텐센트, 7700억 매개변수 하이4 출시… AI 도구에 시각 이해·컴퓨터 조작 기능 추가

질문에 답하는 데서 업무 처리로 나아가는 하이4

텐센트는 2026년 11월 4일 정오, 7700억 개 매개변수를 갖춘 인공지능 모델 훈위안 하이4의 정식 버전을 출시했다. 이번 버전에는 시각 이해와 컴퓨터 조작 기능이 추가됐다. 텐센트는 다운로드 가능한 모델 가중치 공개를 준비하는 한편, 업무·코딩·소비자용 제품에 이 모델을 탑재했다.

텐센트는 하이4가 지시 이행, 장문 이해, 여러 단계에 걸친 작업 수행 능력을 개선해 최상위 오픈 모델 대열에 진입했다고 밝혔다. 다만 개발진도 가중치를 소유자가 통제하는 선도적인 폐쇄형 모델과 하이4 사이에는 상당한 격차가 있다고 인정했다.

텐센트는 모델 규모만이 아니라 실제 업무 성과를 앞세워 경쟁력을 내세우고 있다. 텐센트 파이낸셜 테크놀로지(FiT)와 함께 진행한 금융 업무 평가에서는 전문가 213명이 실제 업무 579개를 평가했다. 하이4는 3.04점을 받아 해당 평가에 포함된 다른 오픈 모델보다 높은 점수를 기록했다.

이번 출시는 실용적인 변화도 가져왔다. 하이4는 이미지를 해석하고 명령줄뿐 아니라 그래픽 사용자 인터페이스를 통해 컴퓨터 작업을 수행할 수 있다. 텐센트는 블렌더와 CAD 도구를 비롯한 전문 소프트웨어 사용과 여러 애플리케이션을 오가는 작업을 위해 모델을 훈련했다. 사용자가 지시를 받는 데서 나아가 소프트웨어가 더 많은 일을 처리하도록 하는 것이 목표다.

8월 프리뷰에서 11월 정식 출시까지

하이4 개발은 두 차례의 출시로 나뉜다. 프리뷰는 8월 28일 총 7700억 개 매개변수, 토큰당 활성 매개변수 490억 개, 약 100만 토큰의 컨텍스트 윈도우를 갖춰 공개됐다. 11월 버전은 주요 모델 규모를 유지하면서 기능과 성능을 개선했다.

텐센트 훈위안 팀은 출시 발표문에서 프리뷰의 목적을 이렇게 설명했다.

오늘 지금까지 가장 역량이 뛰어난 모델인 하이4 프리뷰를 출시합니다.

이후 텐센트는 모델을 사무 업무, 소프트웨어 개발, 금융, 연구 분야에 더욱 적합하도록 발전시켰다. 출시 일정상 이미 배포된 프리뷰와 최종 버전도 구분된다. 최종 버전의 가중치와 시스템 카드는 아직 공개 예정 단계다.

• 2026년 2월: 텐센트가 훈위안 인프라를 재구축했다. 이후 텐센트 클라우드는 팀이 평균 두 달에 한 번 주요 모델 업데이트를 진행했다고 밝혔다.
• 8월 28일: 하이4 프리뷰가 총 7700억 개 매개변수와 아파치 2.0 라이선스로 출시됐다.
• 10월 29일: 텐센트 수석 부사장이자 클라우드·스마트 산업 그룹 최고경영자인 탕다오성은 텐센트 글로벌 디지털 생태계 서밋에서 하이4와 하이4 플래시 출시가 임박했다고 발표했다.
• 11월 4일: 하이4 정식 버전이 여러 텐센트 제품에서 공개됐다.
• 11월 4일~15일: 워크버디와 코드버디가 이용자에게 제한된 무료 이용량을 제공한다.
• 2026년 12월 31일: 텐센트 클라우드 토큰허브의 할인 기간이 종료된다.

7700억 개 매개변수의 의미

매개변수는 모델이 훈련 과정에서 학습하는 수치 설정값이다. 패턴 인식, 지시 이행, 답변 생성 방식에 영향을 준다. 하이4의 매개변수 수는 3000억 개 미만이었던 이전 하이3 시리즈보다 훨씬 많다.

8월 프리뷰에는 전문가 혼합 아키텍처가 적용됐다. 모델의 모든 부분을 모든 토큰에 적용하는 대신, 선택된 전문 네트워크에 작업을 배분한다. 토큰은 단어나 단어의 일부처럼 텍스트를 이루는 작은 단위다.

프리뷰에서는 토큰마다 약 490억 개의 매개변수가 활성화된다. 전체 7700억 개의 약 6.4%다. 아키텍처는 78개 층으로 구성됐다. 대부분의 층에는 분기 전문가 256개가 있으며, 각 토큰에 8개가 선택되고 공유 전문가도 함께 사용된다. 이러한 선택적 방식은 더 많은 학습 정보를 유지하면서 각 단계에 필요한 연산량을 줄인다.

프리뷰의 컨텍스트 윈도우는 약 100만 토큰을 담을 수 있다. 컨텍스트란 지시, 문서, 이전 대화 등 모델이 한 번에 처리할 수 있는 자료를 뜻한다. 대규모 윈도우는 여러 파일이나 긴 기록을 다루는 작업에 유용하지만, 자료 전반에 흩어진 내용을 연결해야 할 때는 모델의 추론 품질도 여전히 중요하다.

이처럼 큰 모델을 실행하려면 상당한 메모리와 컴퓨팅 인프라가 필요하다. 전문가 일부만 선택하면 연산량은 줄일 수 있지만, 전체 가중치를 저장하고 이용할 수 있어야 한다. 대부분의 사용자에게는 클라우드 서비스나 워크버디 같은 애플리케이션이 하이4를 이용하는 현실적인 경로가 될 것이다.

시각 이해와 컴퓨터 조작으로 업무 범위 확장

하이4는 시각 이해 기능을 탑재한 훈위안 최초의 플래그십 모델이다. 텐센트는 이 모델이 이미지를 세밀하게 처리하고, 복잡한 차트를 분석하며, 시각 자료로 제시된 수학 문제를 풀 수 있다고 밝혔다. 이를 통해 일반 텍스트 프롬프트만으로 전달하기 어려운 정보를 활용할 수 있다.

컴퓨터 조작 기능은 여기에 또 다른 차원을 더한다. 하이4는 명령줄 작업과 그래픽 인터페이스 내 동작을 결합해, 텍스트 답변이나 미리 정해진 서비스 연결에만 의존하지 않고 여러 소프트웨어를 넘나들며 작업할 수 있다. 텐센트는 블렌더와 CAD 소프트웨어, 여러 애플리케이션을 사용하는 장기 작업을 대상으로 전문 훈련을 진행했다고 밝혔다.

AI 에이전트는 목표를 향해 여러 단계를 수행하고 도구를 사용하며, 결과에 따라 행동을 조정하는 시스템이다. 하이4의 시각 및 컴퓨터 기능은 에이전트가 시도할 수 있는 작업의 범위를 넓힌다. 차트, 애플리케이션 창, 디자인 인터페이스도 사용자가 일일이 설명해야 하는 대상이 아니라 작업의 일부가 될 수 있다.

텐센트는 정식 버전이 장시간 작업을 더 효과적으로 처리하고 추론 과정을 더 효율적으로 활용한다고도 밝혔다. 이러한 개선은 프리뷰에서 드러난 한계, 즉 어려운 작업에 지나치게 오래 추론을 이어가고 자신의 작업을 반복적으로 확인하는 문제를 해결한다. 완성된 문서나 소프트웨어 변경을 기다리는 사용자에게 불필요한 확인은 처리 시간과 비용을 모두 늘린다.

워크버디, 모델을 사무용 제품으로 구현

텐센트는 텐센트 클라우드 토큰허브, 워크버디, 코드버디, 위안바오, 위컴의 지능형 비서 다위안, 이마를 통해 하이4를 출시했다. 오픈라우터 등 외부 플랫폼에서도 이용할 수 있다. QQ, 왕자영요, 피스키퍼 엘리트, 위챗 리드, 텐센트 뉴스 등 다른 텐센트 서비스에서도 통합 작업을 진행 중이다.

워크버디는 사무용 전략의 핵심이다. 위컴 제품군을 통해 하이4는 채팅, 이메일, 문서, 캘린더, 회의에 걸친 업무 정보를 연결할 수 있다. 이런 기록을 한데 모으면 사용자가 여러 곳을 검색해 관련 내용을 취합해야 하는 작업을 완료하는 데 도움이 된다.

텐센트의 워크버디 평가에서 하이4는 평균 효과성 점수 83.18점, 작업 통과율 96.15%를 기록했다. 회사는 국내 경쟁 서비스 가운데 12개 시나리오 중 9개, 즉 시험 범주의 4분의 3에서 1위를 차지했다고 밝혔다. 출시 발표에서는 점수 산정 방식과 전체 작업 조건을 상세히 공개하지 않았다.

텐센트는 사람과 AI가 함께 글을 쓰는 워크버디 기능의 문서 표현, 안정성, 사용성도 개선했다고 밝혔다. 모델 개발과 제품 개발을 함께 추진하는 방식은 매개변수 수나 벤치마크 점수에만 집중하기보다 특정 환경에서 사용자가 얻는 이점에 주력하겠다는 탕다오성의 발언과 맞닿아 있다.

금융 업무 평가에서 진전과 남은 오류 확인

금융 분야에는 별도의 훈련과 평가가 이뤄졌다. 텐센트는 실제 금융 상황을 바탕으로 수천 개의 워크스페이스와 1만 개가 넘는 고품질 작업을 구축한 뒤, FiT와 함께 전문가 213명이 참여하는 평가를 진행했다고 밝혔다.

금융 업무 579개에 대한 하이4의 점수는 3.04점이었다. 딥시크-V4.1-플래시-1017은 2.97점, 키미 K3.1 프로와 GLM-5.3은 각각 2.68점을 받았다. 딥시크와의 격차는 0.07점이었다. 쉰투 테크놀로지의 내부 IRAB 평가에서 하이4는 프리뷰보다 12.03%포인트 개선됐다.

텐센트 자체 테스트에서는 사실 오류도 측정했다. 최신 정보를 검색하고 여러 출처를 결합하며 일관성을 확인하는 작업을 거친 뒤, 환각률은 프리뷰의 12.95%에서 7.2%로 낮아졌다. 환각은 꾸며낸 정보나 틀린 정보를 사실처럼 제시하는 답변을 말한다. 이는 5.75%포인트 감소한 것으로, 이전 비율과 비교하면 약 44% 줄었다.

추측에 따른 오류는 23.1%에서 5.6%로 감소해 17.5%포인트 낮아졌다. 금융 분야에서는 잘못된 수치가 스프레드시트에 반영돼 최종 결론에 영향을 줄 수 있어 남아 있는 오류도 중요하다. 재무제표, 공식, 인용 자료는 투자나 사업 의사결정에 활용하기 전에 여전히 사람이 확인해야 한다.

워크버디에서 진행한 한 사례는 하이4가 시도할 수 있는 작업의 규모를 보여준다. 2020년 이후 텐센트, 알리바바, 바이두의 재무 보고서를 모으고 네 가지 전문 관점에서 각 기업의 사업을 비교하라는 요청에 41분 51초가 걸렸다. 결과물에는 12쪽짜리 PDF, 차트 8개, 재무 데이터 표와 재계산 가능한 수식 183개가 포함된 엑셀 통합 문서가 담겼다. 다운로드 기록에는 주소, 상태, 파일 크기, 실패 사유가 기록됐다.

벤치마크 향상은 맥락을 함께 봐야

8월 프리뷰는 텐센트의 별도 평가를 받았다. 내부 전문가 163명이 답변을 생성한 모델을 모르는 상태에서 엔지니어링 작업 203개를 평가했다. 하이4 프리뷰는 4점 만점에 평균 2.99점을 기록했다. 키미 K3는 2.94점, GLM-5.3은 2.92점이었다.

GLM-5.3과 비교했을 때 하이4 프리뷰는 46.8%의 비교에서 승리하고 12.8%에서 비겼으며 40.4%에서 패했다. 키미 K3와 비교하면 승률은 51.2%, 무승부는 7.9%, 패배는 40.9%였다. 이 수치는 특정 작업군에서 평균적으로 소폭 우위를 보였음을 나타내지만, 경쟁 모델이 많은 비교에서 여전히 앞섰다는 점도 보여준다.

엔지니어링 평가와 11월 금융 평가는 작업, 참여자, 경쟁 모델 버전이 서로 다르다. 두 평가의 점수는 별개의 실험 결과다. 텐센트의 내부 평가는 업무 성과에 관한 세부 정보를 제공하지만, 다른 작업 전반에서도 결과가 재현되는지를 확인하려면 독립적인 테스트가 별도로 필요하다.

정식 버전의 경우 텐센트는 하이4가 프리뷰보다 게임데브에서 19.1%, 게임로직에서 9.8% 향상됐다고 밝혔다. 복잡한 프런트엔드 상호작용, 비즈니스 로직, 상태 관리, 프런트엔드와 백엔드 시스템 간 연결에 초점을 맞춰 개발했다고 설명했다. 쉽게 말해, 목표는 겉보기만 완성된 페이지가 아니라 사용자가 상호작용할 때 제대로 작동하는 소프트웨어를 만드는 것이다.

텐센트는 하이4가 과학적 추론, 프로그래밍, 장시간 작업 수행을 결합할 수 있다고도 밝혔다. 단일 세포 표현 모델 하이셀과 물리장 모델 하이PDE도 출시했으며, 하이4와 하이라 2.0의 지원을 받아 개발했다고 설명했다. AI가 AI를 개선하는 재귀적 자기 개선을 준비하고 있다고 밝힌 가운데, 하이4의 당면한 상용화는 사용자가 이미 이용할 수 있는 제품에 초점을 맞추고 있다.

오픈 출시 앞두고 가격은 동결

하이4의 API 공개 가격은 프리뷰 때와 같은 입력 토큰 100만 개당 6위안, 출력 토큰 100만 개당 18위안, 캐시 입력 토큰 100만 개당 0.3위안이다. 입력은 모델에 보내는 자료이고 출력은 모델이 생성하는 결과다. 캐시 입력은 서비스가 더 낮은 비용으로 재사용할 수 있도록 이전에 처리된 자료를 뜻한다.

텐센트 클라우드 토큰허브는 2026년 12월 31일까지 공개 가격의 절반을 부과한다. 이에 따라 프로모션 기간에는 토큰 100만 개당 입력 3위안, 출력 9위안, 캐시 입력 0.15위안이 적용된다. 일반 입력 토큰 100만 개와 출력 토큰 100만 개를 사용하는 작업은 할인 가격 기준 12위안이 든다.

8월 프리뷰는 허깅페이스, 모델스코프, 깃코드, CNB 등의 저장소를 통해 아파치 2.0 라이선스로 배포됐다. 텐센트는 하이4 정식 버전의 가중치와 시스템 카드를 곧 공개할 예정이라고 밝혔지만, 구체적인 일정은 제시하지 않았다. 시스템 카드는 모델의 기능, 테스트 결과, 한계, 안전 관련 고려 사항을 설명하는 문서다. 텐센트는 공개 준비 과정에서 사이버 보안과 생물학적 보안 위험에 특히 주의를 기울이겠다고 밝혔다.

하이4의 기능을 활용하는 저가형 모델 하이4 플래시도 곧 출시될 예정이다. 텐센트는 출시일과 가격을 발표하지 않았다. 회사는 차세대 모델 하이5가 더 큰 규모가 될 것이라고 밝혔으나 출시 일정은 공개하지 않았다.

텐센트가 사무직 사용자에 집중하는 이유

퀘스트모바일이 집계한 2026년 9월 수치에 따르면 AI 사무 서비스의 월간 활성 이용자는 1억4200만 명으로, 전년보다 50.6% 늘었다. 워크버디 이용자는 3235만3000명으로, 바이두의 다쯔 977만 명, 첸원 오피스 790만5000명, 더우바오 워크 204만9000명보다 많았다.

워크버디 이용자 수는 다쯔의 약 3.3배이며 측정된 AI 사무 서비스 이용자 전체의 약 23%에 해당한다. 이 수치는 고객에게 일반 챗봇의 매력보다 업무 기록에 대한 접근성, 유용한 문서, 완성된 작업이 더 중요할 수 있는 분야에서 텐센트가 상당한 입지를 확보했음을 보여준다.

소비자용 비서 시장에서 텐센트가 처한 경쟁 구도는 다르다. 9월 위안바오의 월간 활성 이용자는 3733만 명으로, 더우바오의 4억1900만 명, 첸원의 1억5800만 명, 딥시크의 1억2300만 명에 못 미쳤다. 따라서 워크버디는 하이4가 해당 분야에서 더 강한 입지를 확보할 수 있는 제품이다.

상업적 성패는 작업 완료 능력 향상이 사용자와 기업의 유료 이용을 이끌어내느냐에 달렸다. 이용량은 사용자 규모를 보여주며, 텐센트의 향후 실적은 지출과 매출을 평가할 또 다른 기회를 제공한다. 텐센트의 3분기 실적은 11월 중순 발표될 예정이다. 하이4 출시는 모델에 대한 투자를 기존 사무용 제품 사용자층과 연결하며, 이제 신뢰성, 속도, 비용이 고객 경험의 핵심 요소로 떠올랐다.

핵심 내용

• 텐센트는 2026년 11월 4일, 7700억 개 매개변수와 새로운 시각 이해·컴퓨터 조작 기능을 갖춘 하이4 정식 모델을 출시했다.
• 하이4는 워크버디, 코드버디, 위안바오, 토큰허브를 비롯한 텐센트 제품에서 이용할 수 있다.
• 텐센트의 금융 업무 평가에서 하이4는 3.04점을 받아 시험에 포함된 다른 오픈 모델보다 높은 점수를 기록했다.
• 텐센트 자체 테스트에서 환각률은 7.2%로, 프리뷰의 12.95%보다 낮아졌다.
• API 공개 가격은 입력 토큰 100만 개당 6위안, 출력 토큰 100만 개당 18위안이며, 토큰허브는 12월 31일까지 반값을 부과한다.
• 정식 모델 가중치와 시스템 카드, 하이4 플래시가 출시될 예정이지만 구체적인 일정은 발표되지 않았다.
• 텐센트는 하이4가 선도적인 폐쇄형 모델에 여전히 뒤처진다고 인정했다.