💯Tencent Hunyuan представила открытую модель Hy4 Preview — она вошла в топ открытых LLM

Tencent Hunyuan 28 августа выпустила и открыла исходный код Hy4 Preview — новой языковой модели с 770 млрд суммарных параметров, 49 млрд активных параметров и контекстным окном более 1 млн токенов. Это третий крупный релиз компании за полгода.

Модель позиционируется как «созданная для продуктивности» и показывает сильные результаты в программировании, офисных задачах, финансах и научных исследованиях. Во внутреннем слепом тестировании Tencent с участием 163 экспертов и 203 инженерных задач Hy4 Preview набрала 2,99 из 4, немного обойдя GLM 5.3 (2,92) и Kimi K3 (2,94). Разработка велась в тесной связке с продуктами WorkBuddy и CodeBuddy, что усиливает позиции WorkBuddy как ведущего ИИ-агента для продуктивности в Китае.

Примечательно, что Hy4 Preview впервые участвовала в собственном процессе разработки: модель автоматизировала оптимизацию методов обучения, стратегий данных, системы оценки и низкоуровневых операторов. Она также проанализировала узкие места инференс-системы и за счёт оптимизации операторного фьюжна и коммуникаций увеличила сквозную пропускную способность на 31,8% относительно базовой версии.

Цены: $0,834 за миллион входных токенов, $2,501 за миллион выходных и $0,042 за миллион токенов при попадании в кэш. Hy4 Preview уже доступна в китайской и международной версиях WorkBuddy и CodeBuddy, Yuanbao, ima, а также через API Tencent Cloud TokenHub и OpenRouter.

#AI #Tencent #Hy4 #Hunyuan #LLM #OpenModels

⚙️ Tencent представила Hy4 Preview — открытую LLM с 1 млн токенов контекста

Китайская Tencent выпустила новую open-weight модель Hy4 Preview. Это текстовая LLM без поддержки зрения: 770 млрд параметров всего, 49 млрд активных, контекстное окно 1 млн токенов. Вес модели занимает 1,56 ТБ на Hugging Face. Для сравнения, предыдущая Hy3 (июль) была заметно скромнее: 295B total, 21B active, 256K контекста и 598 ГБ весов.

В шаблоне чата модели обнаружились два режима reasoning: «high» по умолчанию и «no_think» — с отключённым рассуждением. Промежуточных уровней нет. Саймон Уиллисон проверил Hy4 через OpenRouter на своём стандартном SVG-тесте с пеликаном на велосипеде — модель справилась и нарисовала корректную картинку. Любопытно, что reasoning-трейс написан слегка усечённым английским: модель экономит токены на скрытых рассуждениях и не тратит их на идеальную грамматику.

Практический смысл: Hy4 Preview — это большой скачок Tencent в классе open-weight моделей. Огромный контекст в 1 млн токенов делает её кандидатом для работы с длинными кодовыми базами, большими документами и многошаговыми агентными сценариями. При этом архитектура с активными параметрами позволяет держать расходы на инференс ниже, чем у плотных моделей сопоставимого размера.

#AI #LLM #Tencent #Hy4 #OpenWeights #Tech