間の考え方は、モデル選定の際に役立つはずです。
よくある質問
テキトー教師DotAI 認定講師最後に、よくある質問に答えておきましょう。
Q: Tencent Hy4の正式名称は？
室谷代表取締役Tencent Hunyuan Hy4が正式名称です。TencentのHunyuanチームが開発しています。
Q: Hy4は無料で使えますか？
テキトー教師DotAI 認定講師2026年11月4日から15日までWorkBuddyとCodeBuddyで無料キャンペーンが実施されています。また、Tencent Cloud TokenHubでは2026年12月31日まで50%オフで利用できます。
恒久的な無料提供については現時点では明らかにされていません。
恒久的な無料提供については現時点では明らかにされていません。
Q: Hy4のアーキテクチャは？
室谷代表取締役MoE（Mixture of Experts）構成で、770B総パラメータ・49Bアクティブパラメータです。コンテキスト長は100万トークンを超えます。
Q: Hy4はオープンソースですか？
テキトー教師DotAI 認定講師はい、オープンソースとして位置づけられており、モデルウェイトとシステムカードが近日公開予定です。
Q: Hy4の得意な用途は？
室谷代表取締役サイバー防御（脆弱性の検出・修正）、コーディング、フロントエンド/ゲーム開発、複雑なビジネスロジック、長文コンテキストの理解、パーソナルアシスタント/エージェント用途などが挙げられています。特にCWE-Bench-AAで1位という実績があります。
Q: 日本からも使えますか？
テキトー教師DotAI 認定講師OpenRouterなどの国際的なプラットフォーム経由で利用できる可能性がありますが、日本向けの具体的な提供条件は現時点では明らかにされていません。公式サイトで確認することをおすすめします。
Q: Hy4のリリース日は？
室谷代表取締役プレビュー版は2026年8月28日、正式版は2026年11月4日に発表されました。
テキトー教師DotAI 認定講師以上、Tencent Hy4のサイバー防御ベンチマーク評価を中心に解説しました。オープンソースモデルが実務タスクでトップ級の性能を示したことは、今後のAI活用の幅を広げるものです。
導入を検討する際は、性能とコストのバランス、そして自社のユースケースに合ったベンチマークを参照してください。
導入を検討する際は、性能とコストのバランス、そして自社のユースケースに合ったベンチマークを参照してください。
