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Tencent presenta Hunyuan Hy4preview, un modelo de código abierto de código abierto con 770 mil millones de parámetros y una ventana de contexto de 1 millón.
Tencent Hunyuan lanzó el 28 de agosto su nuevo modelo grande insignia de código abierto, Hy4preview. Con un total de 770 mil millones de parámetros y 49 mil millones de parámetros activados, el modelo admite una ventana de contexto de 1 millón y está diseñado para aplicaciones de productividad en el mundo real. Se ha publicado como código abierto en HuggingFace, GitHub y Modelscope, y se puede acceder a él a través de Tencent Cloud TokenHub y OpenRouter. Los usuarios pueden probar el modelo directamente en herramientas como WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao e ima.
Hy4preview muestra avances significativos en cuatro áreas clave, aprovechando datos de alta calidad seleccionados por expertos de las divisiones de ingeniería de software, videojuegos, finanzas y seguridad de Tencent. Estas mejoras incluyen una mayor capacidad de comprensión, planificación y depuración para tareas de desarrollo de software a largo plazo; capacidades de ejecución de principio a fin en entornos de oficina, que abarcan desde el análisis de datos hasta documentos, hojas de cálculo y presentaciones; compatibilidad con los motores Unreal5 y Unity a través de MCP en el desarrollo de videojuegos, lo que permite generar demos jugables mediante una conversación natural; y avances en la investigación científica, incluyendo la dinámica molecular, la física de la materia condensada y las matemáticas avanzadas.
Las pruebas ciegas internas, en las que se evaluaron 203 tareas de ingeniería por parte de 163 expertos, muestran que Hy4preview alcanzó una puntuación media de 2,99/4,00, superando a GLM-5.3 (2,92) y a Kimi K3 (2,94). En investigación científica, en combinación con el modelo Hyra, mejoró el límite inferior del volumen para el problema tridimensional de Blaschke-Lebesgue de 0,380799 a 0,41104, reduciendo la diferencia con respecto a la demostración de la conjetura del tetraedro de Meissner a solo un 2 %. Además, logró una aceleración de 2,0 veces en la simulación de una bicapa fosfolipídica de 32 512 átomos, alcanzando los 54,9 ms por paso.
Tencent describe Hy4preview como una primera iteración de la serie Hy4. Si bien el preentrenamiento y el postentrenamiento ofrecen margen para una mayor optimización, persisten limitaciones conocidas, como el razonamiento extendido para tareas complejas. El modelo evolucionará a través de iteraciones ágiles basadas en los comentarios reales de los usuarios. Esta estrategia de lanzamiento temprano de código abierto refleja un cambio más amplio en el sector, que pasa de competir en el número de parámetros a validar la eficacia de la productividad práctica.
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