สเปกตัวโมเดล
- เป็นโมเดลแบบรวมทีมผู้เชี่ยวชาญไว้ในตัวเดียว (MoE) ข้างในมีผู้เชี่ยวชาญให้เลือกใช้ 256 ชุด บวกตัวช่วยกลางอีก 1 ชุดที่ทำงานตลอดเวลา
- แต่ละคำถามจะเลือกเรียกเฉพาะ 8 ชุดที่เหมาะกับโจทย์ ไม่ต้องปลุกทั้งก้อน กินแรงน้อยกว่าที่ตัวเลขรวมดู
- ขนาดรวม 770 พันล้านพารามิเตอร์ ตัวที่ตื่นทำงานจริงราว 49 พันล้าน
- อ่านงานยาวได้ถึง 1 ล้านโทเคนต่อรอบ (โทเคนคือหน่วยตัวอักษรที่โมเดลอ่าน)
- ซ้อนกัน 78 ชั้น ชั้นแรกเป็นแบบธรรมดา ที่เหลือเป็นชั้นผู้เชี่ยวชาญ รู้จำคำได้ 120,832 คำ
ของแถมทางเทคนิค
- มีชั้นเดาคำล่วงหน้าสำหรับเร่งความเร็ว ชั้นนี้เล็กมาก ตื่นทำงานจริงแค่ 0.7 พันล้าน
- สายตาของโมเดลใช้วิธีมองเฉพาะจุดสำคัญ (DSA) แทนการไล่อ่านทุกตัวอักษร เจองานยาวก็ไม่เปลืองแรมเท่าเดิม
- ทีมออกแบบโมเดลไปคู่กับเครื่องมือจริงในบริษัท ทั้งตัวช่วยเขียนโค้ด CodeBuddy และตัวช่วยทำงานประจำวัน WorkBuddy
โหลดมาใช้เองยังไง
- โหลดได้จาก Hugging Face น้ำหนักโผล่ตั้งแต่คืน 27 ส.ค. ตามเวลาสากล ฝั่งจีนมี ModelScope ให้เช่นกัน
- ตัวเต็มแยกมาเป็น 131 ก้อน เน็ตไม่แรงต้องเตรียมใจหน่อย
- ขี้เกียจโหลดหนัก มีตัวย่อแบบ FP8 คือหั่นความละเอียดของตัวเลขลง ได้โมเดลที่เบากว่าเดิม
- รันบน vLLM ได้เลย หรือจะใช้ SGLang ก็ได้เหมือนกัน
- ทีมแพ็กกล่องพร้อมรันบน docker มาให้ด้วย ดึงลงเครื่องแล้วใช้ได้ทันที
- เรียกใช้แบบ API ได้ในเครื่องตัวเอง มาตรฐานเดียวกับของ OpenAI ของเก่าที่เขียนไว้ยกมาต่อได้เลย
- ใบอนุญาต Apache 2.0 นำไปต่อยอดขายต่อได้
คะแนนที่บริษัทวัดเอง
- ทีมจับผู้เชี่ยวชาญในเทนเซ็นต์ 163 คน มาทดสอบแบบไม่เปิดชื่อโมเดล กับงานวิศวกรรมจริง 203 งาน
- ผลออกมา Hy4 พรีวิวนำ GLM 5.3 กับ Kimi K3 อยู่เล็กน้อย
- แต่เป็นการวัดของบริษัทเอง ยังไม่มีผู้กลางอิสระมายืนยัน อ่านไว้เป็นข้อมูลจากเจ้าตัวก็พอ
ข้อควรรู้ก่อนโหลด
- ทีมยอมรับเองว่ารุ่นนี้บางทีคิดยาวและตรวจซ้ำเกินจำเป็น คำตอบมาช้ากว่าที่ควรได้บ้าง
- ยังเป็นพรีวิว ไม่ใช่ Hy4 รุ่นสมบูรณ์ อย่าเพิ่งเอาไปใช้งานสำคัญโดยไม่เช็ก
- ยังไม่มีประกาศราคา API จากทางบริษัท ตัวเลขราคาที่ลอยมาให้ถือว่าไม่ใช่ทางการ
สรุป
ใครมีการ์ดแรงพอ ตอนนี้โหลดมาลงเครื่องตัวเองเล่นได้เลย โมเดลขนาดนี้ที่แจกฟรีมีให้เลือกไม่เยอะ
แหล่ง: ทีม Hy 腾讯 / Hugging Face · 27 ส.ค. 2026
ข่าวประจำวันที่ 27–28 ส.ค. 2026