Tencent, Hy4 ile WeMM-Embedding model ailelerinin ağırlıklarını açtı
Tencent, Hy4 preview modelinin ağırlıklarını yayımlayıp modeli kendi uygulamalarına yerleştirdi; WeChat Vision ekibi de metin, görüntü ve videoyu eşleştiren WeMM-Embedding ailesini kodu ve ağırlıklarıyla açtı. İki sürüm, sohbet ve çok kipli arama için ayrı görevler üstleniyor. Açıklanan başarım sonuçları şirket ölçümlerine dayanıyor. Tencent, Hy4’ü açık kaynak diye tanımlıyor; yayımlanan öğe model ağırlıkları.
Yapay Zekâ··Akşam
Hy4, büyük gövdesinden seçili uzmanları çalıştırıyor
Tencent, Hy4 preview modelini 770 milyar toplam parametre ve belirteç başına çalışan 49 milyar parametreyle yayımladı. Bağlam penceresi 1 milyon belirteci aşıyor; ağırlıklar Hugging Face üzerinde Apache 2.0 koşullarıyla bulunuyor. Model, Yuanbao, ima, WorkBuddy ve CodeBuddy uygulamalarının yanı sıra Tencent Cloud TokenHub ile OpenRouter üzerinden de erişime açıldı. Şirketin model kartına göre 78 katmanlı gövdenin büyük bölümünde 256 yönlendirilmiş uzman ile 1 paylaşılan uzman yer alıyor ve her belirteçte en yüksek puanlı 8 yönlendirilmiş uzman çalışıyor.[1]
WeMM-Embedding, WeChat içindeki çok kipli aramayı dışarı açıyor
WeChat Vision ekibinin WeMM-Embedding ailesi metin, görüntü, video ve başka içerik türlerini temsil edip eşleştiriyor. Tencent 2, 4 ve 9 milyar parametreli üç boy yayımladı; kod, değerlendirme araçları ve ağırlıklar herkese açık depo ile model sayfalarında bulunuyor. Ekip, modellerin WeChat Channels, Resmi Hesaplar, Moments ve e-ticaret hizmetlerinde çalıştığını söylüyor. Tencent’in kendi sonuçlarında 9 milyar parametreli sürüm MMEB-v2 ve MMEB-v3 listelerinde ilk sırada. Sıralama şirketin değerlendirmesine dayanıyor ve bağımsız ölçümle doğrulanmış değil.[2]
İki sürümün açıklık kapsamı ayrışıyor
Hy4 ile WeMM-Embedding aynı şirketin model dağıtımında iki ayrı yolu gösteriyor. Hy4 duyurusu modeli açık kaynak diye tanımlıyor; yayımlanan paket ağırlıklardan oluşuyor ve model Tencent’in tüketici uygulamaları ile bulut hizmetlerinde çalışıyor. WeMM-Embedding ise kodu, değerlendirme araçlarını ve ağırlıkları birlikte sunuyor; bu nedenle geliştiriciler çok kipli arama, getirme ve öneri işlerinde model ailesinin daha geniş bir bölümüne erişebiliyor. Her iki model için açıklanan başarım iddiaları Tencent’in ölçümlerine dayanıyor. WeMM-Embedding’in herkese açık deposu, model kodunu ve değerlendirme araçlarını da barındırıyor.[1], [2]
