大規模モデルには本当に秘匿された技術的なハードルがあるのだろうか？ 以前、OpenAIからテクノロジーに転職したヤオ・シュンユーは、「大規模モデルを作るのは特別な秘密があるわけではない」と語っていた。最初はその言葉を冗談と見なしていたが、最近テクノロジーが公開した「Hy4 preview」を見ると、その意味するところが明らかになった。

知プ（Zhipu）、月の暗面（Moonshot AI）、DeepSeek、千問（Qwen）などの強敵が周囲に控える中、テクノロジーはわずか4ヶ月で「Hunyuan Large Language and Multimodal Department」を再編し、770Bパラメータ規模で百万単位のコンテキストをサポートする「Hunyuan4」を発表した。その技術構成を詳しく見ていくと、大規模モデルにとっての独自の秘訣は、すでにオープンソースの仕組みや優秀な人材の高速な流動によって完全に解体されていることがわかる。

ベースとなる構造としては、「Hunyuan4」は700Bという中規模クラスにおいて、これまで智プのGLM-5（744B）が実装し、評価を得た最適なエンジニアリングの解決策に直接対応している。主なネットワークの隠れ層の次元は6144、レイヤー数は78、アテンションヘッド数は64で、これらのパラメータはTransformerネットワークの深さ、幅、およびアテンションの並列構造を統一的に選択することを決定する。急いで突破を目指すテクノロジーにとって、前人が検証した共通の基盤の上に立つことで、重複して失敗するリスクを回避できる。

コア技術の継続的な進化において、「Hunyuan4」のアテンションモジュールは多方面のオープンソース成果を巧みに取り入れている。主なネットワークはDeepSeekがV3.2でオープンソースしたスパースアテンション機構（DSA）を参考にしている。これにより、超長文脈内でTop-Kトークンを選別するために軽量なインデックス器を使用し、すべての履歴を走査する必要がなくなる。その後、「Hunyuan4」は智プチームがIndexCacheで検証したクロスレイヤーインデックスの再利用機構を取り入れ、隣接するTransformerレイヤーが既存のインデックス結果を直接再利用可能となり、最大でインデックス器の計算量の75％を削減し、エンドツーエンドの性能向上を実現している。また、残差側の最適化では、複雑なmHCではなく、マイクロソフトの研究者であるシェ・ティアンがSNS上で公開した恒等超接続（iHC）のアプローチを採用している。

技術の連鎖の背後には、優れた人材の深い流れがある。清华大学姚班出身で、智プのGLM-5新モデルの構造とDSAの責任者を務めていたバイ・ユーシーは、数か月前から正式にテクノロジーのHunyuanチームに所属し、Hunyuanの長文脈スパースアテンションに関する論文の著者リストに掲載されている。このような天才研究者の推進により、非公式なエンジニアリング経験が企業間で物理的に移動した。

今では、論文、コード、実験データを通じて表現される技術的優位性の独占期間は急速に短縮されている。頂点会議の論文からオープンソースコード、そしてコミュニティで話題になる討論帖に至るまで、先端的なアーキテクチャの伝播経路は完全に平坦化しており、大規模モデルの業界の護城河はオープンソース生態系と人材の流れによって急速に埋められつつある。