
تينسنت تطلق Hy4 preview بمصدر مفتوح: 770 مليار معامل وسياق يتجاوز مليون رمز
النموذج الجديد لديه 770 مليار معامل إجمالي و49 ملياراً نشطاً ونافذة سياق تتجاوز مليون رمز، وهو متاح عبر WorkBuddy وCodeBuddy وعبر الواجهة البرمجية على TokenHub وOpenRouter.
أطلقت شركة تينسنت في 28 أغسطس نموذج Tencent Hy4 preview وأتاحته بمصدر مفتوح: نموذج لغوي من الجيل الجديد بـ770 مليار معامل إجمالي و49 مليار معامل نشط ونافذة سياق تتجاوز مليون رمز. وتقول الشركة إنه صُمم لمهام الإنتاجية الواقعية: البرمجة والعمل المكتبي والبحث العلمي.
الإتاحة والأسعار
يتوفر Hy4 preview كنموذج مفتوح المصدر، ويمكن الوصول إليه عالمياً عبر WorkBuddy وCodeBuddy وYuanbao وima ومنتجات تينسنت الأخرى، أو الاتصال به عبر واجهة برمجية من خلال Tencent Cloud TokenHub وOpenRouter. عند الإطلاق سيكون مجانياً على WorkBuddy وCodeBuddy لأسبوعين، ومُدّ الوصول المجاني إلى Hy3 على المنصتين حتى 30 سبتمبر. أما أسعار الواجهة البرمجية فهي 0.834 دولار لكل مليون رمز إدخال، و2.501 دولار لكل مليون رمز إخراج، و0.042 دولار لكل مليون رمز عند إصابة الذاكرة المؤقتة.
تقييم داخلي وقدرات
في تقييم داخلي أعمى شارك فيه 163 خبيراً و203 مهام هندسية، حصل Hy4 preview على متوسط 2.99 من 4.00، متقدماً قليلاً على GLM-5.3 (2.92) وKimi K3 (2.94). ودُرّب النموذج على بيانات عالية الجودة أُنشئت مع خبراء تينسنت في هندسة البرمجيات والألعاب والتمويل والأمن. وفي هندسة البرمجيات يحسّن فهم مهام التطوير ذات السياق الطويل والتخطيط والتنقيح والتحقق وجودة الواجهات البصرية؛ وفي سيناريوهات العمل المكتبي والتحليلي يعزّز التحليل المالي والعمل عبر المستندات وجداول البيانات والعروض التقديمية؛ وفي تطوير الألعاب يستطيع توليد نموذج أولي قابل للعب من طلب واحد باللغة الطبيعية؛ وفي البحث العلمي تظهر تحسينات في البحث والتطوير بالذكاء الاصطناعي ومحاكاة الديناميكا الجزيئية وفيزياء المادة المكثفة والرياضيات الأساسية.
تحسين الذات والاستدلال
من التفاصيل اللافتة أن Hy4 preview شارك للمرة الأولى في تطوير نفسه، مساهماً في التحسين الآلي لطرق التدريب واستراتيجيات البيانات وأطر التقييم والمعاملات منخفضة المستوى. فقد اقترح أساليب وأجرى تجارب وكرّر العمل بناءً على النتائج، مع تغذية الشيفرة والسجلات والملاحظات جولات لاحقة، ما شكّل حلقة مبكرة من التحسين الذاتي التكراري. كما حلّل النموذج بنفسه عنق الزجاجة في نظام الاستدلال الخاص به ونفّذ عدة جولات من تحسين دمج المعاملات والتواصل، ما رفع الإنتاجية من الطرف إلى الطرف بنسبة 31.8% مقارنة بالأساس، مع مكاسب ثابتة عبر أطوال السياق ومستويات التزامن المختلفة. وتقول الشركة إن الدفعة التالية من سلسلة Hy4 ستصل قريباً.
SiTech — تطوير ويب مدعوم بالذكاء الاصطناعي
نبني مواقع سريعة وعصرية وندمج الذكاء الاصطناعي في سير عمل الشركات. لديك مشروع أو سؤال؟ يسعدنا مساعدتك.