1. VEGA
  2. Blog
  3. Tencent Hy4 preview Vega’da taqdim etildi
4-sentabr, 2026E’lonlar

Tencent Hy4 preview Vega’da taqdim etildi

Tencent Hy4 preview Vega’da taqdim etildi

Tencent Hy4 preview’ni 2026-yil 28-avgustda chiqardi. Bu jami 770B parametr va 49B faol parametrga ega, kontekst oynasi 1 million tokendan ortiq bo‘lgan Mixture-of-Experts modelidir. Tencent uni kundalik unumdorlikka oid ishlar — kod yozish, ofis vazifalari va ilmiy tadqiqotlar uchun yaratdi.

Hy4 preview endi vega.chat, ru.vega.chat’da va api.vega.chat API’si orqali mavjud. vega.chat modelni obuna talab qilmaydigan chat interfeysida ishga tushiradi. ru.vega.chat uni chat, internet va rasmlarni qamrab oluvchi cheksiz Autopilot rejimiga qo‘shadi. api.vega.chat esa har bir hisob uchun sinov depoziti, bepul modellar va yangi relizlarga chegirmalar taqdim etadi hamda OpenRouter bilan to‘liq mos keladi.

Ishlash ko‘rsatkichlari

Tencent’da o‘tkazilgan ichki, ko‘r baholashda 163 nafar ekspert modelni 203 ta muhandislik vazifasi bo‘yicha baholadi. Hy4 preview o‘rtacha 4.00 balldan 2.99 ball oldi — bu GLM-5.3’ning 2.92 va Kimi K3’ning 2.94 natijalaridan yuqori.

O‘quv ma’lumotlari Tencent’ning dasturiy ta’minot muhandisligi, o‘yinlar, moliya va xavfsizlik sohalaridagi mutaxassislari bilan hamkorlikda yaratildi hamda WorkBuddy kabi mahsulotlar bilan birgalikdagi ishlar asosida sozlandi. Bu bir nechta amaliy vaziyatlarda natijalarning yaxshilanishiga yordam berdi.

Dasturiy ta’minot muhandisligi

Hy4 preview uzoq kontekstli dasturlash vazifalarini yaxshiroq tushunish, rejalashtirish, nosozliklarni tuzatish va tekshirish imkoniyatlari bilan bajaradi. Front-end natijalarining vizual sifati va interaktivligi ham yaxshilandi.

Ofis va tahliliy ishlar

Model murakkab ish muhitlarini yaxshiroq tushunadi va moliyaviy tahlilni puxtaroq bajaradi. U ma’lumotlar tahlili va bir nechta hujjat ustida hamkorlikda ishlash uchun sozlangan bo‘lib, xom ma’lumotlardan hujjatlar, elektron jadvallar va taqdimotlargacha bo‘lgan ish jarayonini qamrab oladi.

O‘yin ishlab chiqish

Tabiiy tildagi bitta so‘rov o‘yin dvigatellari bilan ishlaydigan, o‘ynash mumkin bo‘lgan prototip yaratishi mumkin. Shundan so‘ng dasturchilar loyihani bir necha bosqichda takomillashtiradi.

Ilmiy tadqiqotlar

Hy4 preview murakkabroq tadqiqot muammolarini tahlil qilib, yechadi. Sun’iy intellekt sohasidagi tadqiqot va ishlanmalar, molekulyar dinamika simulyatsiyasi, kondensatsiyalangan muhit fizikasi va fundamental matematika yo‘nalishlarida sezilarli yutuqlarga erishildi.

O‘zini o‘qitish va sozlashga yordam bergan model

Hy4 preview o‘zining ishlab chiqilishida ham ishtirok etdi. U o‘qitish usullari, ma’lumotlar strategiyalari, baholash tizimlari va quyi darajadagi operatorlar bo‘yicha yondashuvlarni taklif qildi, so‘ng tajribalar o‘tkazib, natijalarni takroran takomillashtirdi. Kod, jurnallar va fikr-mulohazalar keyingi bosqichga yo‘naltirildi. Tencent buni o‘zini takroran takomillashtirishning dastlabki sikli deb ataydi.

Model, shuningdek, xulosa chiqarish tizimidagi tor joylarni tahlil qilib, operatorlarni birlashtirish va aloqa jarayonlarini optimallashtirdi. Boshlang‘ich ko‘rsatkichga nisbatan uchidan-uchigacha o‘tkazuvchanlik 31.8% ga oshdi; turli kontekst uzunliklari va bir vaqtdagi so‘rovlar sonida ham natijalar izchil yaxshilandi.

Narxlash

Tencent e’lon qilgan API narxlari: kiruvchi tokenlarning har millioni uchun $0.834, chiquvchi tokenlarning har millioni uchun $2.501 va keshdan foydalanilgan holatlarda har million token uchun $0.042.

Keyingi rejalar

Hy4 preview — Hy4 turkumidagi ilk reliz. Tencent’ning aytishicha, modellarning navbatdagi to‘plami tez orada chiqadi va preview’dan olingan amaliy fikr-mulohazalar ishlab chiqish jarayoniga kiritiladi.

Hy4 preview’ni Vega’da sinab ko‘ring

vega.chat yoki ru.vega.chat’dagi modellar katalogidan Hy4 preview’ni tanlang yoki api.vega.chat orqali undan foydalaning. Unga uzoq kontekstli dasturlash vazifasi, moliyaviy tahlil yoki tadqiqot muammosini bering va natijani shu interfeysdagi boshqa flagman modellar bilan solishtiring.

Shuningdek o‘qing

Nano Banana 2.1: 4K, 14 ta namuna, VPNsiz
Nano Banana 2.1: 4K, 14 ta namuna, VPNsiz25-oktabr, 2026
Kimi K3.1 Pro Vega’da taqdim etildi
Kimi K3.1 Pro Vega’da taqdim etildi23-oktabr, 2026
MiniMax M3.1 Flash: tezlik va agentlar natijalari
MiniMax M3.1 Flash: tezlik va agentlar natijalari19-oktabr, 2026
VEGA - built in getmyai.io
NarxlarBlogXizmat ko‘rsatish shartlariMaxfiylik siyosatiPochta xabarlari siyosati