أصدرت Tencent معاينة Hy4 مفتوحة المصدر، وهو نموذج لغة كبير جديد رائد من فريق Hunyuan التابع لها والذي تضعه الشركة على حدود المصادر المفتوحة. هبطت الأوزان على Hugging Face، وModelScope، وGitCode، وCNB في 28 أغسطس بموجب ترخيص Apache 2.0 المسموح به، إلى جانب متغير FP8 المكمّم للاستدلال الأرخص.

يؤدي هذا الإطلاق إلى تكثيف المنافسة بين المختبرات الصينية التي تشحن نماذج الحدود ذات الوزن المفتوح، وهو المجال الذي يتضمن حاليًا سلسلة GLM من Z.AI ونماذج Kimi من Moonshot AI. ذكرت بلومبرج أن تينسنت تدعي أن النموذج الجديد يتفوق على كلا المنافسين في الاختبارات الداخلية - وهو ادعاء يستحق التدقيق، مثل جميع التقييمات التي يديرها البائع. لمزيد من السياق حول هذه القصة، راجع تغطية صناعة الذكاء الاصطناعي.

أرقام العناوين

معاينة Hy4 عبارة عن نموذج مزيج من الخبراء (MoE) يحتوي على 770 مليار معلمة إجمالية، منها 49 مليار يتم تنشيطها لكل رمز مميز. وفقًا للبطاقة النموذجية الرسمية المنشورة على مستودع Tencent-Hunyuan GitHub، يحتوي العمود الفقري على 78 طبقة، و256 خبيرًا موجهًا بالإضافة إلى خبير مشترك واحد، ويقوم بتنشيط أفضل 8 خبراء موجهين لكل رمز مميز. تم إنشاء طبقة تنبؤ أصلية متعددة الرموز (MTP) - 10 مليار معلمة إجمالية، و0.7 مليار معلمة مفعلة - مدمجة لفك التشفير التخميني.

نافذة السياق هي المواصفات الأخرى: مليون رمز مميز، وهو الطول الذي يسمح للنموذج بمعالجة قواعد التعليمات البرمجية بأكملها، أو المستندات القانونية الطويلة، أو نصوص الاجتماعات لمدة ساعة في مسار واحد.

الهندسة المعمارية المستعارة من المنافسين - والمبنية فوقها

وفي درجة غير عادية من الصراحة بالنسبة لإطلاق رائد، تشير وثائق Tencent إلى أن وحدة الانتباه "مستوحاة من DeepSeek وGLM". تستخدم معاينة Hy4 برنامج Gated DeepSeek Spars Attention (Gated DSA) مدمجًا مع IndexCache لإعادة استخدام الفهرس المتناثر عبر الطبقات، بينما يستخدم المسار المتبقي هوية Hyper-Connections (iHC) لتوسيع تدفق المعلومات بين الطبقات.

إن الانفتاح مهم للمطورين الذين يقومون بتقييم النموذج: الاهتمام المتناثر هو ما يجعل سياق 1M رمزًا قابلاً للخدمة اقتصاديًا، نظرًا لأن الاهتمام الكامل الساذج بهذا الطول يصبح مكلفًا للغاية. قام كل من DeepSeek وZ.AI بشحن أنواع مختلفة من هذا التصميم في نماذجهم الرئيسية.

مُصمم لتحقيق الإنتاجية، وتم ضبطه بواسطة خبراء داخليين

تقول Tencent إنها دخلت في شراكة مع خبراء داخل الشركة - مهندسي البرمجيات، ومطوري الألعاب، والمحللين الماليين، وخبراء الأمن - وقامت ببناء بيانات تدريبية حول العمل الذي يقومون به بالفعل. تسلط البطاقة النموذجية الضوء على أربعة مجالات تركيز:

  • هندسة البرمجيات: تحسين التخطيط وتصحيح الأخطاء والتحقق من مهام التطوير طويلة المدى، بالإضافة إلى تحقيق مكاسب في "الذوق البصري" للواجهة الأمامية.
  • المكتب والتحليل: تحويل سياق الملفات المتعددة الفوضوي إلى مستندات وجداول بيانات وعروض تقديمية قابلة للمشاركة، مع معالجة أقوى للمعادلات والنماذج المالية.
  • تطوير اللعبة: إنشاء نماذج أولية قابلة للتشغيل من موجه واحد والعمل بطلاقة مع محركات اللعبة عبر دورات تحسين متعددة.
  • البحث العلمي: التقدم المحرز في أبحاث الذكاء الاصطناعي والديناميكيات الجزيئية وفيزياء المادة المكثفة ومسائل الرياضيات البحتة.

تقول Tencent أيضًا إن معاينة Hy4 تم تصميمها بشكل مشترك مع منتجاتها الخاصة، CodeBuddy وWorkBuddy، بحيث تترجم مكاسب النموذج إلى تحسينات في المنتج.

ما الذي تظهره معايير Tencent الخاصة

المقارنة الأكثر واقعية في مواد الإطلاق هي التقييم الأعمى الذي أجرته Tencent مع 163 خبيرًا داخليًا قاموا بتقييم المخرجات في 203 مهمة هندسية. في تلك الاختبارات، سجلت معاينة Hy4 متوسط ​​2.99، متقدمة قليلاً على GLM 5.3 التي حصلت على 2.92 (46.8 بالمائة فوز، 12.8 بالمائة تعادل، 40.4 بالمائة خسائر) وKimi K3 2.94 (51.2 بالمائة فوز، 7.9 بالمائة تعادل، 40.9 بالمائة خسائر).

هناك تحذيران يستحقان الذكر بوضوح. أولاً، هذه تقييمات داخلية لشركة Tencent، وليست معايير مستقلة؛ لم تنشر الشركة بعد نتائج تم التحقق منها من جهة ثالثة على لوحات المتصدرين العامة. ثانيًا، الهوامش ضيقة - فجوة تتراوح من 0.05 إلى 0.07 نقطة على مقياس تقييم الخبراء الشخصي هي ضمن النطاق الذي يمكن لمجموعات التصنيف المختلفة أن تقلبه بسهولة.

سيأتي التحقق المستقل من المجموعات العامة حيث يقوم المجتمع بتشغيل النموذج من خلال التشفير الموحد والاستدلال والمجموعات الوكيلة في الأسابيع المقبلة.

الشحن مبكرًا، مع وجود أخطاء معروفة

لقد أوضحت Tencent أن هذه مجرد معاينة. تسرد البطاقة النموذجية القيود المعروفة، بما في ذلك قضاء وقت أطول من اللازم في التفكير من خلال المهام المعقدة والميل إلى المبالغة في التحقق من عملها. يقول الفريق إنه "يفضل الشحن مبكرًا وسماع ما يتعطل"، مستشهدًا بالنهج الذي أدى إلى تحسين جيل Hy3.

بالنسبة للنشر، تتوفر الأوزان في كل من BF16 وFP8، مع دعم اليوم الأول في vLLM وSGLang. تنشر Tencent صور Docker مسبقة الصنع لكليهما، مع وصفات توصي بتوازي الموتر عبر 8 وحدات معالجة رسوميات وفك تشفير تخميني قائم على MTP للخدمة الحساسة لزمن الوصول. يأتي خط أنابيب الضبط الدقيق ومجموعة أدوات القياس الكمي AngelSlim جنبًا إلى جنب مع النموذج.

لماذا يهم

أصبح سباق الوزن المفتوح في الصين حربًا على جبهتين بين سلسلة GLM من Z.AI ونماذج Kimi من Moonshot، مع DeepSeek وQwen والآن دخول Hunyuan الأكبر بكثير في الميدان. تعمل مجموعة معاينة Hy4 المكونة من ترخيص Apache 2.0، ومقياس 770 بايت من المعلمات، وسياق 1 مليون رمز مميز على رفع سقف ما يمكن لأي شخص تنزيله واستضافته ذاتيًا - كما أن دعم vLLM وSGLang لليوم الأول يقلل من حاجز تشغيله فعليًا.

بالنسبة للشركات التي تزن النماذج المفتوحة مقابل واجهات برمجة التطبيقات الغربية المغلقة، لم يعد السؤال العملي هو ما إذا كان النموذج المفتوح يمكنه مطابقة الأداء المغلق على الورق، ولكن ما إذا كانت الأدوات المحيطة به - التكميم، الخدمة، الضبط - ناضجة بما فيه الكفاية. وتراهن شركة تينسنت على أن شحن كل هذه المنتجات دفعة واحدة، بموجب ترخيص متساهل، هو الطريقة التي تعود بها هونيوان إلى المحادثة.

ما إذا كانت مطالبات المعيار الداخلي تصمد في ظل الاختبار المستقل ستحدد ما إذا كان سيتم تذكر معاينة Hy4 كإصدار حقيقي مفتوح المصدر أو معيار بائع آخر في مجال مزدحم. أصبحت الأوزان علنية الآن، لذا يجب ألا يستغرق حكم المجتمع وقتًا طويلاً.

---

ابق على اطلاع بأخبار الذكاء الاصطناعي

آخر أخبار وتحليلات وإنجازات الذكاء الاصطناعي — في مكان واحد.

اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →