This work aimed to evaluate alternatives for generalist hypsometric modeling of eucalypt via linear regression, with inclusion of distance-independent competition indices as a predictor variable. The data used came from 34 plots distributed in four 72-month-old forest management units. Seven distance-independent competition indices were calculated. The predictive performance of 16 generalist hypsometric models was evaluated, and 14 double-entry models (DAP and competition index) were proposed. All equations generated were biologically consistent. Given the information absence on the height of dominant trees, generalist modeling can be better employed with inclusion of the IC4 index, which represents basal area of neighboring competing trees. It is concluded that the inclusion of competition indices in hypsometric models increase generalization capacity of equations for eucalyptus stands with different productive capacities. The IC4 competition index favors fit quality and predictive performance of the hypsometric modeling in the studied sites. Keywords: Competition, generalization, hypsometric relationship, linear regression.O objetivo do presente trabalho foi avaliar alternativas para a modelagem hipsométrica generalista de eucalipto via regressão linear, com a inclusão de índices de competição independentes da distância como variável preditora. Os dados utilizados foram provenientes de 34 parcelas distribuídas em quatro unidades de manejo florestal com 72 meses de idade. Calcularam-se 7 índices de competição independentes da distância. Avaliou-se o desempenho preditivo de 16 modelos hipsométricos generalistas, sendo propostos 14 modelos de dupla entrada (DAP e índice de competição). Todas as equações geradas foram biologicamente consistentes. Diante da ausência de informações da altura de árvores dominantes, a modelagem generalista pode ser melhor viabilizada com a inclusão do índice IC4, que representa a área basal de árvores vizinhas competidoras. Conclui-se que a inclusão de índices de competição em modelos hipsométricos ampliam a capacidade de generalização de equações para talhões de eucalipto com distintas capacidades produtivas. O índice de competição IC4 favorece a qualidade de ajuste e desempenho preditivo da modelagem hipsométrica nos sítios estudados. Palavras chave: Competição, generalização, relação hipsométrica, regressão linear.