يكمن الابتكار الرئيسي في نموذج Hy4 في دعمه للإدراك البصري، حيث يستطيع معالجة الصور، وتحليل الرسوم البيانية المعقدة، وإجراء عمليات استدلال رياضية بناء على البيانات المرئية. ومع إطلاق هذا النموذج الجديد، أصبحت مجموعة حلول الذكاء الاصطناعي للشركة وفقا لبياناتها "من بين أقوى نماذج المصادر المفتوحة المتاحة اليوم".
ومع ذلك، لا يزال Hy4 متأخرا عن الأنظمة المغلقة المتقدمة، لا سيما في حل المشكلات المعقدة مثل البحث الرياضي، وكتابة البرامج للمشاريع طويلة الأجل، والتطوير الذاتي، والتحليل البصري المتقدم (الإجابة على الأسئلة بناء على الصور).
يحتوي نموذج Hy4 على 770 مليار مُعامل، أي 2.6 ضعف عدد مُعاملات سلفه Hy3 الذي يحتوي على 295 مليار مُعامل. ووعد المطور بأن الجيل التالي من النموذج، Hy5، سيكون أكبر حجما، وسيتم إطلاق نسخة مخففة، Hy4 Flash، قريبا، مما سيُقلل بشكل كبير من تكلفة تنفيذ المهام.
وربطت Tencent النموذج الجديد بمنصة الوكلاء WorkBuddy، وفي تقييمات داخلية حقق مع هذه الأداة نتيجة متوسطة بلغت 83.18 نقطة بنسبة حلول ناجحة 96.15 % وتحتل النسخة الأولية من Hy4، المعروضة نهاية أغسطس الماضي، المركز 23 في التصنيف العالمي WebDev على منصة Code Arena، الذي يقيم نماذج اللغة الكبيرة في الزمن الفعلي بناء على مهام برمجية تطبيقية.
خلال عملية تدريب النموذج قيدت Tencent نطاق الأنشطة المتعلقة بالاختراق: حيث تم استبعاد المواد المتعلقة بتطوير الثغرات الأمنية، والهندسة العكسية، واختبار الاختراق من مجموعة التدريب "لتجنب تعزيز القدرات اللازمة لشن هجمات إلكترونية هجومية".
