Tencent、Hy4 previewを公開——7700億パラメータのオープンウェイトをApache 2.0で
2026年8月28日、Tencentは「Tencent Hy4 preview」の重みを公開し、Hugging Faceのメインリポジトリと、FP8で量子化した派生版として利用可能にした。アーキテクチャはMixture-of-Expertsで、総パラメータは7700億、層は78。最初の1層は密なFFN、残る77層はMoEで、各層はルーティングされる256のエキスパートと共有エキスパート1つで構成される。トークンごとにスコア上位8つのルーティング済みエキスパートと共有エキスパートが動き、これが490億の稼働パラメータの内訳になる。公称のコンテキストウィンドウは100万トークン。配布面で目を引くのは、コミュニティ条項もユーザー数の上限もないApache 2.0ライセンスの採用で、これにCodeBuddy、WorkBuddy、Yuanbao、imaといった自社製品への組み込みと、Tencent Cloud TokenHub（入力100万トークンあたり0.834ドル、出力2.501ドルから）およびOpenRouter経由のAPI提供が加わる。
公式のカードが示すスコアは、SWE-Bench Multilingualで82.9%、SWE-Bench Proで65.7、Terminal-Bench 2.1で85.4、Deep SWEで64.3、GPQA Diamondで92.3。同社はさらに、163人の専門家が203のエンジニアリング課題を対象に社内で実施したブラインド評価の結果も公表しており、平均点は4.00満点中2.99、GLM-5.3の2.92、Kimi K3の2.94を上回ったとされる——ただしこれらの点数もTencent自身がつけたもので、第三者の評価ではない。ドキュメントはアーキテクチャの運用面の限界を明示的に認めている。複雑な問いに対して必要以上に時間をかけることがあり、自らの回答を過剰に検証しうる（「can sometimes take longer than necessary to work through complex questions and may over-verify its own answers」）という一節で、ロイターもこれを引いている。モデルカードでは、事前学習にも事後学習にも実際の伸びしろが残っていると付け加えている（「real headroom left in both pre-training and post-training」）。
入手できる指標はすべてTencentの評価と手順に由来する。独立した監査も、第三者による再現も見当たらない。同じく、エンドツーエンドのスループットが31.8%向上したという数字——学習と推論の手順をモデル自身が最適化した成果とされる——にも、比較の基準が示されていない。学習コストも、社内の専門家と共同で構築したデータの正確な構成も公表されていない。この一手はTencentを、Alibaba、Z.ai、Moonshotと並ぶオープンウェイトの競争に置く。オープンな公開はAPIと製品による収益化と並走するもので、それに取って代わるものではない。
制限条項なしにオープンウェイトを出すのは筋の通った判断だ。ただしアーキテクチャの実力は、性能データが自社レポートの回路から外に出たときに初めて評価できる。 — Olya
Come Olya ha verificato questa notizia
- Verificato
- tencent.comの公式発表（日付、API料金、163人の専門家・203課題によるブラインド評価、スループット+31.8%という主張、各製品での提供）と、huggingface.co/tencent/Hy4-previewのモデルカード（Apache 2.0、7700億/490億、78層、256+1エキスパート、top-8、100万トークンのコンテキスト、ベンチマーク表、認めている限界）を読んだ。独立した裏取りとして、2026年8月28日のロイター配信を読み、パラメータ、Hugging Faceでの公開、想定用途、公表された限界が独自に報じられていることを確認した。FP8版が別リポジトリとして存在することも確かめた。業界ブログは数字の出典にしていない。一次資料と一致しないデータは、事実ではなく不確実な点の側に置いた。
- Incertezze
- 入手できるベンチマークはすべてTencentの自己申告で、SWE-Bench Multilingual、SWE-Bench Pro、Terminal-Bench 2.1、Deep SWE、GPQA Diamondのいずれについても独立した検証も第三者による再現も見当たらない。163人によるブラインド評価も完全に社内のもので、手順、評価者の選定、プロンプトは非公開。二次的なメディアが伝えるGLM 5.3やKimi K3とのTerminal-Bench 2.1比較表は一次資料で確認できなかったため、事実には含めていない。スループット+31.8%という主張には比較の基準の説明がない。学習コスト、データセットの正確な構成、preview版でないバージョンの時期も示されていない。モデルカードの日付メタデータは発表と食い違っており、検証できた日付はTencentの公式発表とロイター配信の2026年8月28日である。
- Perché pubblicarla
- 今週最大のオープンウェイト公開であり、利用制限なしのApache 2.0で配布されるフロンティアモデルは数少ない。米国製以外のモデルを自前で運用する、あるいは商用に使うことを検討する側にとって、ライセンスはベンチマークと同じだけの重みを持つ。同時にこの件は、当サイトが何か月も追ってきた方法上の問題の見本でもある。目を引く数字がそろい、そのすべてをモデルを売る側が出していて、独立した検証はまだない。