Tencent, Hy4 Önizlemesini, bir açık kaynaklı Uzmanlar Karışımı (MoE) modelini duyurdu. Bu yayın, Çin'in en büyük teknoloji şirketlerinin giderek daha büyük temel modeller inşa etmek için yarıştığı, Çin'deki artan yapay zeka silahlanma yarışında önemli bir artış işaret ediyor.
Tencent'in önceki Hy3 modeli toplam 295 milyar parametre ile ölçüldü. Parametreleri, bir modelin eğitim sırasında ayarlayabileceği düğmeler ve anahtarlar olarak düşünün: daha fazla parametre genellikle modelin daha ince desenleri öğrenmesini sağlar, ancak bu parametrelerin ne kadar verimli kullanıldığı da aynı derecede önemlidir.
Hy3'ten Hy4'e: hızlı bir evrim
Hy4 Önizlemesi, zaten güçlü bir temele dayanmaktadır. Tencent'in Hy3 modeli, 295 milyar toplam parametre, 21 milyar aktif parametre ve 256K bağlam penceresine sahip bir MoE mimarisidir ve Nisan 2026'da Apache 2.0 lisansı altında açık kaynak kodlu hale getirilmiştir, ardından Temmuz'da resmi sürümü yayınlanmıştır.
Hy3, önizlemeden resmi sürümüne geçtikten sonra haftalık kullanımı 68 katından fazla arttı.
Hy3, Tencent'in artan bir ürün yelpazesinin arkasındaki motor haline geldi ve Yuanbao (Tencent'in AI asistan uygulaması), CodeBuddy (kodlama asistanı) ve WorkBuddy (kurumsal verimlilik aracı) gibi ürünlerdeki özelliklerin çalıştırılmasını sağladı. Model, muhakeme, kodlama ve karmaşık çok adımlı görevlerle başa çıkma konularında dikkat çekici iyileştirmeler sundu.
Gri test ve tam sürüm yolunda
2026 yılının Ağustos 12-13 tarihleri arasında yapılan Q2 gelir raporunda Tencent, daha büyük parametreli Hy4 modelini yakında piyasaya süreceğini ve performansı ile çoklu modallık yeteneklerini artırmaya odaklanacağını açıkladı.
20-21 Ağustos itibarıyla, Hy4 modelinin ilk gri testleri, Tencent Yuanbao uygulamasında bir “uzman seviyesi model” olarak ortaya çıktı. Kesin parametre sayısı ve mimari detayları dahil hiçbir resmi spesifikasyon açıklanmadı.
Hy serisi, Tencent'in baş yapay zeka bilimcisi Yao Shunyu tarafından yönetiliyor. Tencent, DeepSeek'ten dahil olmak üzere en iyi açık kaynaklı alternatifleri aynı anda kullanarak, Hy serisi gibi kendi modellerini geliştiriyor.