Tencent выпустила модель Hy4 с 770 млрд параметров и пообещала открыть веса

У Hy4 всего 770 млрд параметров, из них при работе активны 49 млрд: остальные подключаются выборочно, что снижает стоимость каждого запроса. Это первая модель линейки Hunyuan с нативным зрением и первой же поддержкой computer use, то есть умением смотреть на экран и работать мышью и клавиатурой. По сравнению с preview-версией Tencent увеличила объём данных и масштаб обучения на обоих этапах, предобучении и постобучении, и дорабатывала модель вместе с командами собственных продуктов.

Модель сразу подключили к Tencent Cloud TokenHub, WorkBuddy и CodeBuddy, ассистенту Yuanbao, помощнику в корпоративном WeChat и приложению ima. API доступен через OpenRouter, Hermes и OpenCode. На очереди QQ, игры Honor of Kings и Peacekeeper Elite, WeChat Reading и Tencent News. В WorkBuddy и CodeBuddy модель можно бесплатно попробовать до 15 ноября.

В практическом тесте Hy4 получила скриншот дизайна ретро-плеера и собрала рабочую страницу с управлением с клавиатуры и тремя тестовыми треками, которые сама синтезировала через Web Audio. Затем она запустила headless Chrome, прокликала интерфейс и сравнила скриншоты. В первом прогоне прошли 48 проверок из 51, модель нашла ошибку при переходе после последнего трека, исправила её и довела результат до 59 из 59. В других заданиях она построила по плану парка трёхмерную сцену с навигацией, сделала презентацию на 16 слайдов и нарисовала картинку мышью в JS Paint.

Внутренние цифры Tencent такие: доля галлюцинаций снизилась с 12,95% у preview до 7,2%, доля ошибок-домыслов с 23,1% до 5,6%. На 579 финансовых задачах, которые оценивали 213 экспертов, Hy4, по данным компании, стала первой среди открытых моделей. Отдельно Tencent описывает научные кейсы: модель за полтора часа без участия человека выровняла 84 неупорядоченных среза мышиного эмбриона с 6,99 млн клеток и собрала трёхмерную сетку, а в работе с математиками Пекинского университета нашла контрпример к гипотезе Мендеса – Пинто – Вильярреаля и проверила связанные с ней доказательства в Lean. Все эти результаты получены на закрытых тестах самой компании, независимых замеров пока нет.

Главный AI-учёный Tencent Яо Шуньюй предупреждает, что AI скоро сможет помогать в разработке биологического оружия, и предлагает середину между открытыми и закрытыми моделями. Его довод такой: защитные фильтры в открытых весах легко снимаются методом abliteration (вырезание из модели направления, отвечающего за отказы), а закрытые модели вроде Claude от Anthropic часто блокируют слишком многое. Поэтому для Hy4 опасные знания о взломе отфильтровали прямо из обучающих данных.