نموذج تينسنت Hy4 المفتوح المصدر يخفض هلوسة الذكاء الاصطناعي إلى 7.2% ويتحكم بالكمبيوتر
كشفت شركة تينسنت الصينية عن نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر Hy4، الذي يجمع للمرة الأولى ضمن عائلة Hy بين الاستدلال البصري والقدرة على التحكم بالكمبيوتر، فيما أظهرت اختبارات الشركة الداخلية تراجع معدل الهلوسة فيه من 12.95% إلى 7.2%.
ويستطيع Hy4 تفسير البيانات المعقدة، مثل الرسوم البيانية والجداول، وحل المسائل الرياضية بالاعتماد على المعلومات المرئية، إلى جانب تنفيذ عمليات عبر أدوات سطر الأوامر والواجهات الرسومية. كما يمكنه استخدام برنامجي Blender والتصميم بمساعدة الحاسوب (CAD)، والتخطيط لسير عمل متعدد المراحل وتنفيذه.
وتشمل قدرات النموذج أيضًا إنشاء المشاهد ثلاثية الأبعاد، وتطوير مواقع الويب، وإعداد المستندات، إضافة إلى تنفيذ مهام داخل أدوات تطوير البرمجيات.
اختبارات العمل والبيانات المكتبية
وخلال تقييمات أُجريت على منصة WorkBuddy التابعة لتينسنت، حصل Hy4 على متوسط 83.18 نقطة، مع معدل نجاح بلغ 96.15%. كما تصدّر النتائج في 9 من أصل 12 سيناريو اختُبرت في البر الرئيسي الصيني.
وتعمل منصة WorkBuddy بالتكامل مع WeCom، ما يتيح للنموذج الوصول إلى المعلومات الموجودة في المحادثات ورسائل البريد الإلكتروني والمستندات والتقويمات والاجتماعات. وبالاعتماد على هذه البيانات، يستطيع Hy4 متابعة تطورات المشاريع، وتحديد المهام غير المكتملة، والتنبيه إلى مواعيد التسليم المقبلة.
تراجعت نسبة الأخطاء الناتجة عن الافتراضات غير المدعومة من 23.1% إلى 5.6%، وهو تحسن منفصل عن انخفاض معدل الهلوسة العام إلى 7.2%.
نتائج في التحليل المالي وتطوير البرمجيات
درّبت تينسنت النموذج في مجال الأبحاث المالية باستخدام آلاف مساحات العمل المتخصصة وعشرات الآلاف من المهام المهنية، شملت أبحاث الصناديق وتحليل الأوراق المالية واستراتيجيات الاستثمار الكمي.
وفي تقييم أعمى شارك فيه 213 خبيرًا ماليًا وتضمن 579 مهمة من العالم الحقيقي، حقق Hy4 أعلى مجموع نقاط. وكان نحو 70% من المشاركين يمتلكون خبرة تتجاوز خمس سنوات في القطاع. وسجل النموذج 3.04 نقاط، متقدمًا على DeepSeek-V4.1-Flash-1017 الذي حصل على 2.97 نقطة، بينما نال كل من Kimi K3.1 Pro وGLM-5.3 عدد 2.68 نقطة.
كما تحسنت نتائج إصدار Hy4 Preview في اختبارات تطوير البرمجيات، إذ ارتفعت نتيجة معيار GameDev بنسبة 19.1%، ونتيجة GameLogic بنسبة 9.8%. ويدعم النموذج العمل على محركات Unreal Engine وUnity وGodot.
تدريب دفاعي في الأمن السيبراني وأسعار الاستخدام
في مجال الأمن السيبراني، دُرّب Hy4 على مواد تركز على تحليل الثغرات الأمنية ومعالجتها من منظور دفاعي. وأكدت تينسنت أن مواد الاستغلال الهجومي للثغرات لم تدخل ضمن بيانات تدريب النموذج.
وأتاحت الشركة النموذج عبر منصات Tencent Cloud TokenHub وWorkBuddy وCodeBuddy وYuanbao، مع الإبقاء على الأسعار نفسها المعتمدة لإصدار Hy4 Preview. وتبلغ تكلفة مليون رمز إدخال 0.90 دولار، ومليون رمز إخراج 2.70 دولار، بينما تبلغ تكلفة مليون رمز إدخال مخزّن مؤقتًا 0.045 دولار.
وتخطط تينسنت لإطلاق نموذج Hy4 Flash قريبًا، بهدف خفض تكاليف التشغيل.
المصدر: donanimhaber
