Tencent、Tencent Hy4プレビューをリリースしオープンソース化

Tencentは、次世代の大規模言語モデルであるTencent Hy4プレビューをリリースし、オープンソース化しました。このモデルは、合計7700億パラメータ、アクティブパラメータ490億、そして100万トークンを超えるコンテキストウィンドウを備えています。 Hy4プレビューは、コーディング、オフィスワーク、科学研究といった現実世界の生産性タスクにおいて優れた能力を発揮し、オープンソースモデルの中でもトップクラスに位置づけられます。現在、オープンソースモデルとして利用可能であるほか、WorkBuddyやCodeBuddy、Yuanbao、imaといったTencent製品を通じて世界中でアクセスできます。 ユーザーはこれらのアプリケーションから直接モデルを試すか、Tencent Cloud TokenHubやOpenRouter経由でAPIに接続できます。リリース当初、Hy4プレビューはWorkBuddyとCodeBuddyで2週間無料提供されます。両プラットフォームでのHy3の無料アクセスも9月30日まで延長されています。 Hy4プレビューは、モデルサイズ、コンテキスト長、データ量において大幅に拡張され、事前学習と事後学習の両方における進歩により、全体的な知能が飛躍的に向上し、モデルをオープンソースモデルのトップティアに押し上げました。Hunyuanは、CodeBuddyやWorkBuddyなどの製品と深く共同設計を行い、生産性シナリオ全体でのユーザーエクスペリエンスを最適化し続けています。 Tencentが社内で実施した、163人の専門家と203件のエンジニアリングタスクを対象としたブラインド評価では、Hy4プレビューは平均2.99/4.00点を獲得し、GLM-5.3（2.92/4.00）やKimi K3（2.94/4.00）をわずかに上回りました。 生産性向上のために設計されたHy4プレビューは、ソフトウェアエンジニアリング、ゲーム、金融、セキュリティなどの分野のTencent専門家と共同で作成された高品質なトレーニングデータを使用し、WorkBuddyなどの製品との深い共同設計を通じて開発されました。これにより、幅広い現実世界の生産性タスクで大幅な改善が促進されました。 ソフトウェアエンジニアリングにおいては、Hy4プレビューは長文コンテキスト開発タスクに対して、より強力な理解、計画、デバッグ、検証能力を提供し、フロントエンド開発の視覚的な品質とインタラクションエクスペリエンスも向上させます。オフィス生産性および分析シナリオでは、モデルは複雑な作業環境に対する理解を大幅に強化し、財務分析能力を向上させています。また、データ分析やクロスドキュメントコラボレーションのために最適化されており、情報処理からドキュメント、スプレッドシート、プレゼンテーションの作成までの全ワークフローをサポートします。 ゲーム開発では、Hy4プレビューは単一の自然言語リクエストからプレイ可能なプロトタイプを生成でき、ゲームエンジンと効果的に連携できます。開発者はその後、マルチターンのインタラクションを通じて複雑なゲームプロジェクトを継続的に洗練させることができます。 科学研究においては、Hy4プレビューは複雑な研究問題の理解、推論、解決においてより強力な能力を発揮し、AI研究開発、分子動力学シミュレーション、物性物理学、基礎数学などの分野で顕著な改善が見られます。 特筆すべきは、Hy4プレビューが自身の開発プロセスにも貢献したことです。初めて、トレーニング方法、データ戦略、評価フレームワーク、低レベルオペレータの自動最適化に参加しました。モデルはアプローチを提案し、実験を実行し、結果に基づいて反復を行い、生成されたコード、ログ、フィードバックが後続の探索ラウンドにフィードバックされました。これにより、初期段階の再帰的な自己改善ループが確立されました。 Hy4プレビューは、推論システムのボトルネックを自律的に分析し、オペレータ融合や通信最適化などの分野で複数回の最適化を実施しました。これらの改善により、ベースラインと比較してエンドツーエンドのスループットが31.8%向上し、異なるコンテキスト長や同時実行レベルで一貫したゲインが得られました。これは、モデルが自身の推論インフラストラクチャを自律的に最適化する能力を示しています。 Hy4プレビューは、コスト効率も引き続き提供し、高度なAIをより広く利用可能にすることに貢献しています。API価格は、入力トークン100万あたり0.834米ドル、出力トークン100万あたり2.501米ドル、キャッシュヒットでトークン100万あたり0.042米ドルに設定されています。 プレビュー先行アプローチを経て公式リリースに至ることで、Hunyuanは現実世界のフィードバックを研究開発プロセスに継続的に取り込み、現実世界の問題を解決することでモデルを改善させています。Hy4シリーズの次のモデル群はまもなくリリースされる予定です。