Tencent выложила Hy4 preview под Apache 2.0 - 770 миллиардов параметров в открытом доступе
Hy4 preview Tencent подаёт как модель для долгой работы — отладки больших репозиториев, разбора пачек отчётов, прототипов игр, научных расчётов вроде молекулярной динамики. Приставка preview в названии не декоративная, компания прямо называет версию ранней и говорит, что запас по качеству ещё остался. Веса выложены сразу, без ограничений на коммерческое использование.
Слепой тест на 203 задачах
Главный аргумент в пользу Hy4 preview Tencent собрала внутри компании. 163 её инженера вслепую оценивали ответы моделей на 203 инженерные задачи по четырёхбалльной шкале. Hy4 preview набрала 2,99, Kimi K3 — 2,94, GLM-5.3 — 2,92.
Сотые доли балла превосходством назвать трудно, и Tencent это признаёт, называя результат отправной точкой. Тест внутренний, задачи подбирала сама компания, независимых замеров на момент публикации весов не было. Отдельно в отчёте идут публичные наборы — 92,3 на GPQA Diamond, где собраны вопросы уровня научной аспирантуры, и 65,7 на SWE-Bench Pro с починкой реальных багов в открытых репозиториях.
Из 770 миллиардов работают 49
Hy4 preview собрана по схеме смеси экспертов. Всего в модели 770 миллиардов параметров, разложенных на 78 слоёв и 256 маршрутизируемых экспертов плюс один общий, но на обработку каждого токена включается около 49 миллиардов. Модель размером с флагман, счёт за токен ближе к среднему классу.
Контекст заявлен свыше миллиона токенов. Под такие объёмы Hy4 preview и затачивали — целые кодовые базы, наборы документов, длинные цепочки агентных вызовов, где модель работает часами без участия человека.
Восемь ускорителей на один запуск
Рядом с полными весами Tencent выложила сборку в FP8 — сжатом формате, который снижает требования к видеопамяти. Даже её компания разворачивает на восьми ускорителях с разбиением модели между ними, а из движков рекомендует vLLM и SGLang. Домашняя видеокарта такой запуск не потянет, Hy4 preview живёт на серверной стойке.
Любопытная деталь из отчёта касается инференса. Tencent пишет, что Hy4 preview участвовала в автоматической подгонке собственных методов обучения и подняла сквозную пропускную способность на 31,8%. Проверить это со стороны нельзя, но как заявка про самоулучшение звучит громче большинства.
Веса, облако Tencent и агрегаторы
Скачать Hy4 preview можно с Hugging Face, там лежат и полные веса, и версия FP8, всё под Apache 2.0. Разрешительная лицензия здесь весомее размера модели, потому что коммерческое использование не требует отдельного договора с вендором.
Второй путь ведёт в собственные сервисы Tencent — рабочий и кодовый ассистенты компании, куда модель включили с запуском, и облачную платформу с оплатой за токены. Миллион входных токенов стоит около $0,83, выходных — $2,50, попадание в кэш обходится в $0,04. На двух ассистентах Tencent открыла две недели бесплатного доступа.
Третий путь — сторонние площадки-агрегаторы, которые подключают свежие открытые модели в первые дни после релиза.
Hy4 preview слишком долго себя перепроверяет
Слабое место Tencent называет сама. Модель склонна рассуждать дольше необходимого и по нескольку раз перепроверять собственную работу. В агентных сценариях это оборачивается лишними токенами и лишними секундами ожидания, а оплачивает их пользователь.
Отсюда практический ход для тех, кто считает расходы на ИИ. Прогонять Hy4 preview стоит на своей типовой пачке задач с включённым счётчиком токенов и смотреть на полную стоимость решённой задачи. Цена за миллион токенов картины не даёт, и дешёвая модель с привычкой перепроверять себя легко обходится дороже аккуратной и более дорогой.
Лицензия весит больше сотых долей балла
Разрыв в слепом тесте Tencent забудется к следующему релизу, открытых китайских моделей такого уровня выходит по несколько штук в месяц. Останется Apache 2.0 на модели в 770 миллиардов параметров, а это уже разговор для компаний, которым нужен контроль над данными и собственный хостинг вместо подписки на закрытый флагман.
Проверочная точка — осень. К ней подойдут независимые замеры и первые внедрения, и станет видно, держит ли Hy4 preview заявку на длинных агентных задачах или остаётся витриной инженерных возможностей Tencent.
