A Tencent publicou como código aberto o modelo de linguagem de grande escala de nova geração Hy4 Preview. Voltado para programação, aplicações de escritório e pesquisa científica, o modelo tem 770 bilhões de parâmetros; com a abordagem Mixture-of-Experts, 49 bilhões de parâmetros são ativados por operação. A janela de contexto ultrapassa 1 milhão de tokens.
Em um teste cego realizado pela Tencent com 163 especialistas e 203 tarefas de engenharia, o Hy4 Preview obteve 2,99 pontos de 4; o Kimi K3 ficou com 2,94, enquanto o GLM-5.3 terminou com 2,92 pontos. A empresa afirmou que os resultados se baseiam em sua própria avaliação interna.
O modelo pode ser usado no desenvolvimento de software com contexto longo, em análises de dados e financeiras, na geração de documentos, planilhas eletrônicas e apresentações, na criação de protótipos de jogos e na solução de problemas científicos. A Tencent também declarou que o Hy4 Preview contribuiu para a otimização de treinamento, dados, avaliação e operadores, além de ter aumentado a capacidade de ponta a ponta em 31,8%, ao eliminar gargalos em sua própria infraestrutura.
O modelo está disponível por meio do WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, ima, Tencent Cloud TokenHub, OpenRouter e Hugging Face. Os preços da API foram definidos em 0,834 dólar por 1 milhão de tokens de entrada, 2,501 dólares por 1 milhão de tokens de saída e 0,042 dólar por 1 milhão de tokens usados do cache.
Por que isso é importante
A disponibilização do Hy4 Preview como código aberto deixa de limitar o modelo a um serviço restrito aos próprios produtos da Tencent e o transforma em uma opção que desenvolvedores e pesquisadores podem examinar em diferentes cenários de uso. Uma capacidade de contexto superior a um milhão de tokens permite que o modelo processe, de uma só vez, um volume maior de conteúdo, especialmente para equipes que trabalham com projetos de software extensos, documentos abrangentes e grandes conjuntos de dados. O acesso por meio do WorkBuddy, CodeBuddy, Tencent Cloud TokenHub, OpenRouter e Hugging Face, juntamente com a divulgação dos preços da API, permite que as decisões de uso sejam avaliadas não apenas com base nas especificações técnicas, mas também nos custos. No entanto, como a alegação de superioridade de desempenho se baseia no teste cego interno da Tencent, permanece em aberto se o mesmo resultado será obtido em avaliações diferentes e independentes.