Investigações científicas sobre a modelagem da altura de árvores reduzem custos e o tempo em inventário florestais, aumentando o rendimento da amostragem. 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.