كشفت تينسنت عن إصدار تجريبي لـ Hy4، وهو نموذج مفتوح المصدر من نوع Mixture-of-Experts (MoE). يُعد هذا الإصدار تصعيدًا كبيرًا في سباق التسلح الذكي المتزايد في الصين، حيث تتسابق أكبر شركات التكنولوجيا في البلاد لبناء نماذج أساسية أكبر وأكبر.
للسياق، حقق النموذج السابق لشركة تينسنت Hy3 ما مجموعه 295 مليار معلمة. فكّر في المعلمات على أنها العُقد والمقابض التي يمكن للنموذج ضبطها أثناء التدريب: كلما زاد عدد المعلمات، عادةً ما استطاع النموذج تعلم أنماط أكثر دقة، لكن كفاءة استخدام هذه المعلمات تُعد مهمة بنفس القدر.
من Hy3 إلى Hy4: تطور سريع
يُبنى إصدار Hy4 التجريبي على أساس قوي بالفعل. تم إصدار نموذج Tencent Hy3، وهو بنية MoE بإجمالي 295 مليار معلمة و21 مليار معلمة نشطة ونافذة سياق 256K، كمصدر مفتوح تحت ترخيص Apache 2.0 في أبريل 2026 قبل الإصدار الرسمي له في يوليو.
ارتفع استخدام Hy3 أكثر من 68 ضعفًا بعد انتقاله من النسخة التجريبية إلى الإصدار الرسمي.
أصبح Hy3 المحرك وراء مجموعة متزايدة من منتجات Tencent، حيث يُمكّن الميزات عبر Yuanbao (تطبيق المساعد الذكي لـ Tencent)، وCodeBuddy (مساعد البرمجة الخاص به)، وWorkBuddy (أداة إنتاجية المؤسسات الخاص به). وقد قدم النموذج تحسينات ملحوظة في الاستدلال، والبرمجة، ومعالجة المهام متعددة الخطوات المعقدة.
الاختبار الرمادي والطريق نحو الإصدار الكامل
خلال تقرير أرباح الربع الثاني حول 12-13 أغسطس 2026، كشفت تينسنت عن خطط لإطلاق نموذج Hy4 ذو المعلمات الأكبر قريبًا، مع التركيز على تحسين الأداء والقدرات متعددة الوسائط.
بحلول 20-21 أغسطس، تم اكتشاف الاختبار الأولي باللون الرمادي لنموذج Hy4 في تطبيق تينسنت يوانباو، حيث تم وضعه كـ "نموذج على مستوى الخبراء". لم تُكشف أي مواصفات رسمية، بما في ذلك عدد المعلمات الدقيق وتفاصيل البنية.
يقود سلسلة Hy الأستاذ ياو شون يو، العالم الرئيسي للذكاء الاصطناعي في تينسنت. وقد اعتمدت تينسنت استراتيجية مزدوجة: تطوير نماذجها الخاصة مثل سلسلة Hy، مع الاستفادة في الوقت نفسه من أفضل البدائل مفتوحة المصدر، بما في ذلك النماذج من DeepSeek.