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Tencent dévoile Hunyuan Hy4preview, un modèle phare open source comptant 770 milliards de paramètres et doté d'une fenêtre contextuelle d'un million de caractères
Tencent Hunyuan a lancé le 28 août son nouveau modèle phare open source de grande envergure, Hy4preview. Doté d’un total de 770 milliards de paramètres et de 49 milliards de paramètres activés, ce modèle prend en charge une fenêtre de contexte d’un million de caractères et est conçu pour des applications de productivité dans le monde réel. Il a été mis en open source sur HuggingFace, GitHub et Modelscope, et est accessible via Tencent Cloud TokenHub et OpenRouter. Les utilisateurs peuvent tester le modèle directement dans des outils tels que WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao et ima.
Hy4preview présente des avancées significatives dans quatre domaines clés, en s’appuyant sur des données de haute qualité sélectionnées en collaboration avec des experts des divisions d’ingénierie logicielle, des jeux vidéo, de la finance et de la sécurité de Tencent. Ces améliorations comprennent une meilleure compréhension, une meilleure planification et un débogage optimisé pour les tâches de développement logiciel à long terme ; des capacités de traitement de bout en bout dans des scénarios de bureau, allant de l’analyse de données aux documents, feuilles de calcul et présentations ; la prise en charge des moteurs Unreal 5 et Unity via MCP dans le développement de jeux, permettant la génération de démos jouables grâce à une conversation naturelle ; ainsi que des avancées majeures dans la recherche scientifique, notamment en dynamique moléculaire, en physique de la matière condensée et en mathématiques avancées.
Des tests internes à l’aveugle portant sur 203 tâches d’ingénierie évaluées par 163 experts montrent que Hy4preview a obtenu un score moyen de 2,99/4,00, surpassant ainsi GLM-5.3 (2,92) et Kimi K3 (2,94). En recherche scientifique, associé au modèle Hyra, il a amélioré la borne inférieure de volume pour le problème tridimensionnel de Blaschke–Lebesgue, la faisant passer de 0,380799 à 0,41104, ce qui a réduit l’écart par rapport à la preuve de la conjecture du tétraèdre de Meissner à seulement 2 %. De plus, il a permis de multiplier par 2,0 la vitesse de simulation d’une bicouche phospholipidique de 32 512 atomes, atteignant 54,9 ms par étape.
Tencent décrit Hy4preview comme une première itération de la série Hy4. Si le pré-entraînement et le post-entraînement offrent une marge d’optimisation supplémentaire, certaines limites connues, telles que le raisonnement étendu pour les tâches complexes, subsistent. Le modèle évoluera grâce à des itérations agiles basées sur les retours d’expérience réels des utilisateurs. Cette stratégie de lancement précoce en open source reflète une évolution plus large du secteur, qui passe d’une concurrence axée sur le nombre de paramètres à une validation de l’efficacité pratique en termes de productivité.
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