أطلقت Tencent نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي Hy4 Preview مفتوح المصدر، مقدمة إياه كنموذج إنتاجية موجه إلى البرمجة وتحليل البيانات والعمل على المستندات والبحث العلمي. ويضم النموذج 770 مليار معامل، بينما يُفعّل 49 مليار معامل فقط خلال كل عملية عبر بنية Mixture-of-Experts، مع نافذة سياق تتجاوز مليون رمز.
تتيح نافذة السياق الطويلة للنموذج التعامل مع كميات كبيرة من الشيفرات أو المستندات ضمن جلسة واحدة، وهي قدرة ترتبط مباشرة بالمهام التي تتطلب فهم ملفات متعددة أو تتبع مراحل طويلة من العمل. لكن Tencent لم تقدم في المادة المنشورة نتائج مستقلة أو مقارنة خارجية تثبت أداء النموذج في بيئات تشغيل مختلفة.
نتائج داخلية تتقدم على نموذجين منافسين
بحسب بيانات Tencent، حصل Hy4 Preview على متوسط 2.99 نقطة من أصل 4 في اختبار أعمى أجرته الشركة، وشارك فيه 163 خبيراً من Tencent وشمل 203 مهام هندسية. وتقدم النموذج على GLM-5.3 من شركة Z.ai، الذي سجل 2.92 نقطة، وعلى Kimi K3 من Moonshot AI، الذي سجل 2.94 نقطة.
هذه الأرقام تعكس اختباراً داخلياً صممته Tencent ونفذته، ولذلك ينبغي قراءتها كمؤشر أولي على الأداء لا كترتيب مستقل للسوق. كما أن المادة لا توضح تفاصيل مجموعة البيانات أو توزيع المهام أو منهجية التقييم الكاملة، وهي نقاط مهمة عند مقارنة النماذج ذات الأحجام والأنماط المختلفة.
من البرمجة إلى البحث العلمي
تضع Tencent النموذج في سياق الاستخدام العملي، لا في مهام المحادثة العامة فقط. وتقول إن Hy4 Preview يستطيع فهم الشيفرة ووضع خطط لتنفيذها وتصحيح الأخطاء والتحقق من النتائج، مع اهتمام خاص بجودة الواجهات التي ينشئها وتجربة التفاعل معها في مهام تطوير الواجهات الأمامية.
كما يتيح النموذج تحليل البيانات والتحليل المالي، والعمل على مستندات متعددة، وإنشاء الوثائق والجداول الإلكترونية والعروض التقديمية. وتذكر الشركة أيضاً إمكانية إنشاء نماذج أولية لألعاب قابلة للتشغيل انطلاقاً من أمر باللغة الطبيعية، ثم تطويرها عبر تفاعلات متعددة مع محركات الألعاب.
وتشمل المجالات التي تبرزها Tencent البحث في الذكاء الاصطناعي، ومحاكاة الديناميكيات الجزيئية، وفيزياء المادة المكثفة، والرياضيات الأساسية. وتبقى هذه القدرات، وفق المادة المتاحة، ادعاءات الشركة حول استخدامات النموذج وأدائه، وليست نتائج منشورة من جهات بحثية مستقلة.
استخدام النموذج في تطوير نفسه
تقول Tencent إن Hy4 Preview ساعد في تحسين بعض مراحل تطويره، بما في ذلك أساليب التدريب واستراتيجيات البيانات وأنظمة التقييم والمشغلات منخفضة المستوى. ووفق وصف الشركة، اقترح النموذج أساليب مختلفة، ونفذ تجارب، ثم ساعد في بناء تكرارات لاحقة اعتماداً على النتائج والشيفرات والسجلات والملاحظات الناتجة.
وتصف Tencent ذلك بأنه حلقة مبكرة من التحسين الذاتي التكراري. كما استخدم النموذج لتحليل اختناقات بنية الاستدلال واقتراح تغييرات في دمج المشغلات وتحسين الاتصالات. وتقول الشركة إن هذه الأعمال رفعت القدرة الإنتاجية من طرف إلى طرف بنسبة 31.8% مقارنة بخط الأساس الأولي.
التوفر والتكلفة والقيود الحالية
يمكن استخدام Hy4 Preview عبر منتجات Tencent، ومنها WorkBuddy وCodeBuddy وYuanbao وima. ويتوفر الوصول البرمجي عبر Tencent Cloud TokenHub وOpenRouter، كما شاركت الشركة النموذج عبر Hugging Face مع مجتمع المصادر المفتوحة.
- سعر مليون رمز إدخال: 0.834 دولار.
- سعر مليون رمز إخراج: 2.501 دولار.
- سعر مليون رمز مستخدم من التخزين المؤقت: 0.042 دولار.
- يحصل مستخدمو WorkBuddy وCodeBuddy على وصول مجاني لمدة أسبوعين بعد الإطلاق.
لماذا يهم هذا الإعلان؟ يجمع Hy4 Preview بين حجم إجمالي كبير، وبنية الخبراء المتعددين، وسياق يتجاوز مليون رمز، مع إتاحة مفتوحة المصدر وتسعير API معلن. وقد يجعله ذلك خياراً مهماً للفرق التي تعمل على شيفرات أو مستندات طويلة. في المقابل، تصفه Tencent بأنه إصدار معاينة، وتقول إنها ستستخدم ملاحظات المستخدمين لتحسينه وإطلاق نماذج جديدة من عائلة Hy4 قريباً؛ لذلك تظل قابلية الاعتماد على نتائجه خارج الاختبارات الداخلية، واستقرار الإصدار الأولي، وأسئلة الترخيص والتشغيل الفعلي، نقاطاً تحتاج إلى تحقق قبل اعتماد واسع في البيئات الإنتاجية.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.