Tencent, 1 milyon tokenı aşan bağlam penceresine sahip 770 milyar parametreli Hy4 önizlemesini açık kaynak yaptı

Sürüm

Tencent, bugün açık olarak erişilebilen en güçlü modeller arasında gösterdiği büyük dil modeli Hy4 önizlemesini yayınladı ve açık kaynak yaptı. Hacker News ana sayfasına ulaşan şirket duyurusuna göre model, toplam 770 milyar parametreye sahip; bunların herhangi bir anda 49 milyarı aktif ve model bir milyondan fazla tokenlık bir bağlam penceresini işleyebiliyor. Hedef sıradan sohbet değil, pratik çıktı: yazılım geliştirme, ofis işleri ve bilimsel araştırma öne çıkan kullanım alanları.

Önizleme etiketi bilinçli bir tercih. Tencent, modellerini önce önizleme olarak yayınladığını, gerçek kullanımdan geri bildirim topladığını ve bunları resmi sürümlere dahil ettiğini söylüyor. Hy4 serisindeki ek modellerin yakında gelmesi bekleniyor.

Tencent modeli nasıl değerlendiriyor

Modeli rakipleriyle konumlandırmak için Tencent, 163 uzman ve 203 mühendislik görevini kapsayan dahili bir kör değerlendirme yürüttü. Şirkete göre Hy4 önizlemesi 4.00 üzerinden ortalama 2.99 puan aldı ve 2.92'lik GLM-5.3 ile 2.94'lük Kimi K3'ü az bir farkla geride bıraktı. İki uyarı var: çalışmayı tasarlayan ve yürüten Tencent'in kendisi ve duyuruda harici bir denetimden söz edilmiyor; dolayısıyla bu sıralama kesinleşmiş bir sonuç değil, satıcı iddiası olarak okunmalı.

Görev düzeyindeki iddialar

Duyuru, modelin iyileştirmelerini birkaç alana bölüyor:

• Yazılım mühendisliği: uzun bağlamlı geliştirme çalışmalarında daha iyi anlama, planlama, hata ayıklama ve doğrulama, ayrıca ön uç çıktısında daha yüksek görsel kalite.
• Ofis verimliliği: karmaşık çalışma ortamlarının analizi, finansal analiz, veri analizi ve belgeler arası işbirliğinde daha güçlü performans; bilgiyi işlemekten belge, elektronik tablo ve sunum üretimine kadar tüm iş akışını kapsıyor.
• Oyun geliştirme: model tek bir doğal dil prompt'undan oynanabilir bir prototip üretebiliyor ve oyun motorlarıyla işbirliği yapabiliyor; çok turlu konuşmayla daha da geliştirilebiliyor.
• Araştırma: yapay zekâ araştırmaları, moleküler dinamik simülasyonu, yoğun madde fiziği ve temel matematikte kazanım raporlanıyor.

Tencent bunun bir kısmını, yazılım mühendisliği, oyun, finans ve güvenlik alanındaki şirket içi uzmanların yardımıyla oluşturulan eğitim verisine ve kendi ürünleri CodeBuddy ile WorkBuddy ile birlikte geliştirmeye bağlıyor.

Model kendi inşasına yardımcı oldu

Duyurudaki en sıra dışı iddia, modelin kendi geliştirimiyle ilgili. Hy4 önizlemesi ilk kez kendi eğitim hattının parçalarını otomatikleştirmede rol aldı; eğitim yöntemleri, veri stratejisi, değerlendirme çerçeveleri ve düşük seviyeli operatörler dahil. Tencent'e göre model yaklaşımlar önerdi, deneyler yürüttü ve sonuçlar üzerinde yineleme yaptı; ortaya çıkan kod, log'lar ve geri bildirimler sonraki keşif turlarına beslendi ve şirket bunu özyinelemeli kendini geliştirmenin erken bir döngüsü olarak nitelendiriyor.

Model ayrıca kendi inference yığınındaki darboğazları inceledi ve operatör füzyonu ile iletişim ayarı dahil olmak üzere birkaç tur optimizasyon uyguladı. Tencent, uçtan uca verimde taban çizgisine göre %31.8 artış raporluyor; kazanım farklı bağlam uzunluklarında ve eşzamanlılık düzeylerinde korunuyor. Benchmark rakamlarında olduğu gibi, bu sayılar da bağımsız doğrulama olmadan satıcıdan geliyor.

Erişilebilirlik ve fiyatlandırma

Hy4 önizlemesi açık kaynak sürümü olarak ve birkaç Tencent ürünüyle kullanılabiliyor: WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao ve ima. API erişimi Tencent Cloud TokenHub ve OpenRouter üzerinden sağlanıyor. WorkBuddy ve CodeBuddy üzerindeki erişim lansmanı izleyen iki hafta boyunca ücretsiz ve her iki platformda önceki Hy3 modeline ücretsiz erişim 30 Eylül'e uzatıldı.

Fiyatlandırmada API, milyon girdi tokenı başına 0.834 dolar, milyon çıktı tokenı başına 2.501 dolar ve cache isabetlerinde milyon token başına 0.042 dolar tutuyor; Tencent bunu ileri düzey yapay zekâyı erişilebilir tutmanın bir yolu olarak çerçeveliyor.

Neden önemli

Hy4 önizlemesi net bir eğilimin yeni bir veri noktası: sınır ölçeğinde açık modeller giderek Çin laboratuvarlarından geliyor ve kapalı alternatiflerle doğrudan rekabet eden yetkinlik ve fiyatlandırmayla geliyorlar. 770 milyar toplam, 49 milyar aktif parametreli tasarım ile bir milyon tokenlık bağlam penceresinin birleşimi, doğrudan uzun, ajanlı çalışma oturumlarına —büyük kod tabanlarını okumak veya birçok belgeyi aynı anda analiz etmek gibi— kısa sohbet alışverişlerine değil, nişanlanıyor.

Kendini geliştirme iddiaları da dikkati hak ediyor. Bir model kendi eğitim hattına gerçekten katkıda bulunur ve kendi inference altyapısını hızlandırırsa, kısmen bile olsa, etki zamanla bileşik olarak büyür: daha iyi modeller daha iyi modeller inşa etmeye yardım eder. Bağımsız doğrulamaya hâlâ ihtiyaç var ve önizleme durumu, resmi sürümün şu an yayınlanan'dan farklı olabileceği anlamına geliyor. Yine de açık ağırlıklar, çok büyük bağlam penceresi ve düşük API fiyatlandırmasının birleşimi geliştiricilere değerlendirmeleri için ciddi bir yeni seçenek sunuyor.