Tencent Hy4 ni oʻzining katta til modellari seriyasining eng soʻnggi versiyasi sifatida taqdim etdi, u oldingi Hy4 versiyasiga nisbatan sezilarli imkoniyatlar sakrashini namoyish etadi. Ushbu chiqarilish bilan Hy4 birinchi marta dunyodagi eng qobiliyatli ochiq modellar qatoriga kirib keldi.
Tencent yaqin orada Hy4 modelining vaznlarini va tizim xaritasini eʼlon qilishni rejalashtirmoqda. Model oldindan va keyingi oʻqitish bosqichlarida maʼlumotlar va oʻquv miqyosini sezilarli darajada kengaytirdi, shuningdek, birinchi marta koʻrish funksiyalariga ega boʻldi, bu koʻrsatmalarga amal qilish, uzun kontekstni tushunish va uzoq muddatli agentlik imkoniyatlari boʻyicha kompleks yaxshilanishni taʼminladi.
Hy4 ning yangi vizual qobiliyatlari tasvirlarni tushunish, fikrlash va vositalardan foydalanishni oʻz ichiga oladi, bu modelga murakkab diagrammalarni talqin qilish, hujjatlarni tahlil qilish va koʻplab rasmlardagi maʼlumotlarni qayta ishlash imkonini beradi. Model koʻp bosqichli tahlil va natija chiqarish uchun vizual maʼlumotlarni birlashtira oladi, oddiy vizual idrokdan vizual fikrlashga oʻtadi.
Oʻz vizual tushunishiga asoslanib, Hy4 endi Kompyuterli foydalanish funksiyasini qoʻllab-quvvatlaydi. U buyruq satri va grafik interfeyslarda ishlaydi, keng doiradagi ish va kundalik vazifalarni bajaradi. Tencentning Hy jamoasi Blender va CAD ilovalari kabi maxsus dasturiy taʼminotda, shuningdek, bir nechta ilovalarni qamrab oluvchi uzoq muddatli vazifalarda maqsadli oʻqitish oʻtkazdi, bu modelning rejalashtirish va professional ish jarayonlarini bajarish qobiliyatini yanada oshirdi.
Tencent modellar ishlab chiqilishi laboratoriya chegaralaridan tashqariga chiqishi kerak deb hisoblaydi. Hy jamoasi real korporativ ish jarayonlarida hamkorlik (Co-Design) orqali mahsulot jamoalari bilan hamkorlik qiladi, ayniqsa ofis ishi uchun Tencentning AI agenti boʻlgan WorkBuddy ga eʼtibor qaratadi.
Ofis sharoitida Hy4 WorkBuddy ning foydalanuvchi tajribasini barcha jihatlarda yaxshilaydi. WorkBuddy ga qaratilgan baholashga koʻra, Hy4 ning oʻrtacha sifati 83,18 ni, vazifalarni muvaffaqiyatli bajarish foizi esa 96,15% ni tashkil etdi. Haqiqiy ekspluatatsiyada Hy4 vizual dizayn, 3D sahnalarni qurish va veb-ishlab chiqish kabi vazifalarni bajarishda sifat va samaradorlik oʻrtasida muvozanatni topadi.
2026-yil mart oyida ishga tushirilganidan beri WorkBuddy tezkor iteratsiya tempini namoyish etib, 100 dan ortiq yirik yangilanishlarni chiqardi. Token isteʼmoli boshlangʻich mart oyidagi davrga nisbatan 50 baravar oshdi va bugungi kunga qadar 9 milliarddan ortiq vazifa bajarish soʻrovi amalga oshirildi.
WorkBuddy foydalanuvchilar bazasi boʻyicha Xitoyda ofis samaradorligini oshirish uchun eng katta AI agentiga aylandi. WorkBuddy ning korporativ versiyasi 50 dan ortiq sohada joriy etilgan boʻlib, Xitoyning 500 ta eng yirik korxonasining 50% va 100 ta eng yirik korxonaning 60% ga xizmat koʻrsatmoqda.
Hy4 professional moliyaviy tahlil sohasida ham sezilarli yangilanishni taʼminlaydi, buning sababi real moliyaviy ssenariylarni qamrab oluvchi minglab ish joylari va 10 000 dan ortiq yuqori sifatli vazifalar yaratilgan, ular fondlarni tadqiq qilish, qiymatli qogʻozlarni tahlil qilish va miqdoriy strategiyani oʻz ichiga oladi.
213 ta moliyaviy ekspert tomonidan oʻtkazilgan koʻz yumilgan sinovda — ularning 153 tasi Tencentdan tashqari yetakchi moliyaviy muassasalardan va ularning taxminan sakkizdan biri besh yildan ortiq tajribaga ega — Hy4 579 ta haqiqiy moliyaviy vazifa doirasida baholangan ochiq modellar orasida umumiy koʻrsatkich boʻyicha birinchi oʻrinni egalladi.
Frontend va oʻyin ishlab chiqish sohasida Hy jamoasi frontendning murakkab oʻzaro taʼsirlari, biznes-logika, holatni boshqarish, frontend/backend integratsiyasi va boshqa sohalarga maqsadli optimallashtirishlar kiritdi, bu model tomonidan yaratilgan interfeyslar nafaqat estetik jihatdan jozibali, balki funksional jihatdan toʻliq va foydalanishga yaroqli boʻlishini taʼminlaydi. Jamoa shuningdek, maʼlumotlar va baholash sifatini doimiy ravishda yaxshilash uchun Tencent Interactive Entertainment Group (IEG) dagi professional oʻyin ishlab chiquvchilari bilan hamkorlik qildi, ayniqsa oʻyin funksiyalarini amalga oshirish, oʻyin logikasi, holatni tushunish va resurslarni qayta ishlash kabi imkoniyatlarni yaxshilashga eʼtibor qaratdi. Hy4 Unreal Engine, Unity va Godot kabi asosiy dvigatellarga chuqur moslashtirilgan va onlayn koʻp oʻyinchili oʻyinlarni ishlab chiqish sohasiga kengaymoqda. Oldingi Hy4 versiyasiga nisbatan Hy4 GameDev bahosi boʻyicha 19,1% va GameLogic bahosi boʻyicha 9,8% ga yaxshilandi.
Ilmiy tadqiqotlarda Hy4 murakkab fikrlash, ilmiy dasturlash va uzoq muddatli vazifalarni bajarishni birlashtiradi, bu uning tadqiqot jarayonlarini boshidan oxirigacha ilgari surish qobiliyatini yanada mustahkamlaydi. Yetti fan va 123 ta ijro etiladigan tadqiqot vazifasini qamrab oluvchi ichki TenureTrail baholashda Hy4 matematik qurilish, fizik modellashtirish, Yer va atrof-muhit fanlari, tizimli muhandislik va ijtimoiy-iqtisodiy qaror qabul qilish kabi sohalarda mustahkam tadqiqot imkoniyatlarini namoyish etdi.
Kiberxavfsizlik va biologiya kabi sohalardagi potentsial xatarlarni minimallashtirish uchun Hy jamoasi butun oʻquv, ochiq vaznlarni chiqarish va ishga tushirish jarayoniga yanada masʼuliyatli yondashuvni qabul qildi. Kiberxavfsizlik nuqtai nazaridan, Hy4 faqat PoC yaratish va zaifliklarni tuzatish bilan bogʻliq himoya maʼlumotlari asosida oʻqitildi. Hujum bilan bogʻliq materiallar — ekspluatatsiya, teskari ishlab chiqish va penetratsiya sinovi — har qanday potentsial hujum imkoniyatlarini kuchaytirishdan saqlanish uchun chiqarib tashlandi. Hy jamoasi Tencent Xuanwu Lab va Keen Lab dan ichki xavfsizlik ekspertlarini kriptoanaliz, teskari ishlab chiqish va ekspluatatsiya kabi sohalarni audit qilish uchun jalb qildi. Natijalar Hy4 ning hujum imkoniyatlarida sezilarli xavf yoʻqligini koʻrsatdi, shu jumladan kriptografik algoritmlarni teskari tartibda hal qilish, ikkilamchi fayllarning obfuskatsiyasiga qarshi turish va zaifliklarni ekspluatatsiya qilish.
Biologik xavfsizlik boʻyicha, Hy4 ning ochiq eksperimentlarni loyihalash imkoniyatlari hali ham ilgʻor modellar (Hy-BioExperimentBench: 30,4/100) dan ancha orqada qolmoqda. Hy jamoasining ichki ekspertlari yoʻnalishlarni audit qildilar. Ular fundamental biologiyani mustahkam tushunishni aniqladilar, ammo bu bilimlarni ijro etiladigan eksperimental rejalar shakliga keltirishda cheklangan qobiliyatni aniqladilar, shuningdek, Hy4 biokimyoviy zarar yetkazish toʻsiqlarini sezilarli darajada pasaytirishi mumkinligi haqida dalillarni topmadilar.
Hy4 endi Tencent mahsulotlari portfelining barcha qismlarida mavjud. Uning API si OpenRouter, Hermes va OpenCode kabi uchinchi tomon platformalari orqali ham mavjud. Tencent Hy i iqtisodiy jihatdan samarali AI xizmatlarini taqdim etishni maqsad qilgan. Hy4 yuqori imkoniyatlarga qaramay, Hy4 preview bilan bir xil narxlarni saqlab qoladi: million kirish tokenlari uchun 0,834 dollar, million chiqish tokenlari uchun 2,501 dollar va keshga tushgan tokenlar uchun millioniga 0,042 dollar.
Yaqin orada Hy4 flash chiqariladi, u Hy4 imkoniyatlarini saqlab qoladi, ammo vazifa uchun narxni sezilarli darajada pasaytiradi — bu narx-samaradorlik maksimal darajasida ishlab chiqilgan modeldir. Foydalanuvchi fikr-mulohazalarini yigʻish va model imkoniyatlarini uzluksiz yaxshilash uchun WorkBuddy va CodeBuddy 4-noyabrdan 15-noyabrgacha cheklangan bepul foydalanish limitini taklif qiladi. Bundan tashqari, bugundan 2026-yil 31-dekabrgacha Hy4 Tencent Cloud TokenHubdagi chakana narxning 50% narxida tariflanadi.
Tencent Hy modellari tadqiqot va ishlab chiqish sohasida rekursiv oʻz-oʻzini takomillashtirish (RSI) ning kelajakdagi bosqichiga tayyorlanmoqda, modelni modellar ishlab chiqishni tezlashtirish va ilgʻor muammolarni oʻrganish uchun ishlatishga eʼtibor qaratadi.
2026-yil fevral oyida AI infratuzilmasi tiklanganidan beri Tencent Hy har ikki oyda bir yirik model chiqarib kelmoqda — Hy3 da 300 milliarddan kam parametrlardan Hy4 da 770 milliardgacha kengayib, Hy5 yanada ilgari borishi kutilmoqda.
Tencent Hy jamoasi taʼkidlaganidek, Hy4 hozirgi kunda eng qobiliyatli ochiq modellaridan biri boʻlsa-da, uning va yetakchi yopiq modellar oʻrtasida sezilarli farq mavjud. Hy bu farqni qisqartirish uchun oldindan va keyingi oʻqitishni barqaror va asta-sekin oshirib boradi.
