Tencent Hunyuan texnik hisobotini eʼlon qildi va global modellar uchun Hy-Nomas-Bench benchmarkini chiqardi

Tencent Hunyuan Hy-SimulMT modelini chiqarib, uni jamoatchilikka ochiq qildi — bu xitoycha nutqni ingliz tiliga va aksincha, gapiruvchi hali ham gapirayotgan paytda tarjima qiladigan bir vaqtda tarjima tizimi. Ushbu model gapiruvchining ovozini real vaqt rejimida qayta ijro etadi, tinglovchilarga asl ovozga juda yaqin boʻlgan tarjimani eshitish imkonini beradi.

IT Home maʼlumotlariga, shuningdek, GitHub va Hugging Facedagi loyiha sahifalariga koʻra, model dastlab Hy Translate ilovasida bepul mavjud. Asosiy parametr kechikishdir; Tencent uni StreamLAAL standart koʻrsatkichi yordamida oʻlchaydi va uzoq RealSI benchmarkida taxminan 3 soniya qiymatini bildirib, bu taqqoslanayotgan tizimlar orasida eng past qiymat ekanligini maʼlum qiladi. Shu bilan birga, loyiha StreamLAAL boshlangʻich tarjima qilingan nutqni tinglash uchun talab qilinadigan vaqtdan farqli ekanligini aniqlaydi.

Taqqoslash uchun, IT Home professional inson tarjimonlarining tipik kechikishi 4 dan 5 soniyagacha ekanligini koʻrsatadi. Sifatga kelsak, Hy-SimulMT modelining GEMBA koʻrsatkichi uzun nutqlarda taqqoslangan ochiq modellar va beshta sinovdan oʻtkazilgan tijorat APIlaridan toʻrttasidan yuqori natija koʻrsatdi. Qisqa maʼlumotlar toʻplamlari boʻyicha u FLEURSda 90.3, CoVoST2da 75.5, ACL6060da 81.2 va RealSI-Sentenceda 84.7 natijalarni koʻrsatdi, bunda oxirgi koʻrsatkich barcha sanab oʻtilgan tizimlar orasida eng yuqori boʻldi.

Jamoa shuningdek, modelni 18 ta, har biri taxminan olti minut davom etadigan yozuvlar ustida inson tarjimonlar bilan solishtirdi, ular 2026-yil sentyabr oyidan 10 xil sohalarda yozilgan edi. Tadqiqotda olti tarjimon ishtirok etdi: uch naft CATTI Daraja 1 sertifikatiga ega edi, bu Xitoyda tan olingan, va uch naft Daraja 2 ga ega edi, va har bir darajadan eng yaxshi natija ishlatildi. Tencent bunga kichik miqyosli baholash deb nom beradi. Guangdong xorijiy tillar universiteti Tarjima va tarjimalar tadqiqotlari maktabi vitse-dekani Van Ziywei bayonotida shuni taʼkidlaganki, tizim avval gapiradi, soʻngra inson tarjimoniga oʻxshab oʻzini tuzatadi va sunʼiy intellekt tarjimasi tushunish yordamidan past xavfli sharoitlarda foydalanishga yoʻnaltirmoqda.

Chiqarilgan model 30B-A3B miqyosidagi ekspertlar aralashmasi (mixture-of-experts) tizimidir, u FP8 va GGUF yigʻindilarida, shuningdek, asl transkriptani ham beradigan Interleave variantida mavjud. Hugging Face sahifasida Apache 2.0 litsenziyasi koʻrsatilgan. Tencent ikkita vosita bilan taʼminlanadi: SimulInfer, veb-interfeys, WebSocket API va ixtiyoriy matnni nutqqa aylantirishga asoslangan vLLM stacki, va mavzu maʼlumotlari boʻyicha yanada oʻqitish uchun SimulTrain. llama.cpp bilan integratsiya hali yakunlanmagan.

Bu chiqarilish Hunyuan tomonidan ilgari eʼlon qilingan boshqa ochiq tarjima modellarini davom ettiradi va matn formatidan jonli nutqqa oʻtishni belgilaydi — bu yerda kechikish eng muhim ahamiyatga ega.

Tencent Hunyuan AI agentlari uchun xotira freymvorki boʻlgan Hy Memory 2.0 ning ikkinchi versiyasini taqdim etdi va uning uch bosqichli stackining barchasini ochiq qildi. Ushbu bosqichlar maxsus xotira modeli, oʻzi freymvorki va MemHub nomli mahalliy xotira ilovasini oʻz ichiga oladi. Foydalanuvchilar bu komponentlarni alohida yoki birgalikda qoʻllay olishadi.

Tencent kompaniyasi Hy Memory allaqachon moliyaviy soha, yangilik agentliklari, bilimlarni boshqarish, ofis agentlari, ijtimoiy koʻngilochar va oʻyinlar kabi sohalarda ichki jamoalar tomonidan ishlatilayotganini maʼlum qilmoqda.

Freymvork uch turdagi xotirani saqlash, yangilash va rivojlantirish uchun javobgar: chat, ish va kod xotirasi. Ishlab chiqaruvchilar uni hy-memory 2.0.2 nomi ostida PyPI da mavjud boʻlgan SDK orqali oʻz agentlariga integratsiya qilishadi. 2.0 versiyasining yangi funksiyalari — ish va kod xotirasi. Ular vazifa maqsadini, qabul qilingan qarorlarni, vaqtinchalik natijalarni va foydali saboqlarni, shuningdek, ushbu saboqlarga tegishli shartlarni qayd etadi. Uzun muddatli vazifani tiklashdan oldin tizim avval joriy vazifani aniqlaydi, soʻngra tegishli qarorlar, amaldagi tajriba va oldingi ishlash tarixini ajratib oladi.

Chat xotirasi endi tarqoq faktlarni voqealar sifatida guruhlaydi, vaqt, joy va ishtirokchilarni koʻrsatadi, takrorlanishlarni birlashtiradi va kontekstni modelga uzatishdan oldin ziddiyatlarni hal qiladi.

Freymvork sinov natijalari

Tencent Mem0, MemOS va EverOS kabi ochiq kodli freymvorklar orasida toʻrtta turli testda birinchi oʻrin egallaganini eʼlon qildi. Kompaniyaning maʼlumotlariga koʻra, ish xotirasi MemoryArena platformasida sayohat va xaridni rejalashtirish vazifalarida oʻrtacha 55.31% natija koʻrsatdi. Kod xotirasi CodeMemoryBenchda savollarga javob berishda 64.2% aniqlik va vazifalarni hal qilishda 35.6%, shuningdek, SWE-ContextBenchda vazifalarni hal qilishda 28.3% erishdi. Chat xotirasi LoCoMo da 72.6% aniqlikni namoyish etdi, shu bilan birga har bir savol uchun tokenlar sonini 1159 dan 703 gacha kamaytirdi, bu esa 39.3% ga kamayishdir.

Hy-Memory-30B-A3B deb nomlangan qatlam modeli taxminan 3 milliard faol parametrli «ekspertlar aralashmasi» turi boʻlib, u xotirani ajratib olish va ziddiyatlarni qayta ishlash uchun oʻrgatilgan. Texnik hisobotda bu model toʻrtta xotira tizimlarining 20% fiksatsiya namunasi boʻyicha baholangan. Ushbu namuna boʻyicha u 55.49 makro-oʻrtacha qiymatini koʻrsatdi, bu Claude Opus 5 (54.62) va DeepSeek V4.1 Flash (53.64) koʻrsatkichlaridan biroz yuqori. Model vaznlari Hugging Face da mavjud.

MemHub ilovasi buyruq satri va Mac uchun mijozni oʻz ichiga olgan mahalliy yoʻnaltirilgan vositadir. Ulanish vositalari avtorizatsiyasidan soʻng, foydalanuvchi oʻtgan sessiyalarni yagona mahalliy xotira omboriga import qiladi va yangi maʼlumotlarning sinxronizatsiyasini qoʻllab-quvvatlaydi. Tencent taʼkidlaydiki, hozirda MemHub WorkBuddy, Cursor, Codex, Qwen Code, OpenCode va DeepSeek Harness kabi 10 ta AI vositalari bilan integratsiya qilinmoqda.

GitHub repozitoriyasidagi litsenziya faylida Hy-Memory Apache 2.0 litsenziyasi ostida chiqarilganligi koʻrsatilgan.