---
title: Tencent เปิดตัว Hy4 โมเดลปัญญาประดิษฐ์รุ่นล่าสุดที่จำกัดข้อมูลการเรียนรู้เพื่อป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์
url: https://www.elseif.net/th/tencent-hy4
published: 2026-11-08T02:04:43+00:00
language: th
section: โมเดล
source: https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=217039
organizations: Tencent, Vals AI, Xuanwu Lab, Keen Security Lab
publisher: elseif
---

# Tencent เปิดตัว Hy4 โมเดลปัญญาประดิษฐ์รุ่นล่าสุดที่จำกัดข้อมูลการเรียนรู้เพื่อป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์

Tencent ได้เปิดตัว Hy4 ซึ่งเป็นโมเดลปัญญาประดิษฐ์รุ่นถัดไปที่ถูกออกแบบมาเพื่อลดโอกาสในการถูกนำไปใช้ในการโจมตีทางไซเบอร์ โดยมีการจำกัดข้อมูลที่ใช้ในการเรียนรู้ให้เน้นไปที่ข้อมูลเพื่อการป้องกัน เช่น การค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ของซอฟต์แวร์ และตัดข้อมูลการโจมตีที่สามารถนำไปใช้บุกรุกระบบจริงออกไป

โมเดลนี้ใช้โครงสร้างแบบผู้เชี่ยวชาญผสมผสานที่มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 7700 ล้านล้านตัว โดยจะเปิดใช้งานประมาณ 49,000 ล้านตัวในขณะประมวลผล และรองรับบริบทสูงสุด 1 ล้านโทเคน นอกจากนี้ยังมีการนำความสามารถในการเข้าใจรูปภาพมาใช้เป็นครั้งแรกเพื่อวิเคราะห์แผนภูมิที่ซับซ้อนและการให้เหตุผลทางสายตาทางคณิตศาสตร์ รวมถึงเพิ่มฟังก์ชันการควบคุมคอมพิวเตอร์ที่สามารถจัดการได้ทั้งส่วนต่อประสานบรรทัดคำสั่งและส่วนต่อประสานผู้ใช้แบบกราฟิก

Tencent ระบุว่า Hy4 มีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับโมเดลแบบเปิดน้ำหนักชั้นนำของจีนในด้านการเขียนโค้ดและตัวแทนปัญญาประดิษฐ์ โดยในการประเมินงานจริง 579 งานโดยผู้เชี่ยวชาญทางการเงิน 213 คน Hy4 ได้คะแนน 3.04 ซึ่งสูงกว่า DeepSeek V4.1 Flash ที่ได้ 2.97 คะแนน และสูงกว่า Kimi K3.1 Pro กับ GLM-5.3 ที่ได้ 2.68 คะแนนเท่ากัน

อย่างไรก็ตาม ผลการประเมินจาก Vals AI พบว่า Hy4 มีความแม่นยำโดยรวม 59.35 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งอยู่ในอันดับที่ 13 จาก 33 โมเดล และเป็นอันดับที่ 4 ในกลุ่มโมเดลแบบเปิดน้ำหนัก โดยตามหลัง Kimi K3.1 Pro, DeepSeek V4.1 Flash และ GLM-5.3 ทั้งนี้ Tencent ยอมรับว่ายังคงมีช่องว่างเมื่อเทียบกับโมเดลแบบปิดระดับสูงสุด โดยเฉพาะในด้านคณิตศาสตร์ระดับวิจัยและการเขียนโค้ดระยะยาว

สำหรับการประเมินความปลอดภัยโดย Xuanwu Lab และ Keen Security Lab ไม่พบความเสี่ยงที่เด่นชัดเกี่ยวกับความสามารถในการโจมตี ส่วนการประเมินความปลอดภัยทางชีวภาพพบว่าโมเดลมีความรู้พื้นฐานแต่ยังไม่สามารถออกแบบการทดลองที่ซับซ้อนได้เท่ากับโมเดลระดับสูงสุด