Tencent、Hy4プレビューを公開・オープンソース化

Tencent Releases and Open-Sources Tencent Hy4 Preview

Tencent、Hy4プレビューを公開・オープンソース化

Tencentは、新しいAIモデル「Hy4」のプレビュー版を公開し、同時にオープンソースとしてリリースした。Hy4は、テキスト生成やコード生成など、多様なタスクで高い性能を発揮する大規模言語モデル。今回のオープンソース化により、開発者はHy4を自由に利用・改良でき、AIコミュニティの発展に貢献することが期待される。

Tencentは、Hy4プレビューを公開し、オープンソース化することで、AI技術の民主化を推進します。
  1. jamienk

    語彙最適化・トークン密度に関する純粋な質問です。

    リソースを減らし、意味処理の初期段階で曖昧さを解消するために、トークン密度を高めた簡素化された語彙を作るとしたら、それは『ニュースピーク』を作り出し、その最悪の側面を引きずっていることにならないでしょうか?言葉の曖昧さや多義性こそが、言葉同士のつながりを増やし、連想の方向性を高め、意味の微妙さや深さの可能性を広げるのです。語彙を削ったり(検証可能性を要求したり)することで、特定のことを言いにくくしたり、少なくとも、意図した以上に『より深い』または『より深い』意味を持つことを意図せず言ってしまうことを難しくします。トークン密度が極端になると、電卓のようなものになってしまいます。

    もしかすると、これはより良いコーディングへの究極の道かもしれませんが、より良い真の思考への道としては悪い方でしょうか?

  2. simonw

    > [...] ヘルメットを追加してみましょうか?ライディングのテーマが良くなるかもしれませんが、頭が隠れてしまうかもしれません。小さなサイクリングキャップかヘルメットはどうでしょう?ユーザーは頼んでいませんが、赤いヘルメットを追加できますか?可愛いかもしれません。しかし、大きなくちばしを持つペリカンなので、ヘルメットは隠してしまうかもしれません。むしろ、なしの方がいいかもしれません。

    > サングラスを追加しますか?いいえ。

    > 水を追加しますか?いいえ。

    https://tools.simonwillison.net/markdown-svg-renderer#url=ht...

  3. codethief

    > 注目すべきは、Hy4プレビューが自身の開発プロセスにも貢献し、トレーニング手法、データ戦略、評価フレームワーク、低レベル演算子の自動最適化に初めて参加したことです。モデルはアプローチを提案し、実験を実行し、結果に基づいて反復し、その結果得られたコード、ログ、フィードバックがその後の探索にフィードバックされました。これにより、初期段階の再帰的自己改善ループが確立されました。

    これは、https://ai-2027.com/ の予測の一つを思い出させます。ただ、そこではこれをやっているのは中国ではなく「OpenBrain」です。そして、その論文の著者たちは「2026年半ば:中国が目覚める」についても少し間違っていました。中国はもうずっと前に目覚めていたのです。そして:

    > しかし、中国はモデルが弱いため、AIアルゴリズムで遅れを取っている。世界最高クラスの中国の諜報機関は、OpenBrainの重みを盗む計画を強化している。

    何も盗む必要はありません、彼らはすでに追いついています。

    そして、2027年2月のこの予測もあります:

    > 当局が最も関心を持っているのは、そのサイバー戦能力です。エージェント2は「わずかに」最高の人間のハッカーより劣るだけです。

    私たちは今、その時点も過ぎていると思います…

  4. minimaxir

    Hy4はどうやらOpenRouterですでに驚異的な勢いを持っており(https://openrouter.ai/tencent/hy4-preview)、数日で数兆トークンを処理しています:これは1週間のGLM 5.3よりも多いです。とはいえ、キャッシュコストが5%と比較的安価で、他のみんながまだ10%や20%のキャッシュコストを設定している中で、Hy4はより魅力的かもしれません。

  5. fastball

    モデルプロバイダーには、リリースでチャートの罪を犯すのをやめてほしいです。

    - 棒グラフの残りをランク順に並べるなら、自分のモデルもそれに合わせて並べてください。

    - ベンチマークの表で勝者を強調するなら、表の中でモデル行全体を強調しないでください。

    などなど。

  6. jorl17

    私はHy3をプロジェクトで試しましたが、その優秀さに驚きました。コーディングに良いかどうかはわかりませんが、汎用エージェントモデルとしては、私たちのテストではdeepseek4-flashに次ぐものでした。deepseekの挙動に非常に近く、そこからフォークされたに違いないと思い続けていました。

  7. Zigurd

    現在の世代のLLMでは不十分だが、第一級のLLMの次のリリースで解決できる可能性のある問題に取り組んでいる人はいますか?

    それとも、自転車のようなものでしょうか?あなたの問題がタデイという名前でない限り、13,000ドルの自転車は必要ないのです。

  8. joshheitzman

    もしかするとnovita.aiでのホスティングの問題かもしれませんが、このモデルをコーディングエージェントとして使っても、あまり有用なものは得られませんでした。

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2026-08-29