SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Model / Badania

Tencent wypuszcza Hy4 preview na Apache 2.0 i sam sobie wystawia ocenę

Tencent wystawił wagi Hy4 preview na Hugging Face na licencji Apache 2.0: 770 miliardów parametrów, z czego przy jednym tokenie pracuje tylko 49 miliardów, co tnie koszt liczenia, ale nie zapotrzebowanie na pamięć, bo nawet po kwantyzacji do FP8 model rozkłada się na osiem kart. Jedyne porównanie z konkurencją to własny test w ciemno, w którym 163 wewnętrznych ekspertów dało Hy4 średnią 2,99 wobec 2,92 dla GLM 5.3, przy nieujawnionej skali i pełnych benchmarkach doklejonych jako obrazek JPG. Sam producent przyznaje przy tym, że model rozmyśla nad zadaniem dłużej, niż trzeba.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Model / Badania  ·  4 min  · 

Tencent wypuszcza Hy4 preview na Apache 2.0 i sam sobie wystawia ocenę
Ilustrację przygotowała AI.

Tencent wystawił na Hugging Face wagi Hy4 preview, a karta modelu zaczyna się od liczby 770 miliardów parametrów. Ważniejsza jest druga: przy generowaniu jednego tokenu model pracuje tylko na 49 miliardach z nich. Reszta w tym czasie leży bezczynnie, bo to konstrukcja typu mixture-of-experts, w której każda z 77 warstw ma 256 wyspecjalizowanych podsieci, a router przy każdym tokenie wybiera z nich osiem plus jedną wspólną, zawsze włączoną. Liczenie kosztuje więc mniej więcej tyle, co w modelu kilkanaście razy mniejszym.

Tylko że aktywne parametry obniżają koszt liczenia, nie zapotrzebowanie na pamięć. Router musi mieć z czego wybierać, więc wszystkie wagi, całe 770 miliardów, muszą jednocześnie leżeć na kartach. Każdą wagę da się ścisnąć do ośmiu bitów, w formacie FP8, a model i tak nie mieści się na jednej karcie. Zalecany przepis na uruchomienie na vLLM, popularnym serwerze do wystawiania modeli, rozkłada go, już skwantyzowanego, na osiem kart naraz. Mówię to, zanim ktoś przeczyta "49 miliardów aktywnych" jako "pójdzie na jednej karcie pod biurkiem".

Jak już masz karty, reszta jest spakowana

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Tencent wypuszcza Hy3 na Apache 2.0 i znosi barierę, która blokowała go w Europie
Model / Badania

Tencent wypuszcza Hy3 na Apache 2.0 i znosi barierę, która blokowała go w Europie

5 min

Tencent wydał Hy3, model typu mixture-of-experts o 295 miliardach parametrów, na licencji Apache 2.0 bez regionalnych wyłączeń, dzięki czemu znika bariera, która wcześniej blokowała chińskie modele w Unii, Wielkiej Brytanii i Korei. W kodowaniu Hy3 świadomie ustępuje o połowę większemu GLM-5.2, 78,0 do 84,2 na SWE-bench Verified, ale wśród otwartych wag prowadzi w agentowym przeszukiwaniu sieci i mieści się poniżej 300 GB zamiast 744 GB. Tencent chwali się też spadkiem halucynacji z 12,5% do 5,4%, choć niemal wszystkie te liczby zmierzył sam.

Alibaba pokazała szkielet Qwen4, ale wyniki policzyła sobie sama
Model / Badania

Alibaba pokazała szkielet Qwen4, ale wyniki policzyła sobie sama

4 min

Alibaba wypuściła na Hugging Face Qwen3.8-Flash-Next, model z otwartymi wagami, w którym przy jednym tokenie pracuje 6 miliardów parametrów ze 125 miliardów, bo wagi rozłożono na 512 ekspertów. Na SWE-bench Pro dostaje 62,5 punktu i wygrywa o 0,8 punktu z gęstym Qwen3.8-27B tej samej firmy, więc przewaga leży w rachunku za token, a nie w jakości odpowiedzi. Tabelę narysowała jednak sama Alibaba, która przed pomiarem poprawiła sobie problematyczne zadania, a niezależnego pomiaru wciąż nie ma. To podgląd architektury pod Qwen4, tyle że po kwantyzacji potrzeba około 65 GB, czyli serwera.

Mistral Large 4 do pobrania: bilion parametrów, osiem kart graficznych i tańsze API
Model / Badania

Mistral Large 4 do pobrania: bilion parametrów, osiem kart graficznych i tańsze API

5 min

29 października Mistral udostępnił na Hugging Face wagi modelu Large 4, który ma bilion parametrów, ale przy każdym tokenie używa około 52 miliardów. Wersja FP8 waży około 1,1 TB i wymaga serwera z ośmioma kartami graficznymi. W niezależnych testach model ustępuje chińskim GLM-5.3 i DeepSeek V4.1 Flash, za to zużywa o 47% mniej tokenów, a API potaniało mniej więcej o połowę. Dla większości zespołów będzie więc tanim API, a nie modelem na własny serwer.