Tencent, amiral gemisi Hunyuan ailesi modelinin en yeni sürümü olan Hy4'ü 4 Kasım'da piyasaya sürdü ve Hy'yi "ilk kez en güçlü açık kaynaklı modeller arasına" yerleştirdiğini açıkladı. Tencent'in resmi Hy araştırma sayfasında yayınlanan duyuru, şirketin ağustos ayında açık kaynaklı olduğu ve milyon jetonlu bağlam penceresine sahip 770B parametreli uzman karışımı modeli olarak piyasaya sürülen Hy4 ön izlemesiyle karşılaştırıldığında hem eğitim öncesi hem de eğitim sonrası önemli ölçeklendirmeleri anlatıyor.
Hy4 artık Tencent Cloud ve OpenRouter'ın yanı sıra CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao ve ima gibi Tencent ürünlerinin içinde de mevcut. Şirket, aynı API fiyatıyla Hy4 önizlemesine göre büyük performans artışı sağladığını söylüyor. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.
Görme ve Bilgisayar Kullanımı Hy'ye Geliyor
Başlık yeteneği değişiklikleri görseldir. Hy4, modelin ince taneli görüntü ayrıntılarını anlamasına ve karmaşık grafikleri yorumlamasına olanak tanıyarak görme algısını ilk kez destekliyor ve hem komut satırı arayüzleri hem de grafik kullanıcı arayüzleri üzerinde çalışarak ilk kez bilgisayar kullanımını da destekliyor.
Tencent, profesyonel görevleri planlama ve yürütme yeteneğini geliştirmek için modeli Blender ve CAD araçları gibi özel yazılımlar ve birden fazla uygulamayı kapsayan uzun ufuklu iş akışları üzerinde eğittiğini söylüyor. Lansmanın ardından yapılan geliştirici tartışmalarında kullanıcılar, modelin büyük bir uydu görüntüsündeki küçük bir özelliği bulduğunu ve fotoğrafın nerede çekildiğini çıkardığını gösteren tanıtım videolarını öne çıkardı.
Gerçek İşe Yönelik Karşılaştırmalar
Tencent'in değerlendirme stratejisi, klasik akademik testlerden ziyade ağırlıklı olarak profesyonel alanlara dayanmaktadır. Finans alanında şirket; fon araştırması, özsermaye analizi, niceliksel stratejiler, varlık tahsisi, kurumsal finansman ve vergi muhasebesini kapsayan binlerce gerçekçi çalışma alanı ve on binlerce görev oluşturdu. Tencent Financial Technology ile birlikte çalışarak, 153'ü önde gelen finansal kuruluşlardan olmak üzere 213 finans uzmanının modeli değerlendirmesini sağladı ve bunların yüzde 70'inden fazlası beş yıldan fazla sektör deneyimi bildirdi.
Tencent, 579 gerçek dünyadaki finansal görevde Hy4'ün açık ağırlıklı modeller arasında 3,04 puanla birinci sırada yer aldığını, onu 2,97 puanla DeepSeek-V4.1-Flash-1017, 2,68 puanla Kimi K3.1 Pro ve 2,68 puanla GLM-5.3'ün önünde sıraladığını bildirdi. Finansal yapay zeka aracı şirketi RabyteTech'in dahili bir karşılaştırması olan IRAB'da Tencent, Hy4'ün Hy4 önizlemesinden yüzde 12,03 puan daha yüksek puan aldığını söylüyor.
Şirket ayrıca güvenilirlik kazanımları da bildirdi: Hy4, zamana duyarlı erişim, çok kaynaklı sentez ve gerçek tutarlılık doğrulamayı kapsayan aramada hedeflenen yükseltmelerin ardından Hy4, halüsinasyon oranını Hy4 önizlemesinde yüzde 15,76'dan yüzde 5,45'e düşürdü ve spekülatif hataları yüzde 23,1'den yüzde 5,6'ya düşürdü. Tencent, bilimsel araştırmalarda Hy4'ün, yedi disiplindeki 123 araştırma görevini içeren dahili karşılaştırması TenureTrail'de açık ağırlıklı modeller arasında birinci sırada yer aldığını söylüyor.
Oyunlar, Belgeler ve Özyinelemeli Kişisel Gelişim
Oyun geliştirme kendi tedavisini gördü. Tencent, özellik uygulaması, oynanış mantığı, durum takibi ve varlık hatlarını kapsayan eğitim verilerini ve değerlendirmeleri düzenlemek için dünyanın en büyük oyun serilerinden bazılarının arkasındaki bölüm olan Interactive Entertainment Group'taki profesyonel geliştiricilerle ortaklık kurdu. Tencent, Hy4'ün Unreal Engine, Unity ve Godot için kapsamlı bir şekilde uyarlandığını ve çok oyunculu oyun geliştirmeye yönelik yeni destekle Hy4 önizlemesini GameDev'de yüzde 19,1 ve GameLogic'te yüzde 9,8 oranında iyileştirdiğini söylüyor.
Tencent, ofis iş akışlarında modelin Word, Excel ve PowerPoint dosyalarını gerçek zamanlı olarak birlikte düzenleme yeteneğini geliştirerek belge formatlama, güvenilirlik ve kullanılabilirlik konularında net kör değerlendirme kazanımları bildirdi. Yapay zeka aracı platformu Manus, duyuruda yer alan geri bildirimde Hy4'ün belge oluşturma ve düzenleme görevlerinde yaklaşık yüzde 97'lik bir görev tamamlama oranına ulaştığını söyledi.
En spekülatif iddia yinelemeli kişisel gelişimle ilgilidir. Tencent, Hyra 2.0 donanımıyla eşleştirilen Hy4'ün, şirketin dahili ön eğitim altyapısını aynı mimariye sahip daha küçük modeller için optimize ettiğini ve birden fazla kıyaslamada resmi Jev temel çizgisinden daha iyi performans gösteren bir varyantı otonom olarak eğittiğini söylüyor. Hy4 ve Hyra 2.0 tarafından ortaklaşa geliştirilen iki temel model (tek hücre temsili için HyCell ve fiziksel alan modelleme için HyPDE) bu sonuçları yeniden kullanılabilir hale getirmek için açık kaynaklı hale getiriliyor.
Siber ve Biyo Güvenlik Filtreleme
Tencent, yetenek güvenliğine doğrudan değindi. Şirket, "potansiyel saldırı yeteneklerinin arttırılmasını önlemek için istismar geliştirme, tersine mühendislik ve sızma testi gibi" saldırgan içerikleri filtrelediğini söyledi; bu, Reuters'in, hackleme korkuları arasında modeli sınırlı siber güvenlik verileriyle eğitmek olarak tanımladığı bir yaklaşım.
Biyogüvenlik konusunda Tencent, Hy4'ün açık uçlu deneysel tasarım yeteneklerinin Hy-BioExperimentBench'te 100 üzerinden 30,4 puan aldığını ve şirketin yüksek risk eşiğinin oldukça altına yerleştirdiğini bildirdi. Modelin akıl yürütme izlerini denetleyen şirket içi uzmanlar, Hy4'ün temel biyoloji konusunda sağlam bir kavrayışa sahip olmasına rağmen, bu bilgiyi eyleme geçirilebilir deneysel protokollere dönüştürme yeteneğinin sınırlı kaldığı sonucuna vardı ve Tencent, Hy4'ün biyolojik zarara neden olma engelini anlamlı bir şekilde azalttığına dair hiçbir kanıt bulamadığını söyledi.
Açık Ağırlıklar Vaat Edildi — Sistem Kartıyla
Bir ayrıntı "açık kaynak" çerçeveyi karmaşık hale getiriyor: Hy4 ağırlıklarının tamamı henüz indirilemiyor. Tencent, Hy4'ün model ağırlıklarını açık kaynak olarak kullanmayı planladığını ve ekosistem desteği sağlamak için vLLM ve SGLang topluluklarıyla ortaklık kurduğunu açıkça belirtiyor. Ağırlıklar açıklandığında şirket, güvenlik değerlendirmelerini detaylandıran kapsamlı bir sistem kartı da yayınlayacağını açıkladı; bu belge, Çin laboratuvarlarından gelen açık ağırlık sürümlerinin bu yıl hem övgü hem de endişe aldığı göz önüne alındığında incelenecek.
Tencent ayrıca Hy4 ile üst düzey özel modeller arasında, özellikle araştırma düzeyindeki matematik, uzun ufuklu kodlama, modelin kendini geliştirmesi ve gelişmiş görsel soru yanıtlama konularında bir boşluk bulunduğunu kabul etti. Daha hafif, daha ucuz bir Hy4 Flash'ın "yakın gelecekte" planlanması planlanıyor.
Lansman, DeepSeek, Kimi ve GLM'nin fiyat ve kapasite açısından rekabet ettiği, giderek kalabalıklaşan Çin açık ağırlık alanına iniyor. Tencent'in iddiası, açık bir modeli kurumsal bir araca dönüştüren şeyin ham kıyaslama puanları değil, profesyonel düzeyde bilgisayar kullanımı olduğu yönünde.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
