---
title: Tencent представила модель Hy4 с ограничениями на обучение кибератакам
url: https://www.elseif.net/ru/tencent-predstavila-model-hy4-s-ograniceniiami-na-obucenie-kiberatakam
published: 2026-11-07T14:14:54+00:00
language: ru
section: Модели
source: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=217039
organizations: Tencent, Vals AI, DeepSeek, Moonshot AI
publisher: elseif
---

# Tencent представила модель Hy4 с ограничениями на обучение кибератакам

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.