Tencent випустила Hy4 із розумінням зображень і керуванням комп’ютером

Tencent представила мовну модель Hy4, яка вперше для лінійки компанії розуміє зображення та може самостійно працювати з програмами. Tencent зараховує її до найсильніших моделей із відкритими вагами, однак оприлюднити ваги планує пізніше.

Через два місяці після попереднього показу Tencent випустила завершену версію Hy4. За словами компанії, модель навчали на значно більшому обсязі даних, ніж її попередницю, і вона «вперше» увійшла до числа найсильніших моделей із відкритими вагами. Поки ваги не оприлюднили, Hy4 доступна через Tencent Cloud, OpenRouter і застосунки компанії, зокрема чатбот Yuanbao.

Головне нововведення — аналіз зображень. Hy4 має розпізнавати дрібні деталі на фотографіях і складних схемах. У демонстрації модель знайшла на даху складу компонент завдовжки близько двох метрів на великому аерофотознімку. Також Hy4 уперше може самостійно керувати комп’ютером і працювати з програмами. Tencent спеціально навчала її користуватися професійними інструментами, зокрема Blender і CAD-програмами, а також виконувати завдання, для яких треба послідовно застосовувати кілька програм.

Розуміння зображень має допомогти й у програмуванні, зокрема під час створення сайтів та ігор. Для розробки ігор Tencent співпрацювала зі своїми студіями й адаптувала модель до популярних рушіїв Unreal, Unity та Godot. За словами команди розробників, у мобільній грі Honor of Kings Hy4 майже безпомилково виконує завдання з налаштування і значно частіше, ніж раніше, знаходить першопричини помилок.

Фінанси як ключове випробування

Tencent приділила особливу увагу фінансовим і офісним завданням. У тестуванні, де понад 200 фахівців із фінансів оцінювали Hy4 на майже 600 практичних завданнях, модель випередила китайських конкурентів Deepseek V4.1 Flash, Kimi K3.1 Pro та GLM-5.3 Flash, повідомляє компанія. Tencent також стверджує, що Hy4 значно рідше вигадує факти під час пошуку в інтернеті. Після оновлення пошукової функції частка галюцинацій у внутрішніх тестах знизилася майже з 16% до приблизно 5%. Модель також може в реальному часі співпрацювати з людьми над файлами Word, Excel і PowerPoint.

Партнерські компанії повідомляють про схожі результати, хоча спираються на власні внутрішні випробування. Фінансова платформа Comein вважає Hy4 єдиною китайською моделлю, яка зрівнялася з Claude Opus 5.5 і посідає друге місце; у запитах до даних вона, за оцінкою компанії, помітно випереджає GPT-6.1 Sol від OpenAI. Платформа агентів Manus повідомляє, що Hy4 успішно виконує майже всі завдання з документами.

Початкова незалежна оцінка Artificial Analysis дає дещо іншу картину. В індексі Intelligence Index, який поєднує завдання з роботи зі знаннями, програмування, науки та загальних знань, Hy4 набрала 35 балів — вище за медіанне значення 30. Це зрівнює її з Grok 4.7 і ставить на друге місце серед моделей китайських лабораторій. Попереду — Kimi K3.1 Pro із 46 балами. У власному фінансовому тесті Tencent Hy4, утім, посіла місце вище за Kimi.

Без пошуку в інтернеті результати гірші. У тесті фактичної точності AA-Omniscience Hy4 правильно відповідає приблизно на половину запитань, спираючись на дані зі свого навчання. Коли модель не знає відповіді, у 89% випадків вона вигадує її замість того, щоб визнати невпевненість.

ШІ допомагає створювати наступне покоління моделей

У внутрішньому тесті дослідницьких завдань із семи галузей Hy4 посіла перше місце серед моделей із відкритим доступом, стверджує Tencent. Разом із системою агентів Hyra 2.0 модель також оптимізувала внутрішні процеси навчання менших моделей компанії.

Після цього Hy4 самостійно навчила власну версію Jev — моделі ухвалення рішень від американського стартапу TypeSafe AI. У кількох тестах, назви яких не уточнюються, ця версія перевершила оригінал. Створені в такий спосіб спеціалізовані моделі для біології та фізики Tencent випустить із відкритими вагами.

Надалі Tencent планує використовувати Hy4 для підтримки й прискорення подальшої розробки ШІ всередині компанії.

Безпека, ціна та визнані обмеження

Готуючись оприлюднити ваги моделі, Tencent наголошує на заходах безпеки. За словами компанії, під час навчання вона навмисно відфільтрувала матеріали, пов’язані зі зламом систем, а її власні лабораторії безпеки не виявили підвищеного ризику зловживань. Ризик біологічного використання моделі також значно нижчий за встановлений Tencent поріг. Детальний звіт із безпеки компанія опублікує разом із вагами.

Попри вдосконалення, Tencent залишила ціну на рівні попередньої версії: близько $0,83 за мільйон вхідних токенів і $2,50 за мільйон вихідних. Водночас компанія визнає, що на складних завданнях — зокрема поглибленій математиці, тривалих проєктах із програмування та комплексному аналізі зображень — Hy4 значно поступається найкращим комерційним моделям. Наступною має вийти швидша й дешевша версія Hy4 flash.

Минулого липня Tencent випустила Hy3 із 295 мільярдами параметрів за ліцензією Apache 2.0. Відтоді китайські конкуренти просунулися вперед: Zhipu AI випустила GLM-5.3, Deepseek — V4.1-Flash-1017, а Moonshot AI — Kimi K3.1 Pro. Наприкінці жовтня Artificial Analysis оновила свій індекс: тепер 60% його результату ґрунтується на закритих тестових наборах. Розрив між відкритими моделями та лідерами збільшився з 3 до 12 балів.

Заплановане оприлюднення ваг Hy4 відбувається на тлі посилення регуляторних вимог. У жовтні міністерства торгівлі та науки Китаю опублікували проєкт правил експортного контролю. Він передбачає обмеження для ваг моделей, які входять до десятки найкращих у світі або мають понад два трильйони параметрів. Для відкритих випусків проєкт, однак, містить прискорену процедуру з автоматичним схваленням.

Нагадаємо, нещодавнє дослідження компанії Vals AI виявило, що китайські мовні ШІ-моделі демонструють значно складнішу поведінку, ніж вважалося раніше: