ענקית הטכנולוגיה הסינית טנסנט (Tencent) השיקה את גרסת התצוגה המקדימה (Preview) של מודל השפה החדש שלה, Hy4. המודל, המופץ במתכונת של משקלים פתוחים (Open Weights), מציב רף חדש בקנה המידה של מודלי בינה מלאכותית פתוחים: הוא כולל 770 מיליארד פרמטרים בסך הכל, מתוכם 49 מיליארד פרמטרים פעילים (Active Parameters) בכל פעולת עיבוד, לצד חלון הקשר (Context Window) של מיליון טוקנים.
המודל החדש מתמקד בעיבוד וייצור טקסט בלבד ואינו כולל יכולות ניתוח ראייה ממוחשבת (Vision). קובצי המודל כבר זמינים להורדה ולשימוש בפלטפורמת Hugging Face, כאשר נפח האחסון הנדרש עבורם עומד על 1.56 טרה-בייט (TB).
קפיצת מדרגה חדה תוך חודש אחד בלבד
השקת Hy4 מגיעה חודש בלבד לאחר שהחברה שחררה את הדור הקודם בסדרה, מודל Hy3, בחודש יולי 2026. ההשוואה בין שני הדורות מצביעה על קצב פיתוח מואץ ועל גידול משמעותי במשאבי המחשוב שמקדישה טנסנט למודלי השפה הגדולים (LLM) שלה.
הדגם הקודם Hy3 הציע 295 מיליארד פרמטרים כוללים, מתוכם 21 מיליארד פרמטרים פעילים, חלון הקשר של 256,000 טוקנים בלבד, ונפח אחסון של 598 גיגה-בייט (GB). הגידול ב-Hy4 מייצג קפיצה של פי 2.6 בנפח הפרמטרים הכולל, יותר מכפליים בפרמטרים הפעילים, וגידול של פי ארבעה בקיבולת חלון ההקשר - רכיב המאפשר לעבד כמויות אדירות של טקסט במסגרת שאילתה בודדת.
| מדד / מאפיין | Hy3 (יולי 2026) | Hy4 Preview (אוגוסט 2026) |
|---|---|---|
| סך פרמטרים | 295 מיליארד | 770 מיליארד |
| פרמטרים פעילים | 21 מיליארד | 49 מיליארד |
| חלון הקשר | 256,000 טוקנים | 1,000,000 טוקנים |
| גודל קובץ (Hugging Face) | 598 גיגה-בייט | 1.56 טרה-בייט |
| תמיכה במודאליות | טקסט | טקסט בלבד (ללא ראייה) |
מנגנון חשיבה מובנה בשתי רמות פעולה
בחינת תבנית השיחה (Chat Template) של המודל חושפת כי טנסנט הטמיעה ב-Hy4 מנגנון חשיבה מובנה, הפועל בשתי רמות עבודה מוגדרות מראש בלבד:
- רמת חשיבה גבוהה (high): ברירת המחדל של המודל, שבה מופעל תהליך חשיבה פנימי מורחב לפני הפקת התשובה הסופית.
- ללא חשיבה (no_think): מצב המבטל לחלוטין את שרשרת החשיבה הפנימית ומפיק תשובה ישירה ומהירה.
ניתוח עקבות החשיבה הפנימיים (Reasoning Trace) שמפיק המודל בעת התמודדות עם משימות מורכבות, כגון יצירת קוד גרפי מסוג SVG דרך פלטפורמת OpenRouter, מעלה ממצא מעניין: המודל מנהל את תהליך החשיבה הפנימי באנגלית מקוצרת ובתחביר חלקי. השימוש במשפטים מקוצרים בשלבי החשיבה הפנימיים אינו פוגע בתוצאה הסופית, אך הוא מאפשר ייעול ניכר בצריכת הטוקנים וחיסכון במשאבי מחשוב בזמן העיבוד.
"כדאי אולי להוסיף קסדה? זה עשוי לשפר את נושא הרכיבה, אך עשוי להסתיר את הראש. אולי כובע רכיבה קטן או קסדה? המשתמש לא ביקש; אפשר להוסיף קסדה אדומה? זה עשוי להיות חמוד. אבל לפליקן יש מקור גדול; קסדה עלולה להסתיר. עדיף אולי שלא."
ציטוט זה, מתוך נתיב החשיבה הפנימי של המודל בעת יצירת איור של שקנאי רוכב על אופניים, מדגים כיצד המודל שוקל שיקולים לוגיים וצורניים בשפה פנימית תכליתית בטרם יצירת הפלט הסופי.
למה זה חשוב לך
השקת Hy4 מדגישה את המשך מגמת ההתרחבות של מודלים עוצמתיים בגרסאות פתוחות, המאפשרות לארגונים ולמפתחים להריץ מודלים מתקדמים ללא תלות מלאה בספקיות ענן סגורות. עבור מפתחים וחברות הייטק, שחרור מודל בעל חלון הקשר של מיליון טוקנים מציע יכולות ניתוח עמוקות של קוד וטקסטים ארוכים במיוחד, אך גודלו הפיזי הבלתי מבוטל (1.56TB) מעמיד אתגר תשתיתי משמעותי הדורש חומרה ייעודית וחזקה במיוחד להרצה מקומית.
התוכן בכתבה זו נועד לספק סקירה כללית בלבד ואינו מהווה תחליף לייעוץ מקצועי פרטני. המערכת אינה אחראית לכל נזק או הפסד שייגרם כתוצאה מהסתמכות על המידע המוצג.