Tencent a lancé le modèle d’intelligence artificielle générative open source Hy4 Preview, le présentant comme un modèle de productivité destiné à la programmation, à l’analyse de données, au travail sur des documents et à la recherche scientifique. Le modèle comprend 770 milliards de paramètres, tandis que seulement 49 milliards de paramètres sont activés à chaque opération grâce à une architecture Mixture-of-Experts, avec une fenêtre de contexte dépassant un million de tokens.
La longue fenêtre de contexte permet au modèle de traiter de grandes quantités de code ou de documents au sein d’une même session, une capacité directement liée aux tâches nécessitant la compréhension de plusieurs fichiers ou le suivi de longues étapes de travail. Cependant, Tencent n’a fourni dans le contenu publié aucun résultat indépendant ni aucune comparaison externe démontrant les performances du modèle dans différents environnements d’exploitation.
Des résultats internes supérieurs à ceux de deux modèles concurrents
Selon les données de Tencent, Hy4 Preview a obtenu une moyenne de 2,99 points sur 4 lors d’un test à l’aveugle mené par l’entreprise, auquel ont participé 163 experts de Tencent et qui comprenait 203 tâches d’ingénierie. Le modèle a devancé GLM-5.3 de la société Z.ai, qui a obtenu 2,92 points, ainsi que Kimi K3 de Moonshot AI, qui a obtenu 2,94 points.
Ces chiffres reflètent un test interne conçu et réalisé par Tencent et doivent donc être considérés comme un indicateur préliminaire des performances, et non comme un classement indépendant du marché. Le contenu ne précise pas non plus les détails du jeu de données, la répartition des tâches ou la méthodologie complète d’évaluation, des éléments importants lors de la comparaison de modèles aux tailles et aux architectures différentes.
De la programmation à la recherche scientifique
Tencent positionne le modèle dans un contexte d’utilisation pratique, et pas uniquement pour les tâches de conversation générale. L’entreprise affirme que Hy4 Preview peut comprendre du code, élaborer des plans pour l’exécuter, corriger les erreurs et vérifier les résultats, avec une attention particulière portée à la qualité des interfaces qu’il crée et à l’expérience d’interaction avec celles-ci dans les tâches de développement front-end.
Le modèle permet également l’analyse de données et l’analyse financière, le travail sur plusieurs documents, ainsi que la création de documents, de feuilles de calcul et de présentations. L’entreprise mentionne aussi la possibilité de créer des prototypes de jeux fonctionnels à partir d’une commande en langage naturel, puis de les développer au moyen d’interactions multiples avec des moteurs de jeu.
Parmi les domaines mis en avant par Tencent figurent la recherche en intelligence artificielle, la simulation de la dynamique moléculaire, la physique de la matière condensée et les mathématiques fondamentales. Selon le contenu disponible, ces capacités restent des affirmations de l’entreprise concernant les utilisations et les performances du modèle, et non des résultats publiés par des organismes de recherche indépendants.
L’utilisation du modèle pour se développer lui-même
Tencent affirme que Hy4 Preview a contribué à améliorer certaines étapes de son propre développement, notamment les méthodes d’entraînement, les stratégies de données, les systèmes d’évaluation et les opérateurs de bas niveau. Selon la description de l’entreprise, le modèle a proposé différentes méthodes, mené des expériences, puis contribué à construire des itérations ultérieures en s’appuyant sur les résultats, le code, les journaux et les commentaires produits.
Tencent décrit cela comme une première boucle d’amélioration itérative autonome. Le modèle a également été utilisé pour analyser les goulots d’étranglement de l’architecture d’inférence et proposer des changements dans la fusion des opérateurs et l’optimisation des communications. L’entreprise affirme que ces travaux ont augmenté la productivité de bout en bout de 31,8 % par rapport à la ligne de base initiale.
Disponibilité, coût et limites actuelles
Hy4 Preview peut être utilisé via les produits de Tencent, notamment WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao et ima. L’accès programmatique est disponible via Tencent Cloud TokenHub et OpenRouter, et l’entreprise a également partagé le modèle sur Hugging Face avec la communauté open source.
- Prix par million de tokens d’entrée : 0,834 dollar.
- Prix par million de tokens de sortie : 2,501 dollars.
- Prix par million de tokens utilisés à partir du cache : 0,042 dollar.
- Les utilisateurs de WorkBuddy et de CodeBuddy bénéficient d’un accès gratuit pendant deux semaines après le lancement.
Pourquoi cette annonce est-elle importante ? Hy4 Preview associe une taille totale importante, une architecture Mixture-of-Experts et un contexte dépassant un million de tokens, tout en proposant un accès open source et une tarification API annoncée. Cela pourrait en faire une option importante pour les équipes travaillant sur de longs codes ou documents. En revanche, Tencent le décrit comme une version préliminaire et affirme qu’elle utilisera les retours des utilisateurs pour l’améliorer et lancer prochainement de nouveaux modèles de la famille Hy4 ; la fiabilité de ses résultats en dehors des tests internes, la stabilité de cette version initiale, ainsi que les questions de licence et d’exploitation effective restent donc des points à vérifier avant une adoption généralisée dans les environnements de production.