Превью-версия Hy4 входит в число лучших моделей с открытым исходным кодом и создавалась для реальных прикладных задач — показывает высокие результаты в программировании, офисной работе и научных исследованиях.
Tencent выпустила и открыла исходный код превью-версии Tencent Hy4 — языковой модели нового поколения с 770 млрд общих параметров и 49 млрд активных, а также контекстным окном свыше 1 млн токенов. Модель демонстрирует высокие результаты на реальных прикладных задачах: в программировании, офисной работе и научных исследованиях.
Hy4 preview доступна как модель с открытым исходным кодом, а также глобально через WorkBuddy и CodeBuddy, Yuanbao, ima и другие продукты Tencent. Пользователи могут опробовать модель напрямую через эти приложения или подключиться к ней по API через Tencent Cloud TokenHub и OpenRouter.
При запуске Hy4 preview будет бесплатно доступна в WorkBuddy и CodeBuddy в течение двух недель. Бесплатный доступ к Hy3 на обеих платформах также продлён до 30 сентября.
Hy4 preview заметно выросла в размере модели, длине контекста и объёме данных для обучения. Улучшения на этапах предобучения и дообучения привели к значительному скачку в общем уровне интеллекта модели, что поставило её в число лучших открытых моделей.
Команда Hunyuan продолжает работу в тесном сотрудничестве с продуктами CodeBuddy и WorkBuddy, оптимизируя реальный пользовательский опыт в разных прикладных сценариях. В слепом тестировании, проведённом внутри Tencent с участием 163 экспертов и 203 инженерных задач, Hy4 preview набрала в среднем 2,99 из 4,00 — немного опередив GLM-5.3 (2,92/4,00) и Kimi K3 (2,94/4,00).
Hy4 preview разрабатывалась с прицелом на продуктивность: модель обучалась на высококачественных данных, созданных совместно с экспертами Tencent в области разработки ПО, игр, финансов, безопасности и других сфер, а также в тесной связке с продуктами вроде WorkBuddy. Это позволило добиться заметных улучшений в широком спектре прикладных задач.
В разработке ПО Hy4 preview демонстрирует более сильное понимание, планирование, отладку и проверку при работе с длинным контекстом, а также улучшает визуальное качество и удобство взаимодействия во фронтенд-разработке.
В офисных и аналитических сценариях модель значительно лучше понимает сложную рабочую среду и обладает улучшенными возможностями финансового анализа. Также усовершенствована работа с анализом данных и совместной работой над несколькими документами — модель поддерживает полный цикл: от обработки информации до создания документов, таблиц и презентаций.
В разработке игр Hy4 preview способна создать играбельный прототип по одному текстовому запросу и эффективно работать с игровыми движками. Далее разработчики могут дорабатывать сложные игровые проекты через многошаговое взаимодействие с моделью.
В научных исследованиях Hy4 preview показывает более высокие способности к пониманию, рассуждению и решению сложных исследовательских задач — с заметным прогрессом в таких областях, как разработка ИИ, моделирование молекулярной динамики, физика конденсированного состояния и фундаментальная математика.
Примечательно, что Hy4 preview впервые приняла участие в собственной разработке — в автоматизированной оптимизации методов обучения, стратегий работы с данными, систем оценки и низкоуровневых операторов. Модель предлагала подходы, проводила эксперименты и итеративно улучшала результаты, а получившийся код, логи и обратная связь использовались в следующих раундах исследования. Так сформировался ранний вариант рекурсивного цикла самосовершенствования.
Hy4 preview также самостоятельно проанализировала узкие места в своей инференс-системе и провела несколько раундов оптимизации — в том числе слияние операторов и оптимизацию коммуникации. Эти улучшения повысили сквозную пропускную способность на 31,8% по сравнению с базовым уровнем, причём прирост оказался стабильным при разной длине контекста и разном уровне параллелизма. Это демонстрирует способность модели самостоятельно оптимизировать собственную инференс-инфраструктуру.
Hy4 preview сохраняет экономическую эффективность, делая продвинутый ИИ более доступным. Цены на API составляют 0,834 доллара за миллион входных токенов, 2,501 доллара за миллион выходных токенов и 0,042 доллара за миллион токенов при попадании в кэш.
Придерживаясь подхода «сначала превью, затем официальный релиз», команда Hunyuan постоянно учитывает обратную связь от пользователей в разработке — благодаря этому модели совершенствуются через решение реальных задач. Следующая партия моделей серии Hy4, как ожидается, выйдет в ближайшее время.