家テンセント、オープンソースの「Hunyuan Hy4preview」を発表。パラメータ数770B、コンテキストウィンドウ1Mを誇るフラッグシップモデル
テンセント・フンユアンは8月28日、新たなオープンソースのフラッグシップ大型モデル「Hy4preview」を公開した。総パラメータ数770B、活性化パラメータ数49Bを特徴とし、1Mのコンテキストウィンドウに対応しており、実世界の生産性向上アプリケーション向けに設計されている。 HuggingFace、GitHub、Modelscopeでオープンソース化されており、Tencent Cloud TokenHubおよびOpenRouterを通じて利用可能です。ユーザーはWorkBuddy、CodeBuddy、Yuanbao、imaなどのツールで直接モデルをテストできます。
Hy4previewは、テンセントのソフトウェアエンジニアリング、ゲーム、金融、セキュリティ各部門の専門家が厳選した高品質なデータを活用し、4つの主要分野において著しい進歩を示しています。 これらの改善点には、長期的なソフトウェア開発タスクにおける理解・計画・デバッグ能力の向上、データ分析から文書、スプレッドシート、プレゼンテーションに至るオフィスシナリオでのエンドツーエンドの処理能力、 ゲーム開発においてMCPを介したUnreal5およびUnityエンジンのサポートにより、自然な会話を通じてプレイ可能なデモを生成できること；さらに、分子動力学、凝縮系物理学、高度な数学を含む科学研究分野での画期的な進歩などが挙げられます。
163人の専門家が203件のエンジニアリングタスクを評価した社内ブラインドテストでは、Hy4previewは平均スコア2.99/4.00を記録し、GLM-5.3（2.92）やKimi K3（2.94）を上回りました。 科学研究の分野では、Hyraモデルと組み合わせることで、3次元ブラシュケ・ルベーグ問題の体積の下限値を0.380799から0.41104へと改善し、マイスナー四面体予想の証明との差をわずか2％にまで縮めました。 さらに、32,512原子のリン脂質二重層のシミュレーションにおいて、1ステップあたり54.9msを達成し、2.0倍の高速化を実現した。
テンセントは、Hy4previewをHy4シリーズの初期バージョンと位置づけています。事前学習と事後学習にはさらなる最適化の余地がある一方で、複雑なタスクに対する拡張推論など、既知の制限事項は依然として残っています。 このモデルは、実際のユーザーフィードバックに基づいたアジャイルな反復を通じて進化していく。このオープンソースによる早期リリース戦略は、パラメータ数の多さで競うことから、実用的な生産性の有効性を検証することへと、業界全体がシフトしていることを反映している。
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