Tencent Hy4: KI-Modell mit 770 Mrd. Parametern und offenen Gewichten

Größer, und weitere Modelle folgen

Hy4 umfasst 770 Milliarden Parameter, rund das 2,6-Fache des Vorgängers Hy3 mit 295 Milliarden. Die nächste Generation, Hy5, soll noch größer werden. Bald erscheint zudem die schlankere Variante Hy4 Flash, die die Kosten für die Ausführung von Aufgaben deutlich senken soll.

In Verbindung mit WorkBuddy erzielte das Modell nach internen Tests von Tencent im Schnitt 83,18 Punkte bei einer Erfolgsquote von 96,15 Prozent.

Die Vorabversion von Hy4 aus dem späten August belegt derzeit Platz 23 im WebDev-Ranking der Code Arena, die Sprachmodelle in Echtzeit anhand praktischer Programmieraufgaben bewertet. Mehr Trainingsdaten und ein größeres Modell sorgen dafür, dass Hy4 den Vorgänger in 12 Kategorien übertrifft, darunter autonomes Handeln, Programmierung und Workflow-Automatisierung. Es liegt vor Z.ai GLM-5.3 und DeepSeek-V4.1-Flash-1017 und auf Augenhöhe mit Moonshot Kimi K3.1 Pro.

Grenzen und Sicherheit

Tencent räumt ein, dass Hy4 führenden proprietären Systemen noch hinterherhinkt, vor allem bei schwierigen Aufgaben wie mathematischer Forschung, langfristigen Programmierprojekten, Selbstverbesserung und anspruchsvoller Bildanalyse, etwa dem Beantworten von Fragen zu Bildern.

Beim Training schränkte das Unternehmen zudem Hacking-Fähigkeiten ein. Material zu Exploit-Entwicklung, Reverse Engineering und Penetrationstests wurde aus den Trainingsdaten entfernt, um offensive Cyberangriffe nicht zu begünstigen.

Für Entwickler und Unternehmen bedeuten offene Gewichte ein großes multimodales Modell, das sie prüfen und selbst betreiben können.