--- title: "Tencent представила Hy4: відкрита ШІ-модель на 770 млрд параметрів з візуальним сприйняттям" description: "Tencent представила відкриту ШІ-модель Hy4 на 770 млрд параметрів із підтримкою візуального сприйняття. Система інтегрована в платформу WorkBuddy та обійшла низку конкурентів, але поступається закритим флагманам у складних завданнях." date: 2026-11-04T23:48:05.497Z lang: uk url: https://xab.info/uk/posts/tencent-hy4-vidkryta-shi-model-770-mlrd-parametriv tags: [tencent, hy4, ai-model, open-source, artificial-intelligence, multimodal-ai] author: "Олександр Буран" publisher: "XAB.info" --- # Tencent представила Hy4: відкрита ШІ-модель на 770 млрд параметрів з візуальним сприйняттям ![Графічна схема ШІ-моделі Tencent Hy4 з геометричними побудовами та літерними позначеннями](https://xab.info/media/2026/11/04/tencent-hy4-otkrytaya-ii-model-770-mlrd-parametrov/tencent-hy4-otkrytaya-ii-model-770-mlrd-parametrov-1.webp) ## Ключові тези - Tencent Hy4 — відкрита модель на 770 млрд параметрів, у 2,6 раза більша за Hy3 - Ключове нововведення — візуальне сприйняття: зображення, графіки, математичні міркування - У зв'язці з WorkBuddy модель показала 83,18 бала та 96,15% успішних рішень - Hy4 обійшла Z.ai GLM-5.3 і DeepSeek-V4.1-Flash-1017, але поступається закритим флагманам у складних завданнях - На черзі Hy5 (масштабніша) та полегшена Hy4 Flash; у навчанні обмежено кібернетичні можливості Китайський технологічний гігант Tencent Holdings представив флагманську модель штучного інтелекту Hy4, яка публікується з відкритими вагами та орієнтована на розширені можливості ШІ-агентів. Нова розробка заявлена як основа для корпоративної платформи WorkBuddy і, за оцінкою розробників, робить лінійку ШІ-рішень компанії «однією з найпотужніших серед доступних сьогодні моделей з відкритими вагами». ### Візуальне сприйняття як ключове нововведення Найважливішою відмінністю Hy4 від попередників стала підтримка візуального сприйняття: модель здатна обробляти зображення, аналізувати складні графіки та виконувати математичні міркування на основі візуальних даних. Це розширює сценарії застосування системи за межі текстових завдань і наближає її до мультимодальних рішень закритого сегмента. Водночас Tencent чесно зазначає, що Hy4 поки що поступається передовим закритим системам, особливо у вирішенні складних завдань — математичних дослідженнях, написанні програмного коду в межах довгострокових проєктів, самостійному вдосконаленні та просунутому візуальному аналізі, зокрема відповідях на запитання щодо зображень. ### Масштаб: 770 млрд параметрів і плани на Hy5 Розмір Tencent Hy4 становить 770 млрд параметрів — у 2,6 раза більше, ніж у попередньої Hy3 з 295 млрд параметрів. Розробник пообіцяв, що наступне покоління моделі, Hy5, буде ще масштабнішим, а найближчим часом з'явиться полегшений варіант Hy4 Flash, покликаний значно знизити витрати на виконання завдань. Такий підхід дає змогу компанії покривати різні сегменти: від важких дослідницьких сценаріїв до економічного промислового використання. ### Інтеграція з WorkBuddy та позиції в бенчмарках Tencent підключила нову модель до платформи ШІ-агента WorkBuddy: за внутрішніми оцінками, у зв'язці з цим інструментом Hy4 показала середній результат у 83,18 бала за частки успішних рішень 96,15%. Попередня версія Hy4, представлена наприкінці серпня, на поточний момент посідає 23-тє місце у світовому рейтингу WebDev на платформі Code Arena — бенчмарку, який оцінює великі мовні моделі в режимі реального часу на основі практичних завдань із програмування. ### Перевага над попередником і конкурентами Значне збільшення обсягу навчальних даних і масштабу моделі допомогло Hy4 перевершити свою попередню версію в 12 категоріях завдань, включно з автономним виконанням дій, написанням програмного коду та автоматизацією робочих процесів. Порівняно з конкурентами модель обійшла Z.ai GLM-5.3 і DeepSeek-V4.1-Flash-1017, виступивши на рівні з Moonshot Kimi K3.1 Pro. Таким чином, Hy4 закріплюється у верхній частині рейтингу відкритих моделей, хоча до абсолютного лідерства серед закритих систем розрив зберігається. ### Обмеження в галузі кібербезпеки У процесі навчання Tencent свідомо обмежила можливості, пов'язані з хакерською діяльністю: з навчальної вибірки виключили матеріали, пов'язані з розробкою експлойтів, зворотним проєктуванням і тестуванням на проникнення. Компанія пояснює це необхідністю «уникнути посилення можливостей для проведення наступальних кібератак». Подібний підхід відображає зростаючу практику відповідального навчання ШІ-моделей, коли розробники на етапі підготовки даних закладають обмеження щодо потенційно небезпечних сценаріїв використання. ## Перевірка фактів і джерела - [Китайская Tencent бросила вызов DeepSeek и Kimi — открытая ИИ-модель Hy4 умеет видеть и рассуждать window-new](https://3dnews.ru/1150848/kitayskaya-tencent-brosila-vizov-deepseek-i-kimi-otkritaya-iimodel-hy4-umeet-videt-i-rassugdat) - Першоджерело: параметри моделі (770 млрд), візуальне сприйняття, WorkBuddy (83,18 бала, 96,15%), 23-тє місце в Code Arena WebDev, порівняння з Z.ai GLM-5.3, DeepSeek-V4.1-Flash-1017, Moonshot Kimi K3.1 Pro, обмеження з кібербезпеки. - [Foreign Affairs: DeepSeek бросила вызов всему американскому рынку ИИ](https://tass.ru/ekonomika/23269443) - Подтверждено по источнику tass.ru - [Foreign Affairs: DeepSeek бросила вызов всему американскому рынку ИИ](https://news.am/ru/news/869121) - Подтверждено по источнику news.am - [DeepSeek: вызов гигантам или временная сенсация? Чем отличается от конкурентов и ...](https://www.ixbt.com/live/sw/deepseek-vyzov-gigantam-ili-vremennaya-sensaciya-chem-otlichaetsya-ot-konkurentov-i-konkurentosposoben-li-na-samom-dele.html) - Подтверждено по источнику ixbt.com ## Часті запитання ### Скільки параметрів у моделі Tencent Hy4? Розмір Hy4 становить 770 млрд параметрів, що в 2,6 раза більше, ніж у попередньої Hy3 з 295 млрд параметрів. ### Що є головним нововведенням у Hy4? Підтримка візуального сприйняття: модель обробляє зображення, аналізує складні графіки та виконує математичні міркування на основі візуальних даних. ### Які моделі Hy4 обійшла в порівнянні? Hy4 обійшла Z.ai GLM-5.3 і DeepSeek-V4.1-Flash-1017 та виступила на рівні з Moonshot Kimi K3.1 Pro, перевершивши попередню версію в 12 категоріях завдань. ### Які обмеження було запроваджено під час навчання Hy4? З навчальної вибірки виключили матеріали щодо розробки експлойтів, зворотного проєктування та тестування на проникнення, щоб не посилювати можливості для наступальних кібератак. ### Які версії моделі очікуються в майбутньому? Розробник пообіцяв масштабнішу Hy5 та полегшений варіант Hy4 Flash для зниження витрат на виконання завдань.