2026년 8월 28일, 텐센트 훈위안(Hunyuan) 팀이 차세대 대규모 언어 모델 'Hy4 preview'를 공개하고 오픈소스로 가중치를 공개했다. 총 파라미터 7700억, 토큰당 활성 490억, 컨텍스트 길이 100만 토큰 초과다. '생산성을 위해 만들어졌다'는 포지셔닝이 명확하다. 텐센트 사내 블라인드 평가(내부 전문가 163명, 엔지니어링 태스크 203개)에서 Hy4 preview는 4점 만점에 2.99를 기록하며 지푸의 GLM 5.3(2.92)과 문샷의 Kimi K3(2.94)를 근소차로 앞섰다. 바이트댄스 '더우바오 워크' 출시와 알리바바 Qwen3.8-Flash 공개에 이어, 3대 기업이 모델과 오피스 에이전트 제품을 동시에 내놓은 주간이 이어지면서 AI 오피스 전쟁에 모델 레이어의 정면 전선이 추가됐다.
1. 무슨 일이 있었나: 릴리스 + 가중치 공개
Hy4 preview는 2026년 2월 인프라를 재구축한 이후 훈위안의 최대 규모 확장이다. 주요 사양:
| 사양 | 값 |
|---|---|
| 총 파라미터 | 770B |
| 활성 파라미터 | 토큰당 49B |
| 컨텍스트 길이 | 100만 토큰 초과 |
| 포지셔닝 | '생산성을 위해' — 코딩, 오피스, 과학 |
| 상태 | 공개 + 오픈소스(텐센트 발표 기준 오픈소스 모델 최상위권) |
WorkBuddy·CodeBuddy(중국판·국제판), 위안바오(元宝), ima 등 텐센트 제품에 동시 탑재됐다. 개발자는 텐센트 클라우드 TokenHub 또는 OpenRouter로 API를 이용할 수 있다.
2. 중요한 숫자: GLM 5.3·Kimi K3와의 블라인드 테스트
가장 인용할 만한 평가는 텐센트 사내 블라인드 테스트다. 내부 전문가 163명이 203개 엔지니어링 태스크를 채점했고, Hy4 preview는 평균 2.99/4, GLM 5.3이 2.92, Kimi K3가 2.94였다. 격차는 미미하고, 평가 주체가 텐센트 자신이므로 독립 벤치마크보다는 방향성 신호로 받아들여야 한다. 모델과 함께 공개된 공개 벤치마크 표에서는 Qwen 3.8 Max, DeepSeek V4 Pro, GPT 5.6 Sol, GLM 5.3, Kimi K3, Claude Opus 5를 상대로 에이전트형 코딩 스위트(Terminal Bench 2.1, DeepSWE, ALE-CLI, Toolathlon)와 추론 세트(Humanity's Last Exam, HorizonMath)에서 비교됐다.
분명히 해둘 유의점이 2가지다. 사내 블라인드 테스트는 평가자의 태스크 분포에 유리하고, 'preview'는 정식版에서 변화할 수 있다. 신뢰할 수 있는 핵심 주장은 더 좁지만 여전히 중요하다 — Hy4 preview는 오픈소스 최상위권에서 경쟁력이 있으며, 특히 생산성 워크로드에서 차별화돼 있다.
3. 생산성을 위해: 4가지 시나리오 강화
Hy4는 WorkBuddy·CodeBuddy와 Co-Design됐고, 소프트웨어 엔지니어링·게임·금융·보안 분야 텐센트 시니어 전문가들과의 고품질 데이터 공동 구축으로 훈련됐다:
| 시나리오 | 새로운 기능 |
|---|---|
| 소프트웨어 엔지니어링 | 장기 개발 태스크의 이해·계획·디버깅·검증 강화. 프론트엔드 시각 품질도 향상 — 여러 챕터의 캐릭터 화풍과 서사 연속성을 유지하는 네이티브 WebGL 인터랙티브 만화 페이지 생성 시연 |
| 오피스·분석 | 복잡한 직장 환경 이해와 금융 분석력 대폭 강화. 데이터 분석·파일 간 협업 최적화 — 72개 파일의 인보이스 컴플라이언스 검사를 3건의 규정 문서와 대조하고, 문서·표·프레젠테이션 납품까지 수행하는 시연 |
| 게임 개발 | 한 문장 요청으로 플레이 가능한 프로토타입 생성. 게임 엔진 숙련 조작 — MCP로 Unreal 5를 연결해 대화만으로 슈팅 게임 데모를 제로부터 구축하는 시연 |
| 과학 연구 | AI 연구개발, 분자 동역학 시뮬레이션, 응집물질 물리학, 기초 수학 등 복잡한 연구 문제의 추론·해결력 대폭 향상 |
마케터가 주목할 시나리오는 오피스다. 수십 개 파일을 입력받아 규정 규칙을 적용하고 완성된 문서와 덱을 납품하는 모델은, 더우바오 워크와 첸원 오피스가 경쟁하는 '디지털 직원' 워크플로 그 자체다.
4. 재귀적 자기 개선: 모델이 자신의 개발에 참여
기술적으로 가장 주목할 주장: Hy4 preview는 자신의 개발 과정에 참여했다. 훈련 방법·데이터 전략·평가 체계·저수준 연산자 최적화에 대해 방안을 제안하고, 실험을 실행하고, 결과를 다음 반복에 반영 — 초기 단계의 재귀적 자기 개선 루프다. 나아가 자신의 추론 인프라 병목을 자율 분석하고, 연산자 융합과 통신 최적화를 여러 차례 수행해 베이스라인 대비 엔드투엔드 처리량 31.8% 향상(컨텍스트 길이·동시성 불관계 안정적)을 달성했다. 이 규모의 자율 인프라 튜닝은 모델이 자신의 훈련 파이프라인 안에서 에이전트로 움직이는 미래의 초기 신호다.
5. 가격과 제공 현황
| 항목 | 가격 |
|---|---|
| 입력 | 100만 토큰 6위안($0.834) |
| 출력 | 100만 토큰 18위안($2.501) |
| 캐시 히트 | 100만 토큰 0.3위안($0.042) |
Qwen3.8-Flash(1위안/3위안)보다 높지만, 범용품이 아닌 플래그십급 가격 책정이다. 피드백 수집을 가속하기 위해 WorkBuddy와 CodeBuddy가 2주간 기간 한정 무료가 되었고, Hy3 무료 제공은 9월 30일까지 연장됐다. 랜드 그랩(영역 확보) 수책이다 — 바이트댄스의 30일 더우바오 워크 트라이얼이 사용자를 가져가기 전에, Hy4로 WorkBuddy에 기업 사용자를 가둬두려는 의도다.
6. 프리뷰 선행 전략과 2개월 주기
2026년 2월 인프라 재구축 이후 훈위안은 약 2개월마다 대형 버전을 반복하며, 프리뷰 선행·정식 후행의 리듬으로 실제 세계의 피드백을 개발에 반영해왔다. 다음 Hy4 버전도 조만간 배포가 시작된다는 것이 공식 발표다. 이는 알리바바가 Qwen3.8-Flash-Next로 쓴 '아키텍처 카나리아'와 같은 패턴이다. 프론티어를 오픈으로 내놓고, 생태계가 적응하게 한 뒤, 정식화한다. Qwen의 프리뷰 전략과 훈위안의 프리뷰 주기를 보면, 중국 상위 연구소들은 '지속적 오픈 릴리스'를 기본 경쟁 자세로 수렴시켰다 — 미국 기업들의 클로즈드한 키노트 대기 방식과 대조적이다.
7. 마케터와 브랜드에게 의미하는 것
- 모델 레이어와 오피스 에이전트 레이어가 하나의 전장이 됐다. 텐센트는 Hy4×WorkBuddy, 알리바바는 Qwen×첸원 오피스, 바이트댄스는 더우바오 모델×더우바오 워크. 중국 B2B 브랜드에 던지는 실무적 질문은 더 이상 '어떤 모델이 최강이냐'가 아니라 '어떤 에이전트 생태계가 고객의 일상 업무를 호스팅하느냐'다. 각 생태계는 무료 기간(WorkBuddy 2주, 더우바오 워크 30일)으로 사용자 확보를 진행 중이다.
- 오픈 가중치가 커스텀 AI의 장벽을 낮춘다. Hy4의 오픈 공개로 중국 기업과 에이전시는 컴플라이언스가 엄격한 워크플로를 위해 최상위권 생산성 모델을 셀프호스팅할 수 있다. 금융·의료·정부 인접 마케팅처럼 해외 API로 데이터를 보낼 수 없는 프로젝트와 관련된다.
- 생산성 벤치마크가 조달 기준이 되고 있다. 실제 엔지니어링·오피스 태스크에 대한 전문가 블라인드 평가(텐센트의 203 태스크 테스트)는 채팅 리더보드보다 기업 가치의 좋은 대리 지표다. 클라이언트 프로젝트의 모델 평가에서는 이 방식을 따라, 클라이언트 자체 산출물로 채점해야 한다.
요약: 이번 주에 바이트댄스·알리바바·텐센트가 각각 프론티어 모델과 오피스 에이전트를 내놓았다. 중국 AI 스택은 각사가 자체 모델·에이전트·유통 면을 갖춘 3개의 수직 통합 생태계로 수렴하고 있다. 브랜드는 자사의 중국 오디언스가 어떤 생태계에서 일하는지 파악하고, 그 에이전트 안에서 작동하는 콘텐츠와 서비스를 준비해야 한다.
출처: 텐센트 훈위안 공식 발표 via 텐센트 뉴스(2026-08-28) https://new.qq.com/rain/a/20260828A07JQX00 ；즈퉁차이징(2026-08-28) https://view.inews.qq.com/a/20260828A07PM500 ；Pandaily (2026-08-28)；The Edge Malaysia (2026-08-28).