Китайский технологический гигант Tencent Holdings представил флагманскую модель искусственного интеллекта Hy4, которая публикуется с открытыми весами и ориентирована на расширенные возможности ИИ-агентов. Новая разработка заявлена как основа для корпоративной платформы WorkBuddy и, по оценке разработчиков, делает линейку ИИ-решений компании «одной из наиболее мощных среди доступных сегодня моделей с открытыми весами».

Визуальное восприятие как ключевое нововведение

Важнейшим отличием Hy4 от предшественников стала поддержка визуального восприятия: модель способна обрабатывать изображения, анализировать сложные графики и выполнять математические рассуждения на основе визуальных данных. Это расширяет сценарии применения системы за пределы текстовых задач и приближает её к мультимодальным решениям закрытого сегмента. Вместе с тем Tencent честно отмечает, что Hy4 пока уступает передовым закрытым системам, особенно в решении сложных задач — математических исследованиях, написании программного кода в рамках долгосрочных проектов, самостоятельном совершенствовании и продвинутом визуальном анализе, включая ответы на вопросы по изображениям.

Масштаб: 770 млрд параметров и планы на Hy5

Размер Tencent Hy4 составляет 770 млрд параметров — в 2,6 раза больше, чем у предшествующей Hy3 с 295 млрд параметров. Разработчик пообещал, что следующее поколение модели, Hy5, будет ещё масштабнее, а в ближайшее время появится облегчённый вариант Hy4 Flash, призванный значительно снизить затраты на выполнение задач. Такой подход позволяет компании покрывать разные сегменты: от тяжёлых исследовательских сценариев до экономичного промышленного использования.

Интеграция с WorkBuddy и позиции в бенчмарках

Tencent подключила новую модель к платформе ИИ-агента WorkBuddy: по внутренним оценкам, в связке с этим инструментом Hy4 показала средний результат в 83,18 балла при доле успешных решений 96,15%. Предварительная версия Hy4, представленная в конце августа, на текущий момент занимает 23-е место в мировом рейтинге WebDev на платформе Code Arena — бенчмарке, который оценивает большие языковые модели в режиме реального времени на основе практических задач по программированию.

Превосходство над предшественником и конкурентами

Значительное увеличение объёма обучающих данных и масштаба модели помогло Hy4 превзойти свою предыдущую версию в 12 категориях задач, включая автономное выполнение действий, написание программного кода и автоматизацию рабочих процессов. В сравнении с конкурентами модель обошла Z.ai GLM-5.3 и DeepSeek-V4.1-Flash-1017, выступив наравне с Moonshot Kimi K3.1 Pro. Таким образом, Hy4 закрепляется в верхней части рейтинга открытых моделей, хотя до абсолютного лидерства среди закрытых систем разрыв сохраняется.

Ограничения в области кибербезопасности

В процессе обучения Tencent сознательно ограничила возможности, связанные с хакерской деятельностью: из обучающей выборки исключили материалы, связанные с разработкой эксплойтов, обратным проектированием и тестированием на проникновение. Компания объясняет это необходимостью «избежать усиления возможностей для проведения наступательных кибератак». Подобный подход отражает растущую практику ответственного обучения ИИ-моделей, когда разработчики на этапе подготовки данных закладывают ограничения по потенциально опасным сценариям использования.