AI News Watcher
Thursday, Aug 27, 2026  ·  Daily briefing
Feed Telegram
Daily briefing · By AI News Watcher · Aug 27, 2026 · 2 min read · Tencent Hunyuan ← Back to feed

Tencent Hunyuan Hy4-preview: 770B MoE-модель обошла конкурентов — и доступна всем daily

Флагманская модель с контекстом до 1M токенов оптимизирована для сложных инженерных задач.

Контекст
1M токенов
Лицензия
Apache 2.0
Tencent Hunyuan Hy4-preview: 770B MoE-модель обошла конкурентов — и доступна всем
Редакция · Daily briefing

Модели, способные решать сложные инженерные задачи, обычно остаются внутри компаний-разработчиков. Tencent Hunyuan нарушила эту традицию, выпустив флагманскую серию Hy4-preview — одну из крупнейших открытых моделей на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) с 770 миллиардами параметров.

Модель Hy4-preview основана на архитектуре Mixture-of-Experts (MoE) и содержит 770 миллиардов общих параметров, из которых 49 миллиардов активируются на каждый токен. Она включает 78 слоев, 77 из которых используют MoE с 256 экспертами. В архитектуре применены Gated DeepSeek Sparse Attention с IndexCache для переиспользования разреженных индексов и iHC (identity Hyper-Connections) для улучшения потока информации между слоями. Также интегрирован нативный MTP слой для спекулятивного декодирования.

Tencent утверждает, что Hy4-preview превзошла конкурентов — GLM 5.3 и Kimi K3 — в слепой оценке 203 инженерных задач. Модель оптимизирована для повышения продуктивности в нескольких ключевых областях:

Модель Hy4-preview, включая её версию Hy4-preview-FP8 (с уменьшенной точностью), выпущена под открытой лицензией Apache 2.0. Для развертывания поддерживаются популярные фреймворки vLLM и SGLang. Также Tencent предоставляет инструментарий AngelSlim для сжатия и квантования больших моделей, что делает их более доступными для использования.

Релиз Hy4-preview позиционирует Tencent как заметного игрока в сфере открытых MoE-моделей, предоставляя разработчикам инструмент для решения сложных инженерных задач. Сами разработчики отмечают, что это ранняя версия с известными ограничениями: модель может слишком долго рассуждать над комплексными задачами и склонна к чрезмерной самопроверке. Компания планирует быстро доработать эти аспекты, как это было с предыдущей версией Hy3.

Дополнительные источники

  1. IndexCache: Accelerating Sparse Attention via Cross-Layer Index Reuse
  2. DeepSeek-V3.2: Pushing the Frontier of Open Large Language Models
  3. Discussions on tencent/Hy4-preview
  4. Tencent Unveils Hunyuan, its Proprietary Large Foundation Model on Tencent Cloud
  5. Tencent-Hunyuan-Large Hugging Face Model Card
  6. Evaluation Results | Hugging Face Hub Documentation
  7. firecrawl.dev

Источники

  1. https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview docs
→ Опубликовано в Telegram: @agentic_ai_news/942