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Tencent stellt das Open-Source-Modell „Hunyuan Hy4preview“ vor – ein Flaggschiff-Modell mit 770 Milliarden Parametern und einem Kontextfenster von 1 Million
Tencent Hunyuan hat am 28. August sein neues Open-Source-Flaggschiff unter den großen Modellen, Hy4preview, vorgestellt. Mit insgesamt 770 Milliarden Parametern und 49 Milliarden aktivierten Parametern unterstützt das Modell ein Kontextfenster von 1 Million Zeichen und ist für produktive Anwendungen in der Praxis konzipiert. Es wurde auf HuggingFace, GitHub und Modelscope als Open-Source-Software veröffentlicht und ist über Tencent Cloud TokenHub und OpenRouter zugänglich. Nutzer können das Modell direkt in Tools wie WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao und ima testen.
Hy4preview zeigt bedeutende Fortschritte in vier Schlüsselbereichen und nutzt dabei hochwertige Daten, die gemeinsam mit Experten aus den Bereichen Softwareentwicklung, Gaming, Finanzen und Sicherheit bei Tencent zusammengestellt wurden. Zu diesen Verbesserungen gehören ein verbessertes Verständnis, eine optimierte Planung und ein besseres Debugging bei langfristigen Softwareentwicklungsaufgaben; End-to-End-Fähigkeiten in Büroszenarien, die von der Datenanalyse bis hin zu Dokumenten, Tabellenkalkulationen und Präsentationen reichen; die Unterstützung der Engines Unreal5 und Unity über MCP in der Spieleentwicklung, wodurch die Erstellung spielbarer Demos durch natürliche Konversation ermöglicht wird; sowie Durchbrüche in der wissenschaftlichen Forschung, darunter Molekulardynamik, Festkörperphysik und höhere Mathematik.
Interne Blindtests mit 203 technischen Aufgaben, die von 163 Experten bewertet wurden, zeigen, dass Hy4preview eine Durchschnittsbewertung von 2,99/4,00 erreicht und damit GLM-5.3 (2,92) und Kimi K3 (2,94) übertrifft. In der wissenschaftlichen Forschung verbesserte es in Kombination mit dem Hyra-Modell die untere Volumegrenze für das dreidimensionale Blaschke-Lebesgue-Problem von 0,380799 auf 0,41104 und verringerte damit den Abstand zum Beweis der Meissner-Tetraeder-Vermutung auf nur noch 2 %. Zudem erzielte es eine 2,0-fache Beschleunigung bei der Simulation einer Phospholipid-Doppelschicht mit 32.512 Atomen und erreichte 54,9 ms pro Schritt.
Tencent beschreibt Hy4preview als eine frühe Iteration der Hy4-Serie. Während das Vor- und Nachtraining Raum für weitere Optimierungen bietet, bestehen bekannte Einschränkungen wie die erweiterte Schlussfolgerung bei komplexen Aufgaben weiterhin. Das Modell wird durch agile Iterationen auf der Grundlage von echtem Nutzer-Feedback weiterentwickelt. Diese Open-Source-Strategie der frühen Veröffentlichung spiegelt einen breiteren Branchenwandel wider: weg vom Wettbewerb um die Anzahl der Parameter hin zur Validierung der praktischen Produktivität.
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