Puntos clave
- Hy-Nomas es un modelo de mundo de video interactivo de código abierto de Tencent Hy, anunciado el 23 de octubre de 2026 bajo licencia Apache 2.0.
- Genera video por segmentos y permite cambiar la escena después de empezar, combinando instrucciones de texto con trayectorias de cámara.
- Tiene 9B de parámetros, mantiene memoria del mundo entre segmentos y admite adaptación LoRA ligera para dominios como la robótica.
- Está optimizado para inferencia en GPU de consumo: una sola RTX 4090 puede ejecutarlo a 720p y 24 fotogramas por segundo.
Datos rápidos
| Tipo | Modelo de mundo de video interactivo |
|---|---|
| Dispositivos | GPU de consumo (RTX 4090); web oficial |
| Precio | Gratuito y de código abierto (Apache 2.0) |
| Idiomas | Instrucciones en varios idiomas; consulta la web oficial |
| Lo destacado | Interacción libre con texto y cámara; memoria del mundo |
| Dificultad | Media: requiere GPU potente para uso local |
| Categoría | IA y modelos |
| Creador | Tencent Hy |
| Sitio oficial | hy-nomas.hy.tencent.com ↗ |
| Popularidad | 🔥 63,1K Popularidad |
| Última actualización |
Qué es Hy-Nomas y por qué se ha vuelto tendencia
Hy-Nomas es un modelo de mundo de video interactivo de código abierto desarrollado por Tencent Hy, la división de inteligencia artificial de Tencent. Se anunció el 23 de octubre de 2026 y su propuesta es distinta a la de los generadores de video convencionales: en lugar de producir un clip cerrado a partir de un único prompt, genera la escena por segmentos y te deja intervenir mientras el video avanza. Esa combinación de generación y control en tiempo de ejecución es lo que lo ha puesto en tendencia.
La diferencia clave frente a otros modelos de video es la interacción libre. Puedes empezar con una indicación inicial y, a partir de ahí, enviar nuevas instrucciones de texto y movimientos de cámara para dirigir cada segmento siguiente. El modelo conserva una memoria del mundo entre segmentos, de modo que los objetos, la iluminación y la orientación de la cámara tienden a mantenerse coherentes aunque cambies el rumbo de la escena a mitad de camino.
Tencent Hy lo publica bajo licencia Apache 2.0, lo que significa que puedes usarlo, modificarlo y redistribuirlo, incluso con fines comerciales, siempre que respetes las condiciones de esa licencia. Con 9B de parámetros y una optimización pensada para GPU de consumo, el modelo apunta a creadores, investigadores y desarrolladores que quieren experimentar con mundos de video sin depender de infraestructura de centro de datos.
- Interacción después del primer prompt
No estás atado a la indicación inicial: puedes cambiar el mundo una vez que ya ha empezado a generarse, algo poco habitual en modelos de video.
- Memoria del mundo entre segmentos
El modelo arrastra contexto de los segmentos anteriores para que la escena no se desmorone cuando introduces nuevos cambios.
- Licencia Apache 2.0
Es código abierto de verdad: puedes integrarlo en tus propios proyectos y adaptarlo, no solo usarlo a través de una web.
- Pensado para GPU de consumo
La optimización de inferencia busca que funcione en hardware asequible, no solo en clústeres profesionales.
Cómo funciona por dentro: segmentos, cámara y memoria del mundo
El funcionamiento se organiza en torno a segmentos de video. Empiezas con una indicación de texto que describe la escena inicial y el modelo genera un primer fragmento. A partir de ahí, cada nuevo segmento se construye recibiendo tus instrucciones de texto y tus trayectorias de cámara, que indican hacia dónde debe moverse el punto de vista. Es un bucle de generación y control: ves el resultado, ajustas y continúas.
La memoria del mundo es el mecanismo que sostiene la coherencia a lo largo del tiempo. En lugar de tratar cada segmento como una pieza aislada, el modelo conserva información de lo ya generado, lo que ayuda a que los objetos no desaparezcan ni muten sin motivo y a que la dirección de la cámara sea consistente. Esa continuidad es lo que permite hablar de un mundo persistente y no solo de clips encadenados.
Hy-Nomas también admite adaptación LoRA ligera para dominios especializados, como la robótica. LoRA es una técnica que permite ajustar un modelo grande entrenando solo un conjunto reducido de parámetros adicionales, mucho más barato que un reentrenamiento completo. En la práctica, esto abre la puerta a especializar el modelo para entornos o tareas concretas sin perder las capacidades generales que ya trae de fábrica.
- Control por trayectorias de cámara
Puedes indicar movimientos de cámara además del texto, lo que da un control espacial que muchos generadores de video no ofrecen.
- Adaptación LoRA para nichos
La especialización en dominios como robótica se hace con ajustes ligeros, no reentrenando el modelo desde cero.
- Generación por segmentos
El video se construye por partes, lo que facilita corregir el rumbo sin descartar todo lo anterior.
- 9B de parámetros
Un tamaño contenido que explica por qué puede aspirar a ejecutarse en una sola GPU de consumo.
Cómo probar Hy-Nomas paso a paso y con qué hardware
La vía más sencilla para empezar es la página oficial del proyecto en hy-nomas.hy.tencent.com, donde Tencent Hy ofrece acceso al modelo y materiales de demostración. Si prefieres el uso local, el proyecto se distribuye como código abierto con pesos publicados, de modo que puedes descargarlo y ejecutarlo en tu propia máquina. Antes de lanzarte, conviene revisar en la web oficial los requisitos exactos y las instrucciones de instalación vigentes.
En cuanto al hardware, las notas del proyecto indican que está optimizado para inferencia en GPU de consumo y que una sola RTX 4090 puede ejecutarlo a 720p y 24 fotogramas por segundo. Eso no significa que cualquier equipo sirva: hablamos de una tarjeta gráfica de gama alta. Si no dispones de ese hardware, la alternativa es usar la versión accesible desde la web oficial, que evita montar el entorno por tu cuenta.
A la hora de experimentar, la recomendación práctica es empezar con un clip corto y cambiar solo una instrucción a la vez. Así puedes observar con claridad si el modelo conserva los objetos y la dirección de cámara antes de complicar la escena. Cuando tengas confianza con ese flujo básico, podrás encadenar más segmentos, introducir movimientos de cámara más ambiciosos o probar una adaptación LoRA para tu dominio concreto.
- Empieza por la web oficial
Es la forma más rápida de ver el modelo en acción sin configurar nada en tu equipo.
- Un cambio por segmento
Modificar una sola instrucción cada vez te ayuda a evaluar la memoria del mundo y la coherencia de la cámara.
- Revisa los requisitos reales
Los detalles de instalación, pesos y dependencias cambian; confírmalos siempre en la página oficial del proyecto.
Usos reales, comparación con otros modelos y límites que debes conocer
Los casos de uso más evidentes están en la creación de contenido y la previsualización: storyboards que se pueden modificar sobre la marcha, prototipos de escenas para cine o videojuegos y experimentos de mundos persistentes donde el espectador influye en lo que ocurre. La adaptación LoRA para robótica sugiere además un interés en simular entornos controlables, algo útil para entrenar o validar sistemas que se mueven en el espacio.
Frente a otros generadores de video, la diferencia de Hy-Nomas no está tanto en la calidad máxima de un plano como en el control continuo. Muchos modelos producen un clip excelente a partir de un prompt, pero no te dejan reescribir la escena a mitad de la generación. Aquí la interacción libre y la memoria del mundo son el argumento principal, junto con el hecho de ser código abierto bajo Apache 2.0, algo que no todos los modelos de su categoría ofrecen.
Conviene ser realista sobre las limitaciones. Ejecutarlo localmente exige una GPU potente, y la cifra de 720p a 24 fotogramas por segundo corresponde a una RTX 4090, no a equipos modestos. Además, la coherencia de la memoria del mundo no es perfecta por definición y puede degradarse en secuencias muy largas o con cambios bruscos. Los detalles sobre idiomas admitidos, límites de uso y disponibilidad exacta de pesos conviene verificarlos en la web oficial, porque pueden cambiar.
- Ideal para escenas que evolucionan
Brilla cuando necesitas cambiar el rumbo de una escena ya iniciada, no cuando solo quieres un plano único perfecto.
- Código abierto como ventaja competitiva
La licencia Apache 2.0 permite integrarlo y adaptarlo, algo que diferencia a Hy-Nomas de alternativas cerradas.
- El hardware marca el límite
Sin una GPU de gama alta, la experiencia local se complica; la web oficial es la vía realista para muchos usuarios.
- Verifica antes de confiar
Precios, límites e idiomas no están confirmados en todos los casos: consulta siempre la página oficial del proyecto.
Guía paso a paso
Entra en la página oficial del proyecto
Abre hy-nomas.hy.tencent.com para conocer la propuesta, ver demostraciones y localizar los enlaces de descarga y documentación. Es el punto de partida recomendado antes de instalar nada, porque allí se publican los requisitos y las novedades del modelo.
Elige entre la web y la ejecución local
Si solo quieres probarlo, la versión accesible desde la web oficial te ahorra configurar un entorno. Si necesitas control total, descarga los pesos y el código, que se distribuyen como proyecto de código abierto bajo licencia Apache 2.0.
Prepara tu hardware y el entorno
Para uso local necesitarás una GPU potente; las notas del proyecto señalan una RTX 4090 capaz de generar a 720p y 24 fotogramas por segundo. Instala las dependencias siguiendo la documentación oficial y comprueba que tu tarjeta cumple lo que se indica allí.
Genera tu primer segmento y ajusta
Escribe una indicación de texto para la escena inicial y deja que el modelo produzca un clip corto. Después envía una sola instrucción nueva o un movimiento de cámara y observa cómo responde la memoria del mundo antes de añadir más cambios.
Escala la escena o especializa el modelo
Cuando domines el flujo básico, encadena más segmentos y prueba trayectorias de cámara más complejas. Si tu objetivo es un dominio concreto como la robótica, explora la adaptación LoRA ligera que el proyecto menciona para especializar el modelo.
Preguntas frecuentes
¿Hy-Nomas es gratis?
Sí, se distribuye como código abierto bajo licencia Apache 2.0, lo que permite usarlo, modificarlo y redistribuirlo respetando las condiciones de esa licencia. Eso no implica que no haya costes indirectos: ejecutarlo localmente requiere hardware potente, y el acceso a través de servicios en la nube puede tener su propio precio. Consulta la página oficial para conocer las condiciones vigentes.
¿Qué necesito para ejecutarlo en mi equipo?
Las notas del proyecto indican que está optimizado para inferencia en GPU de consumo y que una sola RTX 4090 puede generar a 720p y 24 fotogramas por segundo. Es decir, hablamos de una tarjeta gráfica de gama alta, no de un portátil corriente. Si tu equipo no llega a ese nivel, la alternativa práctica es usar la versión disponible desde la web oficial.
¿En qué se diferencia de otros generadores de video?
La diferencia principal es la interacción libre: puedes cambiar la escena después de que la generación haya comenzado, combinando instrucciones de texto con trayectorias de cámara. Además, mantiene una memoria del mundo entre segmentos para conservar coherencia. La mayoría de generadores de video trabajan con un prompt inicial y producen un clip cerrado, sin ese control continuo.
¿Puedo usarlo para robótica o proyectos especializados?
El proyecto menciona una adaptación LoRA ligera para dominios especializados como la robótica. LoRA permite ajustar el modelo entrenando solo un conjunto reducido de parámetros, mucho más económico que un reentrenamiento completo. Es una vía razonable para especializar Hy-Nomas en un entorno concreto, aunque conviene revisar la documentación oficial para conocer el procedimiento exacto.
¿Dónde encuentro la versión oficial y los pesos del modelo?
La página oficial del proyecto está en hy-nomas.hy.tencent.com, y desde ahí se enlazan los recursos de código abierto y los pesos publicados por Tencent Hy. Como los detalles de disponibilidad, idiomas admitidos y límites de uso pueden cambiar con el tiempo, lo más fiable es consultar esa web antes de tomar cualquier decisión técnica o de inversión en hardware.
