Tencent представила модель Hy4 с ограничениями на обучение кибератакам
7 ноября 2026 г. · 2 мин чтения
Также опубликовано на Deutsch, Italiano, Nederlands, עברית, Português (Brasil), Svenska, English, Indonesia, ไทย, हिन्दी
Компания Tencent выпустила новую модель искусственного интеллекта Hy4, которая была разработана с целью снижения риска использования в кибератаках. Обучающие данные были ограничены, при этом основной упор был сделан на данные для защиты, такие как поиск и исправление уязвимостей в программном обеспечении.
Модель основана на архитектуре смеси экспертов с общим количеством параметров 7700 миллиардов, из которых при выводе активируется около 49 миллиардов. Hy4 поддерживает контекст до 1 миллиона токенов и впервые получила функции понимания изображений, что позволяет ей анализировать сложные диаграммы и выполнять визуальные математические рассуждения. Также добавлена возможность управления компьютером через интерфейс командной строки и графический интерфейс пользователя.
Разработчики провели обучение для работы со специализированным программным обеспечением, включая CAD и Blender. Были улучшены возможности по планированию длительных задач в нескольких приложениях, а также производительность в создании игр и фронтенд разработке. В ходе оценки 579 практических задач с участием 213 финансовых экспертов Hy4 получила 3,04 балла, опередив DeepSeek V4.1 Flash, Kimi K3.1 Pro и GLM-5.3.
Внутренние тесты показали, что в инструменте WorkBuddy модель заняла первое место среди китайских аналогов в 9 из 12 категорий с общим процентом прохождения задач 96,15 процента. Уровень галлюцинаций снизился с 12,95 процента в предварительной версии до 7,2 процента. Однако внешняя оценка от Vals AI поставила Hy4 на 13 место из 33 моделей с точностью 59,35 процента, что ниже показателей Kimi K3.1 Pro, DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3.
В области кибербезопасности из обучения были исключены материалы, которые могут быть напрямую использованы для взлома систем или эксплуатации уязвимостей. Данные по реверс инжинирингу и тестам на проникновение использовались только в целях защитного анализа. Проверки, проведенные Xuanwu Lab и Keen Security Lab, не выявили значительных рисков, связанных с атакующими способностями модели.
Tencent признала наличие разрыва в производительности по сравнению с закрытыми моделями в таких областях, как продвинутые визуальные ответы, длительное написание кода и математика исследовательского уровня. Веса модели будут опубликованы в ближайшее время вместе с системной картой. Также планируется выпуск облегченной версии Hy4 Flash для повышения скорости вывода и эффективности затрат.