Tencentのオープンモデルまとめ：公開モデル一覧・ライセンス・記事
Tencent について
Tencent(テンセント)は、中国の大手 IT 企業です。Hugging Face の tencent の組織では160件のモデルを公開しており、主力の言語モデルは Tencent Hy チームが開発しています(GitHub の組織名は Tencent-Hunyuan)。
大きな旗艦モデルから、画面操作・文書読み取り・翻訳・音声合成のような用途別の小型モデルまで、幅広く出しているのが特徴です。
何を公開しているのか
- Hy3(2026年7月)は、総295B・動くのは21B の MoE です。 モデルカードによれば、4月末の Hy3 Preview の後、50以上の製品からの意見を集めて学習を拡張したもので、同じ規模のモデルを上回り、2〜5倍の規模の旗艦級オープンモデルに匹敵するとしています。文脈は256Kトークンです。
- Hy4 preview(2026年8月)は、次の世代の旗艦モデルの試作版です。 本体は総770B・動くのは49B の MoE で、アテンションに DeepSeek の疎なアテンション(DSA)をもとにした Gated DSA を使うなど、DeepSeek と GLM に着想を得た構造だとモデルカードは説明しています。
- 用途別の小型モデルも多く出しています。 文書画像を読み取る WeVisDoc(2B・4B、当サイトの系統ページがあります)、画面操作エージェントの UI-Mate、翻訳の Hy-MT2、音声合成の AuK などです。
ライセンス
Hy3・Hy4 preview・WeVisDoc・UI-Mate などは Apache-2.0 で、商用利用を含めて広く使えます。音声合成の AuK は MIT です。一方で、ContextPilot のようにライセンスが other(独自)のモデルや、ライセンス欄が空のモデルもあります。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。上の要約は法的な助言ではありません。
手元で動かすときのポイント
- 旗艦モデルは家庭用の GPU には載りません。 Hy3 は動くのが21B でも総295B を読み込む必要があります。公式の FP8 版があり、データセンター向けの GPU を想定しています。
- 公式の GGUF は、翻訳モデルの Hy-MT2 などに限られます。 1.8B を1.25bit・2bit まで量子化した GGUF も Tencent 自身が出しています。Hy3・Hy4 preview の GGUF は第三者によるものです。
- 家庭用の機材で試すなら、用途別の小型モデルが現実的です。 WeVisDoc・UI-Mate-9B などは、必要なメモリが小さく済みます。
出典: tencent/Hy3・tencent/Hy4-preview のモデルカード、Hugging Face 上の tencent の組織のモデル一覧(いずれも 2026-09-26 時点)。
当サイトの記録とデータ
当サイトはTencent自身のモデルの記事を2本、それを元に第三者が作ったファインチューン・量子化版の記事を0本、公式ブログの記事を0本公開しています。下の Hugging Face のモデル一覧は、コードが毎日取得しています。公開元別のまとめの1ページで、シリーズ名はモデル系統別まとめの各ページへリンクしています。
基本情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| Hugging Face の組織 | tencent |
| Hugging Face の公開モデル数 | 160件 |
| 公式モデルの記事 | 2本 |
| 派生モデルの記事 | 0本 |
Hugging Face で公開しているモデル
公開元が Hugging Face で公開しているモデルは全部で 160件です。そのうち、当サイトが扱う生成モデル(テキスト・画像・動画・音声など)の新しいものを組織ごとに最大15件並べています。分類・特徴抽出などのモデル、研究用の部品、モデルカードの無いリポジトリは除き、公開元自身の量子化版・補助の別版は元のモデルの行にまとめています。重みを整数型に詰めて保存したリポジトリは、Hugging Face の集計が実際のパラメータ数と違うため、パラメータ数を空欄にしています。
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| 公開日 | モデル | 用途 | パラメータ数 | ライセンス | 同じモデルの公式の別版 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2026-09-16 | tencent/WeVisDoc-4B | — | 4.4B | apache-2.0 |
— |
| 2026-09-16 | tencent/WeVisDoc-2B | — | 2.4B | apache-2.0 |
— |
| 2026-09-14 | tencent/Simple-Attention-Sparsification | テキスト生成 | — | — | — |
| 2026-08-27 | tencent/Hy4-preview | テキスト生成 | 780.0B | apache-2.0 |
FP8 |
| 2026-08-27 | tencent/ContextPilot-E4B | テキスト生成 | 7.9B | other |
— |
| 2026-08-27 | tencent/ContextPilot-14B | テキスト生成 | 14.8B | other |
— |
| 2026-08-27 | tencent/ContextPilot-8B | テキスト生成 | 8.2B | other |
— |
| 2026-08-21 | tencent/AuK-Flash | 音声 | — | mit |
— |
| 2026-08-18 | tencent/AuK | 音声 | — | mit |
— |
| 2026-08-14 | tencent/UI-Mate-democua-27B | VLM・マルチモーダル | 27.4B | apache-2.0 |
— |
| 2026-08-14 | tencent/UI-Mate-9B | VLM・マルチモーダル | 9.4B | apache-2.0 |
— |
| 2026-08-14 | tencent/UI-Mate-27B | VLM・マルチモーダル | 27.4B | apache-2.0 |
— |
| 2026-07-14 | tencent/Hy-Embodied-VLM-1.0 | VLM・マルチモーダル | 30.5B | apache-2.0 |
— |
| 2026-07-14 | tencent/Hy-Embodied-RxBrain-1.0 | VLM・マルチモーダル | 6.2B | apache-2.0 |
— |
| 2026-07-09 | tencent/HiLS-Attention-7B | テキスト生成 | 7.3B | apache-2.0 |
— |
Hugging Face の API からコードが取得した値です。最終更新 2026-09-26(JST)。
公式モデルのライセンス(記事に記録した値)
| ライセンス | 商用利用 | モデル |
|---|---|---|
apache-2.0 |
商用利用可 | tencent/WeVisDoc-4B |
同じ公開元でも、モデルごとにライセンスが違うことがあります。法的な助言ではありません。使う前に各モデルのライセンス原文を確認してください。
シリーズ別
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| シリーズ | 公式モデルの記事 | 派生モデルの記事 | 最小のVRAM階層 | 最新の記事 |
|---|---|---|---|---|
| WeVisDoc | 1 | 0 | 4GB | 2026-09-18 |
| Qwen3 | 1 | 0 | — | 2026-09-14 |
公式モデルの記事
| 公開日 | モデル | 種類 | 記事 |
|---|---|---|---|
| 2026-09-18 | tencent/WeVisDoc-4B | 新モデル | Tencent、ドキュメント解析モデル「WeVisDoc-2B/4B」公開 |
| 2026-09-14 | tencent/Simple-Attention-Sparsification | 新モデル | 「Simple-Attention-Sparsification」テキスト生成モデル：必要VRAM 12GB〜 |
最終更新 2026-09-26(JST)。ページ前半の解説は、出典に挙げた一次資料をもとに AI を用いて執筆したものです。「当サイトの記録とデータ」以降の表と一覧は、記事ログとHugging Face の API からコードが組み立てています。