騰訊混元Hy4開源:7700億總參數、100萬上下文
BiRun 訊,動察 Beating AI 快訊,騰訊發布 Hy4 preview,新模型採用 MoE 架構,總參數 770B,每次激活 49B,上下文擴到 1M。相比 Hy3 的 295B 總參數、21B 激活參數和 256K 上下文,這一代規模直接翻了兩倍多,長上下文也擴大到約 4 倍。
騰訊這次沒有只強調通用跑分,而是專門強化代碼、辦公、遊戲和科研等眞實任務。比如模型可以從零搭建 Three.js 3D 網站,在 Unity 裡製作可翫的遊戲 Demo,也能一次處理 72 份財務文件,檢査重復報銷、額度超限和預算異常。Hy4 還與 WorkBuddy、CodeBuddy 等騰訊產品一起訓練和迭代。
更特別的一點是,Hy4 已經開始參與自己的研發。騰訊稱,它會幫助優化訓練方法、數據策略、評測體系和底層算子,自己提出方案、運行實驗,再根據結果繼續調整。實驗產生的代碼、日誌和反饋又會進入下一輪研發,已經形成初步的自我改進循環。
Hy4 preview 已接入 WorkBuddy、CodeBuddy、元寶、ima、騰訊雲 TokenHub 和 OpenRouter。騰訊此前在財報中就預告 Hy4 會比 Hy3 更大,並把眞實產品反饋作為模型訓練的重要來源。
騰訊這次沒有只強調通用跑分,而是專門強化代碼、辦公、遊戲和科研等眞實任務。比如模型可以從零搭建 Three.js 3D 網站,在 Unity 裡製作可翫的遊戲 Demo,也能一次處理 72 份財務文件,檢査重復報銷、額度超限和預算異常。Hy4 還與 WorkBuddy、CodeBuddy 等騰訊產品一起訓練和迭代。
更特別的一點是,Hy4 已經開始參與自己的研發。騰訊稱,它會幫助優化訓練方法、數據策略、評測體系和底層算子,自己提出方案、運行實驗,再根據結果繼續調整。實驗產生的代碼、日誌和反饋又會進入下一輪研發,已經形成初步的自我改進循環。
Hy4 preview 已接入 WorkBuddy、CodeBuddy、元寶、ima、騰訊雲 TokenHub 和 OpenRouter。騰訊此前在財報中就預告 Hy4 會比 Hy3 更大,並把眞實產品反饋作為模型訓練的重要來源。
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