Hy4 Preview는 Tencent가 개발한 770B MoE 모델(활성 파라미터 49B, 1M 컨텍스트)로, 장기적인 에이전트 작업을 위해 설계되었습니다. 코딩, 게임 개발, 복잡한 문서 분석을 자율적으로 처리하며, 자체 테스트를 실행하고 버그를 수정한 후 결과물을 제공합니다.
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Hy4 preview는 Tencent의 대규모 Mixture-of-Experts(MoE) 언어 모델로, 장기적인 에이전트 작업을 위한 기반으로 자리매김하고 있습니다. 총 770B 파라미터를 보유하고 추론 시 49B가 활성화되며, 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 결합되어 오래 실행되고 자주 분기되며 지속적인 일관성을 요구하는 작업을 정조준한 조합입니다.
수동적인 채팅 어시스턴트처럼 행동하는 대신, Hy4 preview는 행동하도록 설계되었습니다. 코딩, 게임 개발, 복잡한 문서 분석을 자율적으로 처리하며, 전달 전에 자체 테스트를 실행하고 버그를 수정합니다. 이 자기 검증 루프가 핵심 아이디어입니다. 모델은 단순히 출력을 생성하는 것이 아니라, 출력을 확인하고 작업이 견고해질 때까지 반복합니다.
Hy4 preview는 총 770B 파라미터의 Mixture-of-Experts 설계를 사용하며, 추론 중 49B가 활성화됩니다. 이 구조는 동급 규모의 밀집 모델보다 활성 컴퓨팅 부담을 더 관리 가능하게 유지하면서 높은 성능을 제공하는 것을 목표로 합니다.
이 모델은 최대 100만 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다. 이 용량 덕분에 이전 컨텍스트를 끊임없이 잃지 않고 지속적인 장기 에이전트 작업이 가능합니다.
Hy4 preview는 코딩 및 게임 개발 작업을 처음부터 끝까지 처리하도록 만들어졌습니다. 전달 전에 자체 테스트를 실행하고 버그를 수정하여 생성과 검증 사이의 루프를 완성합니다.
코드 외에도, 이 모델은 복잡한 문서의 심층 분석을 위해 설계되었습니다. 긴 컨텍스트와 에이전트 동작이 결합되어 상당한 분량의 자료를 아우르는 검토 작업을 지원합니다.
Hy4 preview는 단순히 생성하는 것이 아니라, 자체 작업을 테스트하고 문제가 되는 부분을 수정한 후에야 결과물을 넘깁니다.
이 자기 교정 동작이 차별점입니다. 대부분의 모델은 그럴듯한 답변을 생성하는 데서 멈추지만, Hy4 preview는 검증된 결과를 제공하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 이는 출력이 코드이거나 다단계 에이전트 계획일 때 매우 중요합니다. 1M 컨텍스트와 MoE 규모는 그 목표를 위해 존재합니다. 즉, 모델에게 작업할 여유와 이를 잘 수행할 능력을 부여합니다.
실을 놓치지 않고 오랫동안 실행되어야 하는 에이전트를 구축하고 있거나, 테스트와 버그 수정을 나중에 생각할 일이 아니라 작업의 일부로 취급하는 모델을 원한다면. 대규모 코드베이스, 게임 프로젝트, 또는 일반적인 컨텍스트 윈도우에 들어가지 않는 빽빽한 문서를 다루는 작업이라면, Hy4 preview는 바로 그 영역을 겨냥하고 있습니다.
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