Hy4プレビュー最適化「考えすぎ」：複雑なタスクのラウンド数とトークン消費を二重に削減

動察 Beating AI 速報、Tencent 混元と WorkBuddy は Hy4 preview に対して一連の専用最適化を実施し、すでに WorkBuddy で全面展開されています。公式によると、今回の最適化は主に複雑なタスクにおける長い思考と過度な自己検証を対象としており、タスクの効果を損なうことなく、タスクのラウンド数と入力・出力トークンの消費を大幅に削減します。

Hy4 preview は、Tencent が8月末に発表したオープンソースのフラッグシップ MoE で、総パラメータは770B、アクティブパラメータは49B、1M のコンテキストをサポートし、主にコード、オフィス、科学研究などの長時間タスクに焦点を当てています。Tencent は発表時にすでに「複雑なタスクにおける長い思考、過度な自己検証」を既知の問題として挙げていました。