Tencent Hy4-ը թողարկվել է․ տեսողություն և գործիքներ

Tencent Hy4-ն արդեն հասանելի է։ Նոր մոդելն առաջին անգամ Hy ընտանիքին ավելացնում է տեսողական ընկալում և համակարգչի կառավարում, իսկ Tencent-ը այն դասում է բաց կշիռներով ամենահզոր մոդելների շարքին։ Կարող եք փորձել հենց հիմա․ ընտրեք Tencent Hy4-ը vega.chat-ի մոդելների ցանկից․ այն աշխատում է չաթի և կոդի ռեժիմներում՝ պատկերների մուտքագրմամբ։ Կարող եք նաև դիմել դրան OpenRouter-ի հետ համատեղելի api.vega.chat-ի միջոցով։

Hy4-ը հաջորդում է օգոստոսի վերջին թողարկված Hy4-ի նախադիտմանը՝ ընդլայնված նախնական և հետուսուցմամբ։ Նոյեմբերի 4-ի հայտարարությունը թիրախավորում է ծրագրային ապահովման և խաղերի մշակումը, ֆինանսներն ու գրասենյակային աշխատանքը, գիտական հետազոտություններն ու անձնական աջակցությունը։ Ստորև բերված բոլոր թվերը Tencent-ի սեփական արդյունքներն են։

Հիմնական գծապատկերում Hy4-ը համեմատվում է GLM-5.3, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Kimi K3.1 Pro, GPT 6.1 Sol և Claude Opus 5.5 մոդելների հետ՝ 11 չափանիշների խմբերում, որոնք ներառում են գործակալային կոդավորում, գործակալային որոնում, աշխատավայրի առաջադրանքներ, STEM, AI հետազոտություն, համակարգչի կառավարում և բազմամոդալ աշխատանք։

Տեսողություն և համակարգչի կառավարում

Hy4-ն առաջին Hy մոդելն է, որը տեսնում է։ Այն մշակում է պատկերների մանրակրկիտ զննումն ու բարդ գծապատկերների մեկնաբանումը՝ համադրելով ընկալումը, դատողությունը և գործիքների օգտագործումը։ Tencent-ի ցուցադրական օրինակում մոդելը 2,8 միլիարդ պիքսելանոց օդային պատկերում գտնում է մոտ երկու մետր լայնությամբ տանիքի մի բաղադրիչ։

Ահա թե ինչն արժե փորձարկել․ ոչ թե պատկերը նկարագրելը, այլ դրա մեջ կարևոր միակ մանրուքը գտնելը։ Առաջին փորձի համար լավ նյութ են գծապատկերները, սքրինշոթներն ու տեսողականորեն խիտ փաստաթղթերը։

Համակարգչի կառավարումը նույնպես նոր հնարավորություն է։ Hy4-ն աշխատում է հրամանային տողի և գրաֆիկական միջերեսների հետ, իսկ Blender-ի, CAD-ի և մի քանի հավելվածներ ընդգրկող աշխատանքային հոսքերի համար անցել է նպատակային ուսուցում։

Frontend-ի և խաղերի մշակում

Frontend-ի աշխատանքի համար Tencent-ը օպտիմիզացրել է Hy4-ը՝ բարդ UI փոխազդեցությունների, բիզնես տրամաբանության, վիճակի կառավարման և ամբողջական stack-ի ինտեգրման համար՝ նպատակ ունենալով ստեղծել ոչ միայն հղկված տեսքով, այլև գործունակ միջերեսներ։

Խաղերի մշակմանն առանձին ուշադրություն է դարձվել․ ուսուցման տվյալներն ու գնահատումները կազմվել են Tencent Interactive Entertainment Group-ի մասնագետների հետ՝ ընդգրկելով գործառույթների իրականացումը, խաղային տրամաբանությունը, վիճակի հետևումը, ակտիվների մշակման հոսքերը և բազմախաղացող ռեժիմը։ Աջակցվող շարժիչներից են Unreal-ը, Unity-ն և Godot-ը։ Tencent-ը հայտնում է Hy4-ի նախադիտման համեմատ 19.1% աճ GameDev-ում և 9.8%՝ GameLogic-ում։

Ցուցադրական օրինակը «Tencent Penguin Island» թվային ավազատախտակն է․ այն օֆլայն, ինքնաբավ Three.js 0.184.0 տեսարան է՝ ուղեծրային կառավարումներով, առաջին և երրորդ դեմքով ուսումնասիրությամբ, պինգվինի ավատարով, եղանակի և ցերեկ-գիշեր ռեժիմների կառավարումներով, մինի քարտեզով և հարկերի կտրվածքներով։ VEGA-ի կոդի ռեժիմում սա ստուգելու լավ տարբերակ է Hy4-ից ինտերակտիվ նախատիպ խնդրելը, ապա փոփոխություններ պահանջելը, որոնք կստուգեն վիճակի կառավարման կարողությունը։

Ֆինանսներ և գրասենյակային աշխատանքային հոսքեր

Tencent-ը ստեղծել է հազարավոր իրատեսական ֆինանսական աշխատանքային միջավայրեր և Hy4-ը գնահատել 213 ֆինանսների մասնագետների մասնակցությամբ․ նրանցից 153-ը առաջատար հաստատություններից էին, իսկ ավելի քան 70%-ն ուներ առնվազն հինգ տարվա փորձ։

579 իրական ֆինանսական առաջադրանքների շրջանակում Hy4-ն առաջին տեղն է զբաղեցնում գնահատված բաց կշիռներով մոդելների մեջ՝ 3.04 արդյունքով՝ DeepSeek-V4.1-Flash-1017-ի 2.97-ի և Kimi K3.1 Pro-ի ու GLM-5.3-ի 2.68-ի դիմաց։ RabyteTech-ի IRAB չափանիշում, որը նախատեսված է ներդրումային հետազոտության գործակալների համար (101 առաջադրանք), Hy4-ը ստացել է 61.63 ընդհանուր միավոր՝ 12.03-ով ավելի, քան Hy4-ի նախադիտումը։ Հալյուցինացիաների հաղորդված ցուցանիշը 15.76%-ից նվազել է մինչև 5.45%, իսկ ենթադրական սխալները՝ 23.1%-ից մինչև 5.6%։

Գրասենյակային ցուցադրական օրինակը Tesla-ի ֆինանսական Excel մոդելն է և դրան համապատասխան HY RESEARCH PDF հաշվետվությունը․ յուրաքանչյուր թիվ ստուգելի է, իսկ գնահատման տրամաբանությունը՝ ներկայացված։ Դրանք ստեղծվել են global-equity-research և neodata գործիքներով։ Hy4-ը նաև իրական ժամանակում համատեղ խմբագրում է Word, Excel և PowerPoint ֆայլերը։ Manus-ի տվյալներով՝ փաստաթղթերի ստեղծման և խմբագրման առաջադրանքների ավարտման ցուցանիշը մոտ 97% է։ Փաստաթղթային աշխատանքային հոսքերում AI կիրառելու համար կարող եք ծանոթանալ նաև OfficeVEGA-ին։

Գիտական հետազոտություն և ինքնակատարելագործվող AI

TenureTrail-ում՝ յոթ ոլորտ ընդգրկող Tencent-ի ներքին հետազոտական առաջադրանքների 123 կետանոց չափանիշում, Hy4-ը բաց կշիռներով մոդելների շարքում առաջինն է։ Նշված ուժեղ կողմերն են մաթեմատիկական կառուցումները, ֆիզիկական մոդելավորումը, երկրագիտությունները, համակարգերի ճարտարագիտությունը և սոցիալ-տնտեսական որոշումների կայացումը։

Ավելի անսովոր արդյունք․ Hyra 2.0 գործիքակազմի հետ համատեղ Hy4-ը օպտիմիզացրել է Tencent-ի ներքին նախնական ուսուցման ենթակառուցվածքը՝ նույն ճարտարապետությունն օգտագործող փոքր մոդելների համար, ապա ինքնուրույն ուսուցանել է մի տարբերակ, որը մի քանի չափանիշներում գերազանցել է պաշտոնական Jev ելակետը։ Սա սահմանափակ փորձի արդյունք է, բայց ինքնակատարելագործման կրկնվող ցիկլի ուղղությամբ կոնկրետ քայլ։

Hy4-ի և Hyra 2.0-ի համատեղ մշակած երկու հիմքային մոդել կդառնան բաց կոդով․ HyCell՝ միաբջիջ ներկայացման, և HyPDE՝ ֆիզիկական դաշտերի մոդելավորման համար։ Վերևի ցուցադրական օրինակը 7 միլիոն բջիջներից վերակառուցված մկան սաղմի 3D մոդել է, որը ստեղծվել է 1,5 ժամում՝ մեկ համակարգչով։

Օգնականի և արտադրանքի արդյունքները

WorkBuddy-ի և WeCom-ի միջոցով Hy4-ը միանում է առօրյա աշխատանքային համատեքստին՝ չաթի պատմությանը, էլեկտրոնային նամակներին, փաստաթղթերին, օրացույցներին և հանդիպումների նշումներին, որպեսզի հետևի նախագծերի ընթացքին, բացահայտի անելիքները, պատրաստի հանդիպումների ամփոփումներ և նշի վերջնաժամկետները։ WorkBuddy-ի գնահատումը՝ 83.18 միջին միավոր, 96.15% անցման ցուցանիշ․ չինական մոդելների շարքում առաջին տեղը 12 սցենարներից 9-ում։ Yuanbao-ում ընդհանուր միավորը 65.25-ից աճել է մինչև 72.53, իսկ բազմամոդալ գործակալային առաջադրանքների ավարտման ցուցանիշն աճել է 36.8%-ով։

Հաղորդված մյուս արդյունքները․ Honor of Kings-ի կարգավորման առաջադրանքներում ճշգրտությունը 91.74%-ից աճել է մինչև 97.28% (գործակալի ինքնաստուգումից հետո՝ 99.32%), QQ-ի օգտատերերի գոհունակությունն ավելի քան 40 սցենարներում 90.11%-ից բարձրացել է մինչև 93.10%, իսկ Comein ներդրումային հետազոտությունների հարթակում Hy4-ը Claude Opus 5.5-ի հետ կիսում է ընդհանուր երկրորդ տեղը՝ տվյալների հարցումներում զբաղեցնելով առաջին տեղը՝ 75.4 միավորով։

Անվտանգություն, գներ և բաց թողարկում

Tencent-ը կիբեռանվտանգության ուսուցման տվյալները սահմանափակել է պաշտպանական նյութերով՝ հայեցակարգի ապացույցի գեներացում և խոցելիությունների շտկում, իսկ հարձակողական բովանդակությունը զտվել է։ Tencent Xuanwu Lab-ի և Keen Security Lab-ի կարմիր թիմի աուդիտները հարձակողական առաջադրանքների ռիսկի աճ չեն արձանագրել։ Hy-BioExperimentBench-ում մոդելը ստացել է 30.4/100 միավոր։ Tencent-ը նշում է, որ ապացույց չի գտել, թե Hy4-ը էապես նվազեցնում է կենսաբանական վնաս պատճառելու խոչընդոտները։

Ընկերությունը նաև բացահայտ նշում է առաջատար փակ մոդելների համեմատ մնացած բացերը՝ հետազոտական մակարդակի մաթեմատիկա, երկարատև կոդավորում, մոդելի ինքնակատարելագործում և առաջադեմ տեսողական հարցուպատասխան։

Hy4-ը հասանելի է Tencent Cloud-ի, OpenRouter-ի և Tencent-ի CodeBuddy, WorkBuddy, Yuanbao ու ima արտադրանքների միջոցով։ API-ի գինը չի փոխվել նախադիտման համեմատ՝ $0.834՝ մեկ միլիոն մուտքային տոկենի, $2.501՝ մեկ միլիոն ելքային տոկենի, $0.042՝ քեշավորված մուտքային տոկենի համար։ Նախատեսվում է հրապարակել բաց կշիռներն ու համակարգի ամբողջական քարտը՝ vLLM-ի և SGLang-ի համայնքային աջակցությամբ։ Ավելի արագ և էժան Hy4 flash տարբերակը շուտով կներկայացվի։

Կշիռների հրապարակմանը սպասել պետք չէ։ Ընտրեք Tencent Hy4-ը vega.chat-ում և փորձարկեք այն գծապատկերներով հագեցած PDF-ի, բարդ UI նախատիպի կամ բազմափուլ կոդավորման առաջադրանքի վրա, կամ ինտեգրեք api.vega.chat-ի միջոցով։