テンセント・フンユアン大モデルの画期的なアップデート:770BエースバージョンのHy4previewが衝撃的なオープンソースを開始し、オープンソース第一線に直結

テンセント・ホンユアンチームは今日、新世代の旗艦モデルのプレビュー版であるHy4previewを正式に公開しました。このモデルのパラメータ数は770Bに達し、アクティブパラメータは49Bで、コンテキスト長は1Mまでサポートされています。モデルのサイズ、コンテキスト長、データ規模において全面的な拡張を図ったことで、コード作成、オフィス業務、科学などの実際の生産性タスクにおいて優れた性能を発揮しており、オープンソースモデルの第一線に位置しています。複数の内部ブラインドテストにおいて、その総合的なパフォーマンスは同業他社の製品を上回っています。

実際の生産性シナリオでの応用において、Hy4previewはテンセント内の多分野の専門家と深い協力を通じて、多面的な飛躍を遂げました。ソフトウェアエンジニアリングでは、長期間開発の理解、計画、デバッグ、検証能力が顕著に強化され、フロントエンドの視覚的美しさとインタラクションの品質も最適化されました。オフィス分析では、複雑なオフィス環境の理解や金融分析のレベルが大幅に向上し、情報処理からドキュメント、表、プレゼンテーションまでの完全な納品プロセスを円滑に行うことができます。ゲーム開発では、一文の要望だけで遊べるプロトタイプを生成でき、ゲームエンジンを効率的に呼び出して複数ラウンドのイテレーションを行うことができます。科学研究では、AI開発、分子動力学シミュレーション、凝縮物質物理学、基礎数学など様々なシーンで大きな進歩を遂げています。さらに、CodeBuddyやWorkBuddyなどのツールと深く連携し、リアルなユーザー体験をさらに磨き上げています。

科学の最先端と複雑な推論の探求においても、Hy4previewは目覚ましい成果を収めています。これは、自己で推論システムのボトルネックを特定して最適化し、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を31.8%向上させることができることだけでなく、研究者のように複数のCodex Sessionを調整して実験を組織し、継続的にイテレーションを行えることも可能です。機械学習力場分子動力学シミュレーションでは、Hyraと連携して大幅な高速化を実現し、新しい素材の選定や薬剤開発の可能性を広げました。凝縮物質物理学における低温量子輸送デバイス設計では、量子散乱ソルバーの構築と五つの障壁構造の安定した最適化を独立して行い、高エネルギー帯域の平均漏れ率を大幅に低下させました。さらに、百年にわたる古典的な幾何学の難問である三次元Blaschke–Lebesgue問題においても重要な突破を遂げ、体積の下限を0.41104まで引き上げ、この予想が最終的な証明に至るまでわずか2%の差しかありません。

現在、Hy4previewはすべてがオープンソースとなっており、テンセントクラウドのTokenHubとOpenRouter