Tencent libera y publica en código abierto la vista previa de Hy4
Tencent Releases and Open-Sources Tencent Hy4 Preview
Tencent ha lanzado y abierto el código de Hy4, su último modelo de inteligencia artificial. La vista previa ya está disponible para desarrolladores e investigadores, quienes pueden acceder al modelo y a su implementación de referencia. Hy4 promete avances significativos en el procesamiento del lenguaje natural y otras tareas de IA, consolidando la posición de Tencent en la carrera global por la IA generativa.
Hy4 representa un gran avance en nuestras capacidades de IA, y estamos entusiasmados de compartirlo con la comunidad mundial de desarrolladores.
- jamienk
Pregunta genuina sobre optimización de palabras/densidad de tokens:
Si creamos un vocabulario reducido con mayor densidad de tokens para usar menos recursos y resolver ambigüedades antes en el proceso semántico, ¿no estamos creando NEOLENGUA y arrastrando sus peores aspectos? La ambigüedad y la polivalencia de las palabras es lo que crea más conexiones entre palabras, aumenta la direccionalidad de las asociaciones y expande la sutileza y profundidad potenciales del significado. Al recortar (o exigir verificabilidad) dificultamos decir ciertas cosas, o al menos dificultamos decir sin querer algo que tiene MÁS o MÁS PROFUNDO sentido de lo que pretendíamos. Si la densidad de tokens se vuelve extrema, te queda algo como una calculadora.
¿Quizás este es el camino definitivo hacia una mejor programación? ¿Pero el peor camino hacia un mejor pensamiento genuino?
- simonw
> [...] ¿Añadimos un casco? Podría mejorar el tema de montar en bicicleta, pero puede oscurecer la cabeza. ¿Quizás un gorro o casco pequeño de ciclismo? El usuario no lo pidió; ¿podemos añadir un casco rojo? Podría ser lindo. Pero un pelícano con pico grande; un casco podría oscurecerlo. Mejor quizás no.
> ¿Quizás añadir gafas de sol? no.
> ¿Quizás añadir agua? no.
https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer#url=ht...
- codethief
> Notablemente, la vista previa de Hy4 también contribuyó a su propio proceso de desarrollo, participando por primera vez en la optimización automatizada de métodos de entrenamiento, estrategias de datos, marcos de evaluación y operadores de bajo nivel. El modelo propuso enfoques, ejecutó experimentos e iteró en base a los resultados, con el código, los registros y la retroalimentación resultantes alimentando rondas posteriores de exploración. Esto estableció un bucle de auto-mejora recursiva en etapa temprana.
Esto me recuerda una de las predicciones de https://ai-2027.com/. Solo que allí es "OpenBrain" quien hace esto, no los chinos. Y los autores de ese artículo también se equivocaron un poco sobre "Mediados de 2026: China despierta": China ya despertó hace un tiempo. Y:
> Pero China se está quedando atrás en algoritmos de IA debido a sus modelos más débiles. Las agencias de inteligencia chinas—entre las mejores del mundo—redoblan sus planes para robar los pesos de OpenBrain.
No hay necesidad de robar nada, ya se han puesto al día.
Y luego está esta predicción para febrero de 2027:
> Los funcionarios están más interesados en sus capacidades de guerra cibernética: Agent-2 es "solo" un poco peor que los mejores hackers humanos.
Creo que también ya hemos superado ese punto...
- minimaxir
Hy4 aparentemente tiene una tracción ridícula en OpenRouter ya (https://openrouter.ai/tencent/hy4-preview), con billones de tokens procesados en un par de días: más que GLM 5.3 en una semana. Dicho esto, es relativamente barato con un costo de caché del 5% cuando todos siguen con costos de caché del 10%/20%, así que Hy4 puede ser más atractivo.
- fastball
Desearía que los proveedores de modelos dejaran de cometer crímenes de gráficos en sus lanzamientos.
- si vas a ordenar el resto del gráfico de barras por rango, ordena tu modelo en consecuencia.
- si vas a resaltar a un ganador en una tabla de benchmarks, no resaltes toda la fila de tu modelo en la tabla.
Etc., etc.
- jorl17
Experimenté con Hy3 para un proyecto y me sorprendió lo bueno que era. No sé si es bueno para programar, pero como modelo agéntico de propósito general, solo fue superado por deepseek4-flash en nuestras pruebas. Estaba tan cerca del comportamiento de deepseek que seguía pensando que debía haber sido bifurcado de él.
- Zigurd
¿Alguien aquí está trabajando en un problema para el cual los LLM de generación actual son inadecuados, pero que posiblemente podría resolverse con la próxima versión de un LLM de primer nivel?
¿O es como las bicicletas? A menos que tu problema se llame Tadej, no necesitas una bicicleta de $13,000.
- joshheitzman
Quizás sea un problema con el alojamiento en novita.ai, pero no obtuve mucho provecho de este modelo como agente de codificación.