تطبيق Tencent Hunyuan 3.0 يُطلق رسميًا، مع التركيز على تحسين تنفيذ المهام.

بعد مرور ما يقرب من نصف عام على انضمامه إلى تينسنت، تم أخيرًا إصدار أول تقرير إنجاز لـ ياو شونيو، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في تينسنت، وهو الإصدار الرسمي من Hy3 (الإصدار الرسمي من هونغيوان 3.0).

في 6 يوليو، اكتشفت وول ستريت جورنال أن مساعد الذكاء الاصطناعي التابع لـ تينسنت، يوانباو، قد قام بتشغيل الإصدار الرسمي من Hy3. وهذا يبعد 74 يومًا عن إصدار تينسنت لـ Hy3 preview (الإصدار التجريبي من هونغيوان 3.0).

Hy3 هو نموذج لغة MoE يجمع بين التفكير السريع والبطيء، يبلغ إجمالي معلماته 295 مليارًا، ومعلمات التنشيط 21 مليارًا، ويدعم أقصى طول للسياق يبلغ 256 ألف رمز. من حيث المعلمات، لم يتغير Hy3 عن الإصدار التجريبي الذي تم إصداره سابقًا.

بعبارة أخرى، تصر تينسنت على أن Hy3 لا يسعى إلى معلمات ضخمة، بل يضع نفسه كـ "يجمع بين الأداء والقيمة مقابل المال"، ويهدف إلى أن يكون أحد أفضل الخيارات لتطبيق معظم سيناريوهات الأعمال عمليًا.

من وجهة نظر تينسنت، فإن 300 مليار هي النطاق الأمثل للتوازن بين القدرة والكفاءة. القدرات مثل التفكير المعقد، فهم السياق الطويل، واتباع التعليمات قد تم إطلاقها بالكامل عند هذا النطاق، في حين أن الاستمرار في توسيع نطاق المعلمات يؤدي إلى عوائد هامشية متناقصة بشكل كبير - فمضاعفة الاستثمار غالبًا ما تؤدي فقط إلى تحسن في القدرات بنسبة أحادية الرقم.

يُذكر أنه بناءً على Hy3 preview، ركز الإصدار الرسمي من Hy3 على تحسين تنفيذ مهام وكيل الترميز وسيناريوهات الإنتاجية، والتفكير المعقد والقدرات الرياضية، وقام بإصلاح بعض المشاكل المعروفة الموجودة في Hy3 preview.

في الوقت نفسه، انخفضت أسعار Hy3 بشكل أكبر، حيث يبلغ السعر الحالي 1 يوان لكل مليون رمز للإدخال، و4 يوانات لكل مليون رمز للإخراج، وسعر الإدخال مع ذاكرة التخزين المؤقت 0.25 يوان لكل مليون رمز.

علمت وول ستريت جورنال من تينسنت أن Hy3 قد تم دمجه حاليًا في العديد من خدمات تينسنت مثل WorkBuddy/CodeBuddy، يوانباو، Marvis، ima وغيرها، كما تم إطلاق واجهة API على TokenHub من تينسنت كلود، ومن المتوقع أيضًا أن يتم دمجه تدريجيًا في منصات API دولية متعددة.

Hy3 هو تعديل لإيقاع تينسنت في النصف الثاني من سباق الذكاء الاصطناعي.

منذ النصف الثاني من عام 2025، قامت تينسنت بشكل مكثف بتنظيم فريق نموذج هونغيوان الكبير وإعادة هيكلة سير العمل، كما أعادت في فبراير 2026 بناء البنية التحتية لتطوير النماذج الكبيرة بما في ذلك التدريب المسبق والتعلم المعزز، ورفعت جودة البيانات بشكل أكبر.

كان ياو شونيو قد صرح سابقًا أن Hy3 preview هو الخطوة الأولى في إعادة بناء نموذج هونغيوان الكبير.

يُذكر أنه خلال عملية إعادة بناء نموذج هونغيوان الكبير، وضعت تينسنت ثلاثة مبادئ لتحقيق التطبيق العملي للنموذج: الأول التأكيد على منهجية القدرات وعدم الترويج لـ "التفوق في جانب واحد"؛ الثاني مصداقية التقييم، والقفز طواعية من القوائم العامة التي يسهل التلاعب بها؛ الثالث السعي لتحقيق القيمة مقابل المال.

لذلك، اختارت تينسنت إصدار Hy3 preview أولاً للحصول على ملاحظات حقيقية من مجتمع المصادر المفتوحة والمستخدمين، مما يساعد في تحسين التطبيق العملي للإصدار الرسمي من Hy3.

تُظهر البيانات التي قدمتها تينسنت أنه منذ الإصدار، زاد عدد المستخدمين الذين اختاروا Hy3 preview بشكل مستقل على WorkBuddy بنسبة 6 مرات. في التقييم الداخلي لـ Hy3 في سيناريوهات العمل على WorkBuddy، ارتفع معدل نجاح المهام من 72% إلى 90%， وانخفض متوسط الوقت المستغرق بنسبة 34%.

في استخدام يوانباو، بالنسبة لظاهرة الهلوسة في سيناريوهات النص الطويل والبحث بالذكاء الاصطناعي، قام Hy3 من خلال تنظيف البيانات بدقة وتقييد التدريب بتعليم النموذج كيفية الإخراج الموثوق في ظل الأدلة المعقدة.

يُذكر أنه في التقييم المستند إلى سجلات يوانباو الحقيقية، انخفض معدل أخطاء المعرفة العامة لـ Hy3 بمقدار النصف مقارنة بالإصدار التجريبي، وانخفض معدل الهلوسة بأكثر من النصف.

الجدير بالذكر أنه بناءً على قدرة الوكيل المحسنة بشكل كبير في Hy3، قام يوانباو أيضًا بإطلاق وظيفة الوكيل في وقت واحد.

خلال تجربة وول ستريت جورنال، وجدنا أنه عند تقديم طلب واضح في موجه مهمة يوانباو لإنشاء ملفات مقابلة، مثل PPT، Word، Excel، PDF، HTML وغيرها، يمكن تفعيل قدرة الوكيل في يوانباو، وإخراج ملف كامل واحد في النهاية، بدلاً من المحادثة النصية فقط كما كان سابقًا.

بيان المخاطر وشروط الإخلاء

        الأسواق تحمل مخاطر، والاستثمار يتطلب الحذر. لا تشكل هذه المقالة توصية استثمارية شخصية، كما أنها لا تأخذ في الاعتبار أهداف الاستثمار الخاصة أو الوضع المالي أو احتياجات مستخدم معين. يجب على المستخدمين النظر فيما إذا كانت أي آراء أو وجهات نظر أو استنتاجات في هذه المقالة تتوافق مع ظروفهم الخاصة. الاستثمار بناءً على ذلك يتحمل المستخدم مسؤوليته.