텐센트 Hy4: 770B 파라미터, 1M 컨텍스트, 재귀적 자기 최적화

텐센트, Hy4 프리뷰 공개

텐센트가 Hunyuan 시리즈의 최신작 Hy4 프리뷰를 오픈소스로 공개했다. 770B 총 파라미터에 49B 활성 파라미터를 채용한 MoE(Mixture of Experts) 구조를 사용하며, 100만 토큰을 초과하는 컨텍스트 윈도우를 지원한다.

핵심 성능 지표

텐센트 내부 평가에서 163명의 전문가가 203개 엔지니어링 태스크를 평가한 결과, Hy4는 평균 2.99/4.00점을 기록해 GLM-5.3(2.92점)과 Kimi K3(2.94점)을 앞섰다. 소프트웨어 엔지니어링, 금융 데이터 분석, 게임 개발, 과학 연구 등 실무 중심 태스크에서 강점을 보였다.

재귀적 자기 개선의 첫 시도

Hy4의 가장 주목할 특징은 훈련 방법론의 자동화 최적화에 처음으로 참여했다는 점이다. 모델 자체가 추론 시스템을 자율적으로 최적화해 31.8% 성능 향상을 이끌었다. 단일 자연어 요청만으로 플레이 가능한 게임 프로토타입을 생성하는 능력도 시연됐다.

오픈소스 공개 및 접근 방식

Hy4는 오픈소스로 공개되며 WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao 등 텐센트 제품에 통합된다. 출시 후 2주간 WorkBuddy와 CodeBuddy에서 무료 사용이 가능하다. API 가격은 입력 토큰 100만 개당 USD 0.834, 출력 100만 개당 USD 2.501이다.

업계적 의의

770B 파라미터 규모의 모델이 오픈소스로 공개되는 것은 이례적이다. 중국 AI 기업이 글로벌 최상위 모델과의 격차를 좁히는 흐름 속에서, Hy4의 공개는 오픈소스 LLM 생태계에 또 하나의 강력한 선택지를 더한다.