টেনসেন্ট তার ফ্ল্যাগশিপ হুনুয়ান-ফ্যামিলি মডেলের নতুন সংস্করণ, নভেম্বর 4-এ Hy4 প্রকাশ করেছে এবং ঘোষণা করেছে যে এটি হাইকে "প্রথমবারের মতো শক্তিশালী ওপেন-সোর্স মডেলের মধ্যে স্থান দিয়েছে।" Tencent-এর অফিসিয়াল Hy গবেষণা পৃষ্ঠায় প্রকাশিত ঘোষণাটি, Hy4 প্রিভিউয়ের তুলনায় প্রাক-প্রশিক্ষণ এবং পোস্ট-প্রশিক্ষণ উভয় ক্ষেত্রেই উল্লেখযোগ্য স্কেল-আপের বর্ণনা দেয় যা কোম্পানিটি আগস্টে ওপেন-সোর্স করেছিল, যা একটি মিলিয়ন-টোকেন প্রসঙ্গ উইন্ডো সহ 770B-প্যারামিটার মিক্সচার-অফ-বিশেষজ্ঞ মডেল হিসাবে প্রকাশিত হয়েছিল।

Hy4 এখন টেনসেন্ট ক্লাউড এবং ওপেনরাউটারে, সেইসাথে CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao, এবং ima সহ Tencent পণ্যের ভিতরে উপলব্ধ। কোম্পানি বলেছে যে এটি একই API মূল্যে Hy4 পূর্বরূপের তুলনায় বড় পারফরম্যান্স লাভ সরবরাহ করে। For more context on this story, see our ongoing more AI stories.

দৃষ্টি এবং কম্পিউটার ব্যবহার হাই এ আগমন

শিরোনাম ক্ষমতা পরিবর্তন চাক্ষুষ হয়. Hy4 প্রথমবারের জন্য দৃষ্টি উপলব্ধি সমর্থন করে, মডেলটিকে সূক্ষ্ম-দানাযুক্ত চিত্রের বিবরণ বুঝতে এবং জটিল চার্ট ব্যাখ্যা করতে দেয় এবং এটি প্রথমবারের মতো কম্পিউটার ব্যবহারকেও সমর্থন করে — উভয় কমান্ড-লাইন ইন্টারফেস এবং গ্রাফিকাল ইউজার ইন্টারফেস জুড়ে কাজ করে।

টেনসেন্ট বলে যে এটি মডেলটিকে বিশেষায়িত সফ্টওয়্যার যেমন ব্লেন্ডার এবং সিএডি সরঞ্জাম এবং একাধিক অ্যাপ্লিকেশন বিস্তৃত দীর্ঘ-দিগন্তের ওয়ার্কফ্লোতে প্রশিক্ষিত করেছে, পেশাদার কাজগুলি পরিকল্পনা এবং সম্পাদন করার ক্ষমতা উন্নত করতে। লঞ্চের পরে বিকাশকারী আলোচনায়, ব্যবহারকারীরা একটি বড় স্যাটেলাইট ইমেজে মডেলটিকে একটি ছোট বৈশিষ্ট্য সনাক্ত করে এবং যেখানে একটি ছবি তোলা হয়েছে তা অনুমান করে প্রদর্শনের ভিডিওগুলি হাইলাইট করে৷

বাস্তব কাজের লক্ষ্যে বেঞ্চমার্ক

টেনসেন্টের মূল্যায়ন কৌশল ক্লাসিক একাডেমিক পরীক্ষার পরিবর্তে পেশাদার ডোমেনের উপর অনেক বেশি নির্ভর করে। ফাইন্যান্সে, কোম্পানি হাজার হাজার বাস্তবসম্মত কর্মক্ষেত্র তৈরি করেছে এবং তহবিল গবেষণা, ইক্যুইটি বিশ্লেষণ, পরিমাণগত কৌশল, সম্পদ বরাদ্দ, কর্পোরেট ফিনান্স, এবং ট্যাক্স অ্যাকাউন্টিং-এর মতো কয়েক হাজার কাজ বিস্তৃত করেছে। টেনসেন্ট ফাইন্যান্সিয়াল টেকনোলজির সাথে কাজ করে, এতে 213 জন ফিনান্স পেশাদার মডেলটি মূল্যায়ন করেছেন, তাদের মধ্যে 153 জন নেতৃস্থানীয় আর্থিক প্রতিষ্ঠান থেকে, যাদের মধ্যে 70 শতাংশেরও বেশি পাঁচ বছরের বেশি শিল্প অভিজ্ঞতার প্রতিবেদন করেছেন।

579টি রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ফিনান্সিয়াল টাস্ক জুড়ে, Tencent রিপোর্ট করেছে যে Hy4 ওপেন-ওয়েট মডেলগুলির মধ্যে 3.04 স্কোর সহ প্রথম স্থান অধিকার করেছে, ডিপসিক-V4.1-ফ্ল্যাশ-1017 2.97-এ, কিমি K3.1 প্রো 2.68, এবং GLM-5.3 2.68-এ। IRAB-তে, আর্থিক AI এজেন্ট কোম্পানি RabyteTech-এর একটি অভ্যন্তরীণ বেঞ্চমার্ক, Tencent বলছে Hy4-এর স্কোর Hy4 প্রিভিউ থেকে 12.03 শতাংশ পয়েন্ট বেশি৷

কোম্পানিটি নির্ভরযোগ্যতা লাভেরও রিপোর্ট করেছে: Hy4 প্রিভিউতে হ্যালুসিনেশন হার 15.76 শতাংশ থেকে 5.45 শতাংশে কমিয়েছে, এবং সময়-সংবেদনশীল পুনরুদ্ধার, মাল্টি-সোর্স সংশ্লেষণ এবং সত্যতাবাদী কনসেনসিস কভার করার লক্ষ্যে আপগ্রেড করার পরে, অনুমানমূলক ত্রুটিগুলি 23.1 শতাংশ থেকে 5.6 শতাংশে কমিয়েছে। বৈজ্ঞানিক গবেষণায়, টেনসেন্ট বলেছে যে টেনুরট্রেইলের ওপেন-ওয়েট মডেলের মধ্যে Hy4 প্রথম স্থানে রয়েছে, এটি সাতটি শাখায় 123টি গবেষণা কাজের অভ্যন্তরীণ বেঞ্চমার্ক।

গেম, নথি, এবং পুনরাবৃত্ত স্ব-উন্নতি

গেম ডেভেলপমেন্ট তার নিজস্ব চিকিত্সা পেয়েছে। টেনসেন্ট তার ইন্টারঅ্যাকটিভ এন্টারটেইনমেন্ট গ্রুপে পেশাদার ডেভেলপারদের সাথে অংশীদারিত্ব করেছে — বিশ্বের বৃহত্তম গেম ফ্র্যাঞ্চাইজিগুলির পিছনের বিভাগ — বৈশিষ্ট্য বাস্তবায়ন, গেমপ্লে লজিক, স্টেট ট্র্যাকিং এবং অ্যাসেট পাইপলাইনগুলিকে কভার করে প্রশিক্ষণের ডেটা এবং মূল্যায়নের জন্য। টেনসেন্ট বলে যে Hy4 ব্যাপকভাবে অবাস্তব ইঞ্জিন, ইউনিটি এবং গডটের জন্য অভিযোজিত হয়েছে, এবং মাল্টিপ্লেয়ার গেম ডেভেলপমেন্টের জন্য নতুন সমর্থন সহ GameDev-এ Hy4 প্রিভিউতে 19.1 শতাংশ এবং GameLogic-এ 9.8 শতাংশ উন্নতি করেছে।

অফিস ওয়ার্কফ্লোতে, টেনসেন্ট ওয়ার্ড, এক্সেল এবং পাওয়ারপয়েন্ট ফাইলগুলিকে রিয়েল টাইমে সহ-সম্পাদনা করার মডেলের ক্ষমতাকে উন্নত করেছে, ডকুমেন্ট ফরম্যাটিং, নির্ভরযোগ্যতা এবং ব্যবহারযোগ্যতার ক্ষেত্রে স্পষ্ট অন্ধ-মূল্যায়ন লাভের প্রতিবেদন করে। Manus, AI এজেন্ট প্ল্যাটফর্ম, ঘোষণায় অন্তর্ভুক্ত প্রতিক্রিয়াতে বলেছে যে Hy4 ডকুমেন্ট তৈরি এবং সম্পাদনার কাজগুলিতে প্রায় 97 শতাংশ টাস্ক সম্পূর্ণ করার হার অর্জন করেছে।

সবচেয়ে অনুমানমূলক দাবি পুনরাবৃত্ত স্ব-উন্নতির উদ্বেগ। Tencent বলে যে তার Hyra 2.0 harness এর সাথে যুক্ত, Hy4 একই আর্কিটেকচার সহ ছোট মডেলের জন্য কোম্পানির অভ্যন্তরীণ প্রাক-প্রশিক্ষণ পরিকাঠামোকে অপ্টিমাইজ করেছে এবং স্বায়ত্তশাসিতভাবে এমন একটি বৈকল্পিককে প্রশিক্ষিত করেছে যা একাধিক বেঞ্চমার্কে অফিসিয়াল জেভ বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যায়। Hy4 এবং Hyra 2.0 দ্বারা সহ-বিকশিত দুটি ফাউন্ডেশন মডেল — একক-কোষ প্রতিনিধিত্বের জন্য HyCell এবং ফিজিক্যাল ফিল্ড মডেলিংয়ের জন্য HyPDE — এই ফলাফলগুলিকে পুনরায় ব্যবহারযোগ্য করার জন্য উন্মুক্ত করা হচ্ছে।

সাইবার এবং বায়ো সেফটি ফিল্টারিং

Tencent সরাসরি সামর্থ্য নিরাপত্তা সম্বোধন করেছে। কোম্পানিটি বলেছে যে এটি আপত্তিকর বিষয়বস্তু ফিল্টার করেছে "যেমন সম্ভাব্য আক্রমণাত্মক ক্ষমতাকে প্রশস্ত করা এড়াতে শোষণের উন্নয়ন, বিপরীত প্রকৌশল এবং অনুপ্রবেশ পরীক্ষার" - একটি পদ্ধতি রয়টার্স হ্যাকিং ভয়ের মধ্যে সীমিত সাইবার নিরাপত্তা ডেটা সহ মডেলটিকে প্রশিক্ষণ হিসাবে চিহ্নিত করেছে।

বায়োসিকিউরিটির বিষয়ে, টেনসেন্ট রিপোর্ট করেছে যে Hy4-এর ওপেন-এন্ডেড পরীক্ষামূলক ডিজাইন ক্ষমতাগুলি তার Hy-BioExperimentBench-এ 100-এর মধ্যে 30.4 স্কোর করেছে, যা কোম্পানিটি তার উচ্চ-ঝুঁকির থ্রেশহোল্ডের নীচে রাখে। অভ্যন্তরীণ বিশেষজ্ঞরা যারা মডেলের যুক্তির চিহ্নগুলি নিরীক্ষণ করেছেন তারা উপসংহারে পৌঁছেছেন যে Hy4 এর ভিত্তিগত জীববিজ্ঞানের দৃঢ় উপলব্ধি রয়েছে, সেই জ্ঞানকে কার্যকরী পরীক্ষামূলক প্রোটোকলগুলিতে পরিণত করার ক্ষমতা সীমিত রয়ে গেছে, এবং Tencent বলে যে Hy4 অর্থাত্মকভাবে জৈবিক ক্ষতি ঘটাতে বাধাকে হ্রাস করে এমন কোন প্রমাণ পাওয়া যায়নি।

খোলা ওজন প্রতিশ্রুতিবদ্ধ — একটি সিস্টেম কার্ড সহ

একটি বিশদ "ওপেন-সোর্স" ফ্রেমিংকে জটিল করে তোলে: সম্পূর্ণ Hy4 ওজন এখনও ডাউনলোডযোগ্য নয়। Tencent স্পষ্টভাবে বলে যে এটি ওপেন-সোর্স Hy4-এর মডেল ওজনের পরিকল্পনা করেছে এবং ইকোসিস্টেম সমর্থন প্রদানের জন্য vLLM এবং SGLang সম্প্রদায়ের সাথে অংশীদারিত্ব করেছে। যখন ওজন প্রকাশ করা হয়, কোম্পানিটি বলে যে এটি একটি ব্যাপক সিস্টেম কার্ড প্রকাশ করবে যার নিরাপত্তা মূল্যায়নের বিশদ বিবরণ রয়েছে - একটি নথি যা যাচাই করা হবে, এই বছর চীনা ল্যাবগুলি থেকে ওপেন-ওয়েট রিলিজগুলি প্রশংসা এবং উদ্বেগ উভয়ই আকর্ষণ করেছে।

টেনসেন্ট আরও স্বীকার করেছে যে Hy4 এবং শীর্ষ মালিকানাধীন মডেলগুলির মধ্যে একটি ফাঁক রয়ে গেছে, বিশেষ করে গবেষণা-স্তরের গণিত, দীর্ঘ-দিগন্ত কোডিং, মডেল স্ব-উন্নতি, এবং উন্নত ভিজ্যুয়াল প্রশ্নের উত্তর। একটি হালকা, সস্তা Hy4 ফ্ল্যাশ পরিকল্পনা করা হয়েছে "অদূর ভবিষ্যতে।"

লঞ্চটি একটি ক্রমবর্ধমান জনাকীর্ণ চীনা ওপেন-ওয়েট ফিল্ডে অবতরণ করে, যেখানে ডিপসিক, কিমি এবং জিএলএম রিলিজ মূল্য এবং ক্ষমতার উপর প্রতিযোগিতা করে। টেনসেন্টের বাজি হল পেশাদার-গ্রেডের কম্পিউটার ব্যবহার - কাঁচা বেঞ্চমার্ক স্কোর নয় - যা একটি খোলা মডেলকে একটি এন্টারপ্রাইজ টুলে পরিণত করে৷

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →