집텐센트, 770B 매개변수와 1M 컨텍스트 윈도우를 자랑하는 플래그십 모델 ‘Hunyuan Hy4preview’를 오픈소스로 공개
텐센트 훈위안(Tencent Hunyuan)은 8월 28일 새로운 오픈소스 플래그십 대형 모델인 ‘Hy4preview’를 출시했다. 총 770B개의 파라미터와 49B개의 활성화 파라미터를 갖춘 이 모델은 1M 컨텍스트 윈도우를 지원하며, 실제 생산성 애플리케이션을 위해 설계되었다. 이 모델은 HuggingFace, GitHub, Modelscope를 통해 오픈소스로 공개되었으며, 텐센트 클라우드 TokenHub 및 OpenRouter를 통해 이용할 수 있습니다. 사용자는 WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, ima와 같은 도구에서 직접 모델을 테스트할 수 있습니다.
Hy4preview는 텐센트의 소프트웨어 엔지니어링, 게임, 금융, 보안 부문 전문가들이 선별한 고품질 데이터를 활용하여 네 가지 핵심 영역에서 상당한 발전을 보여줍니다. 이러한 개선 사항에는 장기적인 소프트웨어 개발 과제에 대한 이해, 계획 수립 및 디버깅 능력 향상; 데이터 분석부터 문서, 스프레드시트, 프레젠테이션에 이르는 사무 환경에서 엔드투엔드(end-to-end) 처리 기능; 게임 개발 분야에서 MCP를 통한 언리얼 5(Unreal 5) 및 유니티(Unity) 엔진 지원으로, 자연스러운 대화를 통해 플레이 가능한 데모를 생성할 수 있게 된 점; 그리고 분자 역학, 응집 물질 물리학, 고급 수학을 포함한 과학 연구 분야의 획기적인 발전 등이 있습니다.
163명의 전문가가 평가한 203개의 엔지니어링 과제를 대상으로 한 내부 맹검 테스트 결과, Hy4preview는 평균 2.99/4.00점을 기록하며 GLM-5.3(2.92) 및 Kimi K3(2.94)를 능가했습니다. 과학 연구 분야에서는 Hyra 모델과 결합하여 3차원 Blaschke–Lebesgue 문제의 부피 하한값을 0.380799에서 0.41104로 개선했으며, Meissner 사면체 추측 증명과의 격차를 단 2%로 좁혔습니다. 또한, 32,512개 원자로 구성된 인지질 이중층 시뮬레이션에서 2.0배의 속도 향상을 달성하여 단계당 54.9ms를 기록했습니다.
텐센트는 Hy4preview를 Hy4 시리즈의 초기 버전으로 설명합니다. 사전 훈련과 사후 훈련은 향후 최적화의 여지가 있지만, 복잡한 작업에 대한 확장된 추론과 같은 알려진 한계는 여전히 남아 있습니다. 이 모델은 실제 사용자 피드백을 바탕으로 민첩한 반복 과정을 통해 진화해 나갈 것입니다. 이러한 오픈소스 초기 출시 전략은 매개변수 수를 놓고 경쟁하던 기존 방식에서 벗어나 실질적인 생산성 효과를 검증하는 방향으로 산업 전반이 변화하고 있음을 반영합니다.
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