Tencent-მა Hy4 preview გამოუშვა და ღია კოდით გაავრცელა — 770B პარამეტრი და 1M ტოკენის კონტექსტი

Tencent-მა 28 აგვისტოს გამოუშვა და ღია კოდით გაავრცელა Tencent Hy4 preview — ახალი თაობის დიდი ენობრივი მოდელი 770 მილიარდი საერთო და 49 მილიარდი აქტიური პარამეტრით, 1 მილიონ ტოკენზე მეტი კონტექსტის ფანჯრით. კომპანიის თქმით, მოდელი რეალური პროდუქტიულობის ამოცანებისთვისაა გათვლილი: კოდი, საოფისე სამუშაო და სამეცნიერო კვლევა.

სად არის ხელმისაწვდომი და რა ღირს

Hy4 preview ღია კოდის მოდელად უკვე ხელმისაწვდომია და მას გლობალურად WorkBuddy-ის, CodeBuddy-ის, Yuanbao-ს, ima-სა და Tencent-ის სხვა პროდუქტებითაც შეხვდებით; API-ით დაკავშირება Tencent Cloud TokenHub-ისა და OpenRouter-ის მეშვეობით შეიძლება. გაშვებისას მოდელი WorkBuddy-სა და CodeBuddy-ზე ორი კვირის განმავლობაში უფასოა, Hy3-ზე უფასო წვდომა კი 30 სექტემბრამდე გახანგრძლივდა. API-ის ფასები: 0,834 დოლარი მილიონ შემავალ ტოკენზე, 2,501 დოლარი მილიონ გამომავალ ტოკენზე და 0,042 დოლარი მილიონ ტოკენზე ქეშის დაჭერისას.

შიდა შეფასება და რას აკეთებს

Tencent-ის შიდა ბრმა შეფასებაში 163 ექსპერტი და 203 საინჟინრო ამოცანა მონაწილეობდა: Hy4 preview-მ საშუალოდ 2,99 ქულა აიღო 4-დან, ოდნავ მეტი, ვიდრე GLM-5.3 (2,92) და Kimi K3 (2,94). მოდელი მაღალხარისხიან მონაცემებზე გაწვრთნეს, რომლებიც Tencent-ის ექსპერტებთან ერთად შეიქმნა პროგრამული ინჟინერიის, თამაშების, ფინანსებისა და უსაფრთხოების სფეროებში. პროგრამულ ინჟინერიაში ის უკეთ ესმის გრძელ კონტექსტს, გეგმავს, ამართავს და ავალიდირებს კოდს, აუმჯობესებს ფრონტენდის ვიზუალურ ხარისხს; საოფისე და ანალიტიკურ სცენარებში აძლიერებს ფინანსურ ანალიზს და მუშაობს დოკუმენტებზე, ცხრილებსა და პრეზენტაციებზე; თამაშების შემუშავებისას ერთი ბუნებრივი ენის მოთხოვნით თამაშადი პროტოტიპის გენერაცია შეუძლია; სამეცნიერო კვლევაში კი გაუმჯობესდა AI-ის კვლევა-განვითარებაში, მოლეკულური დინამიკის სიმულაციაში, კონდენსირებული გარემოს ფიზიკასა და ფუნდამენტურ მათემატიკაში.

თვითგაუმჯობესება და ინფრასტრუქტურა

განსაკუთრებული დეტალი: Hy4 preview პირველად მონაწილეობდა საკუთარი განვითარების პროცესში — ტრენინგის მეთოდების, მონაცემების სტრატეგიების, შეფასების ჩარჩოებისა და დაბალი დონის ოპერატორების ავტომატურ ოპტიმიზაციაში. ის თავად სთავაზობდა მიდგომებს, ატარებდა ექსპერიმენტებს და იტერაციებდა შედეგებზე დაყრდნობით, რითაც ადრეული რეკურსიული თვითგაუმჯობესების ციკლი ჩამოყალიბდა. მოდელმა დამოუკიდებლად გააანალიზა საკუთარი ინფერენსის სისტემის შეფერხებებიც და ოპერატორების გაერთიანებისა და კომუნიკაციის ოპტიმიზაციის რამდენიმე რაუნდი ჩაატარა — საბოლოო გამტარუნარიანობა საბაზისო მაჩვენებელზე 31,8%-ით გაიზარდა, თანაბრად სხვადასხვა კონტექსტის სიგრძესა და დატვირთვის დონეზე. კომპანია ამბობს, რომ Hy4 სერიის შემდეგი მოდელები მალე გამოვა.