Hy4 と Kimi K3.1 Pro：Hy4 は約3倍速く、答えに説明まで添える

Tencent の Hy4 と Moonshot AI の Kimi K3.1 Pro は、どちらも中国の研究所が10月末から11月はじめに出した推論モデルで、文脈は約100万トークンです。Tencent は Hy4 の発表で、金融の比較評価で Kimi K3.1 Pro を上回ったと公表しています。仕様表だけでは選びにくいので、FastMetal の比較用の問題を両方に同じ条件で投げ、返ってきた中身と速さを見ました。

この記事の要点

• 応答時間の中央値は Hy4 が48秒、Kimi K3.1 Pro が153秒。41問中38問で Hy4 のほうが先に返ってきました。
• 回答の文字数は Hy4 が約1.7倍（41問合計で235,566字対136,850字）。41問中39問で Hy4 のほうが長く書きました。
• 長さの正体は、答えに添える説明です。Hy4 は書き直しの理由、翻訳の別案、テンプレートの使い方まで書き、Kimi K3.1 Pro は頼まれたものだけを返します。
• 算数の文章問題は、両方とも正解でした。
• 出力の形を決めたいなら Hy4 には JSON スキーマを渡します。FastMetal では Hy4 が厳密な JSON スキーマ指定に対応し、Kimi K3.1 Pro は対応していません。画像を読ませるなら Kimi K3.1 Pro です。

測り方

比較ページに載っている文章の問題41問（日本語20問、英語21問）を使いました。デバッグ、コードレビュー、SQL の最適化、ビジネスメール、翻訳、議事録の要約、構造化データの抽出、算数の文章問題などです。画像生成の2問は、どちらも文章のモデルなので除いています。

プロンプトは両モデルで同じで、推論の強さなどの設定は変えず、既定のまま呼びました。Kimi K3.1 Pro は2026年10月27日、Hy4 は2026年11月6日に、FastMetal の API 経由で実行しています。応答時間は FastMetal の経路で測った実測値で、混み具合によって変わります。41問は小さな標本なので、傾向として読んでください。

結果

速さの差は、長く考える問題ほど開きました。英語のコードレビューでは Hy4 が110秒、Kimi K3.1 Pro が560秒です。短く答えられる問題では差が小さく、「strawberry の r を数える」は Hy4 が4秒、Kimi K3.1 Pro が11秒でした。

Hy4 は答えに説明を添える

文字数の差がどこから来るのかは、回答を並べるとすぐにわかります。

文章をわかりやすく書き直す問題では、Kimi K3.1 Pro は書き直した一段落（180字）だけを返しました。Hy4 は書き直し案に続けて「調整のポイント」を箇条書きで並べ、文をどう分けたか、CAP 定理の解釈をなぜ直したかまで説明しています（622字）。

日本語の商品レビューを英語にする問題も同じです。Kimi K3.1 Pro は英訳だけを返しました。Hy4 は「推奨訳」と「少し上品な別案」の2つを出し、日本語でニュアンスの置き換えを解説しています。英訳そのものは Hy4 のほうがくだけた口語で、通販サイトのレビューらしい文になっていました。

ビジネスメールでは、Hy4 は【貴社名】のような差し替え欄をつけ、「そのままご利用いただける文面です」と使い方を添えています。

人が読んで選ぶ場面では、この説明が役に立ちます。一方で、出力をそのまま別のプログラムに渡す使い方では、説明を取り除く手間がかかり、その分の出力トークンも課金されます。

差が最も大きかったのは構造化データの抽出

ニュース記事から企業と財務の情報を JSON で抜き出す問題では、Kimi K3.1 Pro の回答が2,508字だったのに対し、Hy4 は25,243字でした。Hy4 は「today」のような表現ごとに、元の文言、日付への変換結果、注記を入れ子にして返しています。中身は丁寧ですが、受け取る側が想定した形にはなりません。

Hy4 でこの種の処理をするなら、response_format で JSON スキーマを渡すのが確実です。FastMetal での提供前の確認では、プロンプトと関係のないスキーマを指定しても、Hy4 はスキーマどおりの形で返しました。

curl https://api.fastmetal.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $FASTMETAL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "hy4",
    "messages": [{"role": "user", "content": "次の記事から買収した会社、買収された会社、金額を抜き出してください。（記事本文）"}],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "deal",
        "strict": true,
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "acquirer": {"type": "string"},
            "target": {"type": "string"},
            "amount_usd": {"type": "number"}
          },
          "required": ["acquirer", "target", "amount_usd"],
          "additionalProperties": false
        }
      }
    }
  }'

正確さはどちらも十分

答えが一つに決まる問題では、差は出ませんでした。3本の管で水槽を満たす英語の問題（全部開けて4.8時間、半分で管 A を止めると残りに12時間）も、良品率から生産時間を求める日本語の問題（良品1,610.4個、13.16時間、11.96時間）も、両モデルとも正しく解いています。「strawberry に r はいくつあるか」も、どちらも3つと答えました。

機能の違い

Tencent は Hy4 に画像の理解を加えましたが、FastMetal の提供経路では画像が届かないため、画像入力には対応していません。

料金は入力・出力それぞれ100万トークンあたりの従量課金で、Hy4 のほうが安く設定しています。単価は Hy4 と Kimi K3.1 Pro のモデルページでご確認ください。

どちらを選ぶか

• 待ち時間を短くしたい、説明つきの答えを人が読む：Hy4。速く返り、理由や別案まで書きます。
• 出力を決まった形で受け取りたい：Hy4 に JSON スキーマを渡します。
• 頼んだものだけを短く受け取りたい、画像を読ませたい：Kimi K3.1 Pro。

迷ったら、比較ページで同じ質問への2つの回答を並べて読むのが早道です。

よくある質問

Q. Hy4 の回答が長すぎるときは、どうすればよいですか？

プロンプトで「説明は不要、結果だけ」と指示するか、response_format で JSON スキーマを渡します。考える量は "reasoning": {"effort": "low"} で減らせます。

Q. Hy4 で画像を扱えますか？

FastMetal の提供経路では扱えません。画像を読ませるなら、Kimi K3.1 Pro など画像入力に対応したモデルを選んでください。対応状況はモデルカタログで確認できます。

Q. Tencent の金融の評価で Hy4 が上回ったというのは本当ですか？

Tencent が2026年11月4日の発表で公表した、同社と金融専門家による評価の結果です。FastMetal では金融の問題を独自に測っていません。

Q. どちらも API で使えますか？

使えます。OpenAI 互換の Chat Completions API で、モデル名に hy4 または kimi-k3.1-pro を指定します。チャットでも両方を選べます。

まとめ

Hy4 は Kimi K3.1 Pro より速く返り、答えに説明を添えます。人が読む用途ではそれが強みになり、プログラムに渡す用途では JSON スキーマで形を決めるのが使いこなしの要点です。どちらもモデルカタログから試せます。