Tencent تطلق Hy4 بقدرات فهم الصور والتحكم في الكمبيوتر

أعلنت شركة Tencent الصينية، في 4 نوفمبر 2026، إطلاق نموذج الذكاء الاصطناعي Hy4، مع إضافة قدرات جديدة لفهم الصور والتعامل المباشر مع الكمبيوتر عبر واجهات الأوامر والواجهات الرسومية. ويأتي الإصدار بعد Hy4 Preview الذي ظهر في أغسطس الماضي، مع تحسينات في تنفيذ المهام الطويلة، وتحليل المعلومات، والبرمجة، والعمل المكتبي والمالي.

👋Hy4 is here, new with vision.
Firmly among the leading open models.
More productive everywhere: finance, frontend, game, officework, research…
Built responsibly, with cyber/biosecurity in mind.
Try it out and let us know!
🔗：https://t.co/ZzL4DtgH3h pic.twitter.com/xceRxN6ueT

– Tencent Hy (@TencentHunyuan) November 4, 2026

ولا يقتصر الاختلاف بين الإصدارين على رفع كفاءة النموذج في المهام النصية؛ إذ انتقل Hy4 إلى التعامل مع المحتوى المرئي والبرامج الفعلية، مع قدرة أكبر على التخطيط لسلسلة من الخطوات وتنفيذها. وأعلنت Tencent كذلك عن نشر أوزان النموذج وبطاقة النظام خلال الأيام المقبلة، إلى جانب إتاحته عبر منصاتها وخدمات خارجية.

فهم الصور وتحليل الرسوم والبيانات

يمثل فهم الصور أبرز الإضافات في Hy4، إذ أصبح النموذج قادرًا على تحليل الصور والوثائق والمخططات، واستخراج المعلومات من العناصر المرئية، إلى جانب الاستدلال الرياضي اعتمادًا على المحتوى المصور.

وتتجاوز هذه القدرة وصف صورة أو تحديد العناصر الموجودة داخلها. فبحسب إعلان Tencent، يشمل التدريب الجديد معالجة التفاصيل الدقيقة داخل الصور، وتحليل الرسوم البيانية المعقدة، وربط المعلومات المرئية بالاستنتاجات الرياضية.

وتبرز أهمية هذه الإمكانات في التعامل مع التقارير التي تضم رسومًا وإحصاءات، أو قراءة مخططات فنية ووثائق تحتوي على بيانات موزعة بين النص والصورة. كما تمنح النموذج فرصة أوسع لخدمة الباحثين والطلاب والمحللين، خصوصًا في المهام التي تتطلب فهم العلاقات بين عناصر متعددة داخل مستند واحد.

التحكم في الكمبيوتر والعمل عبر البرامج

الميزة الثانية والأكثر ارتباطًا بالاستخدام العملي هي Computer Use، إذ أصبح Hy4 قادرًا على التفاعل مع الكمبيوتر عبر واجهتين أساسيتين: سطر الأوامر CLI والواجهة الرسومية GUI.

ويعني ذلك أن النموذج لم يعد مقتصرًا على كتابة الأكواد أو شرح خطوات تنفيذ مهمة؛ بل أصبح قادرًا على استخدام أدوات وبرامج ضمن بيئة العمل، والتعامل مع واجهات التطبيقات من أجل إنجاز سلسلة من الإجراءات.

وأشارت Tencent إلى تدريب متخصص على برامج احترافية مثل Blender وأدوات CAD المستخدمة في التصميم الهندسي. ويرتبط هذا التدريب بالمهام التي تحتاج إلى تخطيط طويل وتنفيذ عدة خطوات متتابعة، بدلًا من الاكتفاء بأمر واحد أو استجابة قصيرة.

على سبيل المثال، يمكن الاستفادة من هذه القدرات في بناء مشهد ثلاثي الأبعاد داخل Blender، أو العمل على تصميم هندسي، أو التنقل بين أدوات مختلفة ضمن مشروع واحد. وتكمن أهمية هذا التطور في الجمع بين فهم المطلوب والتعامل مع البرنامج الذي ينفذ المهمة، بدلًا من ترك جميع الخطوات اليدوية للمستخدم.

تحسينات في البرمجة وتطوير الألعاب

حصل تطوير البرمجيات والألعاب على جانب مهم من تحسينات الإصدار الجديد. ووفقًا لإعلان الشركة، ركز التدريب على المشاريع المعقدة التي تجمع بين منطق الأعمال وإدارة الحالة والتنسيق بين الواجهة الأمامية والخلفية.

وفي تطوير الألعاب، تعاون فريق Hunyuan مع مطوري Tencent Interactive Entertainment Group، مع تدريب النموذج على محركات Unreal Engine وUnity وGodot. وشمل العمل منطق الألعاب والأنظمة متعددة اللاعبين، وهي مهام تحتاج إلى ترابط أجزاء المشروع وسلامة تنفيذها، وليس مجرد إنشاء شيفرة منفصلة.

وأعلنت Tencent عن تحسن نتيجة Hy4 بنسبة 19.1% في اختبار GameDev، و9.8% في GameLogic، مقارنة بإصدار Hy4 Preview. وتعكس هذه الأرقام تقدمًا في المهام المرتبطة ببناء الألعاب ومنطقها، وفقًا لاختبارات الشركة.

نتائج الاختبارات: أداء في المهام المالية وتقليل الأخطاء

قدمت Tencent مجموعة من نتائج التقييم لتوضيح التحسن في الإصدار الجديد، وكان من أبرزها اختبار للتحليل المالي أُجري بالتعاون مع Tencent Financial Technology.

وشمل التقييم 579 مهمة مالية واقعية، بمشاركة 213 متخصصًا، بينهم 153 خبيرًا من مؤسسات خارجية. وحصل Hy4 على نتيجة 3.04، متقدمًا على عدد من النماذج المنافسة في الاختبار نفسه.

النموذج	نتيجة التقييم
Tencent Hy4	3.04
DeepSeek V4.1 Flash-1017	2.97
Kimi K3.1 Pro	2.68
GLM-5.3	2.68

وتعكس هذه النتيجة أداء النموذج في مجموعة المهام المالية التي شملها التقييم، ولا تمثل ترتيبًا عامًا لجميع نماذج الذكاء الاصطناعي. كما أعلنت Tencent عن تحسن قدره 12.03 نقطة مئوية مقارنة بـHy4 Preview في اختبار Investment Research Agent Benchmark الذي أجرته شركة Rabyte المتخصصة في الذكاء الاصطناعي المالي.

ومن ناحية أخرى، ركزت الشركة على تقليل الأخطاء الناتجة عن المعلومات غير الدقيقة والافتراضات غير المدعومة. ووفقًا للاختبارات الداخلية، انخفض معدل الهلوسة من 12.95% في Preview إلى 7.2% في Hy4، بينما تراجعت الأخطاء المرتبطة بالافتراضات غير المدعومة من 23.1% إلى 5.6%.

WorkBuddy والمهام المكتبية والبحث العلمي

يمتد استخدام النموذج إلى بيئة العمل المكتبي عبر مساعد Tencent المعروف باسم WorkBuddy، الذي حصل على تحسينات في إنشاء المستندات والعروض، والمهام الإبداعية، وبناء المشاهد ثلاثية الأبعاد، وتطوير الويب.

وأظهرت اختبارات WorkBuddy متوسط أداء بلغ 83.18، مع معدل اجتياز وصل إلى 96.15%، واحتل Hy4 المركز الأول في 9 سيناريوهات من أصل 12 ضمن التقييم الذي أُجري في السوق الصينية.

كما أضافت Tencent تكاملًا مع WeCom، يربط المساعد بمعلومات العمل اليومية، بما يشمل المحادثات والبريد الإلكتروني والمستندات والتقويم والاجتماعات. ويساعد هذا التكامل في متابعة المشروعات، ورصد المهام غير المنجزة، والتنبيه إلى الاجتماعات والمواعيد النهائية القريبة.

وفي المجال المالي، حصل النموذج على تدريب متخصص في أبحاث الصناديق وتحليل الأوراق المالية واستراتيجيات الاستثمار الكمي، اعتمادًا على آلاف مساحات العمل المتخصصة وعشرات الآلاف من المهام المستمدة من سيناريوهات واقعية.

أما البحث العلمي، فيستفيد من قدرات الاستدلال والبرمجة العلمية وتنفيذ المهام الممتدة عبر مراحل متعددة. وذكرت Tencent أن تقييم TenureTrail شمل 123 مهمة قابلة للتنفيذ ضمن سبعة تخصصات، من بينها الرياضيات والفيزياء وعلوم البيئة وهندسة الأنظمة والاقتصاد الاجتماعي.

أسعار Hy4 وطرق الوصول إليه

أصبح النموذج متاحًا عبر مجموعة من خدمات Tencent، من بينها Tencent Cloud TokenHub وWorkBuddy وCodeBuddy وYuanbao وWeCom AI Assistant وima. كما وصل إلى منصات خارجية مثل OpenRouter، مع وجود تكاملات إضافية قيد العمل.

وبحسب إعلان Tencent، حافظ Hy4 على مستوى الأسعار نفسه الخاص بإصدار Preview، مع تكلفة تقريبية تبلغ 0.90 دولار لكل مليون رمز إدخال، و2.70 دولار لكل مليون رمز إخراج، و0.045 دولار للرموز المخزنة مؤقتًا.

وتعرض صفحة النموذج على OpenRouter أسعارًا أساسية أدق تبلغ 0.834 دولار للإدخال و2.501 دولار للإخراج لكل مليون رمز، مع سعر 0.042 دولار للرموز المخزنة مؤقتًا. كما تظهر الأسعار المخفضة عبر المنصة عند 0.417 دولار للإدخال و1.251 دولار للإخراج، ضمن عرض الخصم بنسبة 50%.

ويمتد عرض Tencent Cloud TokenHub المخفض حتى 31 ديسمبر 2026. كذلك أعلنت الشركة إتاحة WorkBuddy وCodeBuddy مجانًا خلال الفترة من 4 إلى 15 نوفمبر، وفق شروط الاستخدام والحصص المحددة للخدمتين.

هل أصبح Hy4 مفتوح المصدر وقابلًا للتنزيل؟

أعلنت Tencent أن أوزان Hy4 وبطاقة النظام الخاصة به ستُنشر خلال الأيام المقبلة، في خطوة تفتح المجال أمام المطورين والباحثين لفحص النموذج والاستفادة من إمكاناته خارج منصات الشركة. وحتى الآن، يقتصر الوصول إلى الإصدار الجديد على الخدمات السحابية وواجهات API، ولم تعلن الشركة عن إتاحة ملفاته للتنزيل المباشر.

ويختلف ذلك عن إصدار Hy4 Preview الذي سبق أن نشرته Tencent بأوزانه، ما أتاح تشغيله ضمن بيئات المطورين وفق متطلبات العتاد والترخيص الخاص به. أما الإصدار الجديد، فينتظر نشر أوزانه وشروط ترخيصه الرسمية قبل الحكم على إمكانية تشغيله محليًا أو استخدامه في المشاريع التجارية.

إجراءات الأمان في الإصدار الجديد

خصصت Tencent جانبًا من إعلانها لأمن النموذج، مع التركيز على الاستخدامات الدفاعية في مجال الأمن السيبراني. وأوضحت الشركة أن بيانات التدريب شملت تحليل الثغرات البرمجية والمساعدة في إصلاحها، مع استبعاد المواد المرتبطة ببناء أدوات الاختراق أو التسلل إلى الأنظمة.

كما أجرى خبراء من مختبر Xuanwu Lab وفريق Keen Security Lab تقييمات أمنية شملت الهندسة العكسية وتحليل الملفات التنفيذية واختبار الثغرات. وذكرت الشركة أن نتائج هذه التقييمات لم تكشف عن مخاوف كبيرة بشأن القدرات الهجومية للنموذج ضمن المجالات التي خضعت للفحص.

وفي جانب السلامة البيولوجية، أشارت Tencent إلى امتلاك Hy4 معرفة أساسية جيدة في العلوم البيولوجية، مع قدرات أقل في تصميم التجارب المفتوحة مقارنة بالنماذج الرائدة.

ويضع إطلاق Hy4 Tencent في منافسة أوسع على نماذج الذكاء الاصطناعي المفتوحة الأوزان، مع اختلاف واضح عن Preview السابق عبر إضافة الرؤية والتحكم في الكمبيوتر. وسيكون نشر الأوزان وبطاقة النظام الخطوة التالية المهمة، خصوصًا للمطورين والباحثين الراغبين في فحص النموذج وتشغيله خارج خدمات الشركة.