テンセント、Hy4プレビューを発表・オープンソース化

テンセントが770Bのパラメータを備える次世代大規模言語モデル「Tencent Hy4 preview」をリリースし、オープンソース化した。コンテキストウィンドウは1Mトークンを超え、全世界でアクセス可能である。

リード段落は以下の通りです：

テンセントは2026年8月28日、次世代大規模言語モデル「Tencent Hy4 preview」をリリースし、オープンソース化することを発表した。同モデルは総パラメータ770B、アクティブパラメータ49Bを備え、1Mトークンを超えるコンテキストウィンドウを搭載している。コーディング、オフィス業務、科学研究を含む実務的生産性タスクにおいて優れた性能を発揮する。

モデルの仕様とアクセス方法

Hy4 previewは770Bの総パラメータと49Bのアクティブパラメータを備え、1Mトークンを超えるコンテキストウィンドウを有する。オープンソースモデルとして利用可能であり、WorkBuddy、CodeBuddy、Yuanbao、ima、テンセント・クラウドのTokenHub、およびOpenRouterを通じて全世界からアクセスできる。

性能評価と料金体系

テンセント内部で実施した盲検評価では、163名の専門家と203件のエンジニアリングタスクが参加した。Hy4 previewは平均2.99/4.00のスコアを獲得し、GLM-5.3の2.92/4.00、Kimi K3の2.94/4.00を上回った。

APIの料金は、入力トークンあたり0.834米ドル/百万、出力トークンあたり2.501米ドル/百万、キャッシュヒットあたり0.042米ドル/百万に設定されている。

利用可能期間と最適化の取り組み

Hy4 previewはWorkBuddyとCodeBuddyで起動時から2週間無料で利用できる。同時に、Hy3の無料アクセスは両プラットフォームで9月30日まで延長されている。

Hy4 previewは、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム、ファイナンス、セキュリティを含むテンセント専門家と共同作成した高品質学習データで開発された。ソフトウェアエンジニアリング領域では、長いコンテキストの開発タスクにおいて、理解、計画、デバッグ、検証の能力が強化されている。ゲーム開発では、自然言語の単一リクエストからプレイ可能なプロトタイプを生成できる。

推論システムの最適化により、ベースラインと比較して端末間スループットが31.8%向上している。同モデルは訓練方法、データ戦略、評価フレームワーク、低レベルオペレータの自動最適化に参加し、推論基盤のボトルネックを自律的に分析・最適化を実行した。

筆者の見立て

• Hy4 previewは「トップティアのオープンソースモデルの一つに位置づけられる」と解釈している。
• 事前学習と後学習の進展が「全体的な知性の大きな飛躍をもたらし、モデルをオープンソースモデルのトップティアに位置づけた」と述べている。
• 自動最適化による取り組みについて「初期段階の再帰的自己改善ループを確立した」と解釈している。
• モデルの「推論基盤を自律的に最適化する能力」を強調している。
• 「Hy4シリーズの次のバッチは間もなくロールアウトされると予想している」と論じている。

この記事は元記事の事実のみに基づいて自動生成されました。

出典

Tencent、「Tencent Releases and Open-Sources Tencent Hy4 preview」、https://www.tencent.com/tencent-releases-and-open-sources-tencent-hy4-preview/