أصدرت Tencent Hy4 في 4 نوفمبر، وهو الإصدار الأحدث من نموذجها الرائد لعائلة Hunyuan، وأعلنت أنها تضع Hy "بين أقوى النماذج مفتوحة المصدر لأول مرة." يصف الإعلان، المنشور على صفحة أبحاث Hy الرسمية لشركة Tencent، عمليات التوسع الكبيرة في كل من التدريب المسبق وما بعد التدريب مقارنةً بمعاينة Hy4 التي فتحتها الشركة مفتوحة المصدر في أغسطس، والتي تم إصدارها كنموذج مزيج من الخبراء مكون من 770B مع نافذة سياق مليون رمز مميز.
يتوفر Hy4 الآن على Tencent Cloud وOpenRouter، وكذلك داخل منتجات Tencent بما في ذلك CodeBuddy وWorkBuddy وYuanbao وima. تقول الشركة إنها تحقق مكاسب كبيرة في الأداء مقارنة بمعاينة Hy4 بنفس سعر واجهة برمجة التطبيقات. لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع أحدث تطورات الذكاء الاصطناعي.
وصول الرؤية واستخدام الكمبيوتر إلى Hy
التغييرات في القدرة الرئيسية مرئية. يدعم Hy4 إدراك الرؤية لأول مرة، مما يسمح للنموذج بفهم تفاصيل الصورة الدقيقة وتفسير المخططات المعقدة، كما يدعم استخدام الكمبيوتر لأول مرة أيضًا - حيث يعمل عبر واجهات سطر الأوامر وواجهات المستخدم الرسومية.
تقول شركة Tencent إنها دربت النموذج على برامج متخصصة مثل أدوات Blender وCAD، وعلى مسارات عمل طويلة المدى تشمل تطبيقات متعددة، لتحسين قدرته على تخطيط المهام المهنية وتنفيذها. وفي مناقشات المطورين التي أعقبت الإطلاق، سلط المستخدمون الضوء على مقاطع فيديو توضيحية توضح النموذج وهو يحدد موقع ميزة صغيرة في صورة قمر صناعي كبيرة ويستنتج مكان التقاط الصورة.
المعايير التي تهدف إلى العمل الحقيقي
تعتمد استراتيجية التقييم في Tencent بشكل كبير على المجالات المهنية بدلاً من الاختبارات الأكاديمية الكلاسيكية. في مجال التمويل، قامت الشركة ببناء الآلاف من مساحات العمل الواقعية وعشرات الآلاف من المهام التي تشمل أبحاث الصناديق، وتحليل الأسهم، والاستراتيجيات الكمية، وتخصيص الأصول، وتمويل الشركات، والمحاسبة الضريبية. ومن خلال العمل مع Tencent Financial Technology، قام 213 متخصصًا في مجال التمويل بتقييم النموذج، 153 منهم من مؤسسات مالية رائدة، وقد أبلغ أكثر من 70 بالمائة منهم عن أكثر من خمس سنوات من الخبرة في هذا المجال.
من خلال 579 مهمة مالية في العالم الحقيقي، ذكرت Tencent أن Hy4 احتلت المرتبة الأولى بين النماذج ذات الوزن المفتوح بنتيجة 3.04، متقدمة على DeepSeek-V4.1-Flash-1017 عند 2.97، وKimi K3.1 Pro عند 2.68، وGLM-5.3 عند 2.68. في IRAB، وهو معيار داخلي من شركة وكيل الذكاء الاصطناعي المالي RabyteTech، تقول Tencent أن Hy4 يسجل 12.03 نقطة مئوية أعلى من معاينة Hy4.
كما أبلغت الشركة عن مكاسب الموثوقية: خفضت Hy4 معدل الهلوسة إلى 5.45 بالمائة من 15.76 بالمائة في معاينة Hy4، وخفضت أخطاء التخمين من 23.1 بالمائة إلى 5.6 بالمائة، بعد الترقيات المستهدفة للبحث التي تغطي الاسترجاع الحساس للوقت، والتوليف متعدد المصادر، والتحقق من الاتساق الواقعي. في مجال البحث العلمي، تقول Tencent إن Hy4 تحتل المرتبة الأولى بين النماذج ذات الوزن المفتوح في TenureTrail، وهو معيارها الداخلي الذي يضم 123 مهمة بحثية عبر سبعة تخصصات.
الألعاب والمستندات والتحسين الذاتي المتكرر
تلقى تطوير اللعبة معاملته الخاصة. عقدت Tencent شراكة مع مطورين محترفين في Interactive Entertainment Group - القسم الذي يقف وراء بعض أكبر امتيازات الألعاب في العالم - لتنظيم بيانات التدريب والتقييمات التي تغطي تنفيذ الميزات ومنطق اللعب وتتبع الحالة وخطوط الأصول. تقول Tencent إن Hy4 تم تكييفها على نطاق واسع مع Unreal Engine وUnity وGodot، وتم تحسين معاينة Hy4 بنسبة 19.1 بالمائة على GameDev و9.8 بالمائة على GameLogic، مع دعم جديد لتطوير الألعاب متعددة اللاعبين.
في سير العمل المكتبي، قامت Tencent بتحسين قدرة النموذج على التحرير المشترك لملفات Word وExcel وPowerPoint في الوقت الفعلي، والإبلاغ عن مكاسب واضحة في التقييم الأعمى في تنسيق المستندات والموثوقية وسهولة الاستخدام. قالت Manus، منصة وكيل الذكاء الاصطناعي، في التعليقات المضمنة في الإعلان أن Hy4 حققت معدل إكمال المهام بنسبة 97 بالمائة تقريبًا في مهام إنشاء المستندات وتحريرها.
الادعاء الأكثر تخمينًا يتعلق بالتحسين الذاتي العودي. تقول Tencent أنه بالاقتران مع حزام Hyra 2.0 الخاص بها، قامت Hy4 بتحسين البنية التحتية الداخلية للتدريب المسبق للشركة لنماذج أصغر ذات نفس البنية وتدريب متغير بشكل مستقل يتفوق على خط الأساس الرسمي لـ Jev في معايير متعددة. تم تطوير نموذجين أساسيين بشكل مشترك بواسطة Hy4 وHyra 2.0 — HyCell لتمثيل الخلية الواحدة وHyPDE لنمذجة المجال المادي — وهما مفتوحان المصدر لجعل هذه النتائج قابلة لإعادة الاستخدام.
تصفية السلامة السيبرانية والحيوية
تناولت Tencent سلامة القدرات بشكل مباشر. وقالت الشركة إنها قامت بتصفية المحتوى المسيء "مثل تطوير الاستغلال والهندسة العكسية واختبار الاختراق لتجنب تضخيم القدرات الهجومية المحتملة" - وهو نهج وصفته رويترز بأنه تدريب النموذج ببيانات محدودة للأمن السيبراني وسط مخاوف من الاختراق.
فيما يتعلق بالأمن الحيوي، أفادت Tencent أن قدرات التصميم التجريبي المفتوح لشركة Hy4 حصلت على 30.4 من 100 على Hy-BioExperimentBench، والذي تضعه الشركة تحت عتبة المخاطر العالية. خلص الخبراء الداخليون الذين قاموا بمراجعة مسارات الاستدلال الخاصة بالنموذج إلى أنه على الرغم من أن Hy4 لديه فهم قوي لعلم الأحياء التأسيسي، إلا أن قدرته على تحويل تلك المعرفة إلى بروتوكولات تجريبية قابلة للتنفيذ تظل محدودة، وتقول Tencent إنها لم تجد أي دليل على أن Hy4 يخفض بشكل هادف حاجز التسبب في ضرر بيولوجي.
الأوزان المفتوحة الموعودة — باستخدام بطاقة النظام
هناك تفصيل واحد يعقد الإطار "مفتوح المصدر": أوزان Hy4 الكاملة غير قابلة للتنزيل بعد. تذكر Tencent بوضوح أنها تخطط لفتح أوزان نماذج Hy4 مفتوحة المصدر وقد دخلت في شراكة مع مجتمعات vLLM وSGLang لتوفير دعم النظام البيئي. عندما يتم إصدار الأوزان، تقول الشركة إنها ستنشر أيضًا بطاقة نظام شاملة تتضمن تفاصيل تقييمات السلامة الخاصة بها - وهي وثيقة سيتم فحصها، نظرًا لأن إصدارات الأوزان المفتوحة من المختبرات الصينية قد أثارت الثناء والقلق هذا العام.
أقرت Tencent أيضًا بوجود فجوة بين Hy4 وأفضل النماذج المملوكة، لا سيما في الرياضيات على مستوى البحث، والترميز طويل الأفق، والتحسين الذاتي للنموذج، والإجابة على الأسئلة المرئية المتقدمة. ومن المقرر أن يتم التخطيط لإصدار Hy4 Flash أخف وزنًا وأرخص ثمنًا "في المستقبل القريب".
يتم الإطلاق في مجال الوزن المفتوح الصيني المزدحم بشكل متزايد، حيث تتنافس إصدارات DeepSeek وKimi وGLM جميعها على السعر والقدرة. رهان تينسنت هو أن استخدام الكمبيوتر على المستوى الاحترافي - وليس النتائج المعيارية الأولية - هو ما يحول النموذج المفتوح إلى أداة مؤسسية.
---
ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعيآخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.
اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →
