騰訊混元がオープンソースの旗艦モデルHy4previewを発表、総パラメータ数は770B、コンテキストは1M

テンセント・ハンユアンは8月28日に新世代のオープンソースエンドモデル「Hy4preview」を正式にリリースしました。パラメータ数は770B、アクティブパラメータは49Bで、コンテキスト長は1M、実際の生産性シナリオ向けに設計されています。このモデルはHuggingFace、Github、Modelscopeなどのプラットフォームで同時にオープンソース化され、テンセントクラウドのTokenHubやOpenRouterでも利用可能となっています。ユーザーはWorkBuddy/CodeBuddy、元宝、imaなどの製品内で直接体験できます。

能力面では、Hy4previewはテンセント内のソフトウェア工学、ゲーム、金融、セキュリティなど分野の専門家と共同で高品質なデータを構築し、4つの主要な方向で進展を遂げています。ソフトウェア開発では、長期的な開発タスクの理解、計画、デバッグの能力が向上しています。オフィスシーンでは、データ分析から文書、表、プレゼン資料に至るまでの一連の作業を完了できます。ゲーム開発では、MCPを通じてUnreal5とUnityエンジンに接続でき、純粋な会話からゼロから遊べるデモを生成できます。研究能力では、分子動力学、凝縮物質物理、基礎数学をカバーしています。

内部の盲測データによると、163人の専門家が203個の工程タスクに対して評価した結果、Hy4previewの平均点は2.99/4.00で、GLM-5.3（2.92）やKimi K3（2.94）よりわずかに優れています。研究の突破点では、Hyraモデルと組み合わせることで、百年にわたる古典的難問である三次元Blaschke–Lebesgue問題の体積下限を0.380799から0.41104に引き上げ、Meissner四面体の証明への最終的な差は約2％にまで縮まっています。また、32、512原子のリン脂質二重層のシミュレーションでは2倍の高速化を達成し、ステップごとの時間は54.9msとなりました。

テンセントは、Hy4previewがHy4の初期バージョンであり、事前学習および後学習にはさらに向上の余地があり、複雑なタスクでの長時間の思考などの既知の問題があると述べています。今後は継続的な改善を通じて現実的なフィードバックを取り入れていきます。このような早期バージョンをオープンソースとしてリリースする戦略は、大規模モデル競争がパラメータの競争から生産性の実効検証へと移行している業界トレンドを反映しています。