텐센트, 고효율 오픈소스 AI 모델 Hy3 공개

주장텐센트는 이번에 공개한 오픈소스 인공지능 모델 Hy3가 자신보다 최대 5배 큰 모델들과 대등한 성능을 보인다고 발표했습니다. 이는 모델의 효율성을 극대화하여 기업의 연산 비용을 절감하려는 전략으로 풀이됩니다.

팩트Hy3 모델은 총 2950억 개의 파라미터로 구성된 혼합 전문가 아키텍처를 채택했습니다. 실제 연산에 참여하는 활성 파라미터는 210억 개이며, 추가적인 다중 토큰 예측 계층인 MTP 계층에 38억 개의 파라미터가 포함됩니다.

팩트이 모델은 최대 25만 6000개의 토큰을 동시에 처리하는 긴 문맥 길이를 지원합니다. 방대한 데이터를 한 번에 분석해야 하는 기업용 서비스에 최적화된 사양입니다.

팩트270명의 전문가가 참여한 블라인드 평가에서 Hy3는 4점 만점에 2.67점을 기록했습니다. 이는 2.51점을 받은 GLM-5.1 모델보다 높은 점수입니다.

팩트텐센트의 내부 테스트 결과, Hy3의 환각 현상 발생률은 기존 12.5퍼센트에서 5.4퍼센트로 감소했습니다. 모델의 신뢰성과 정확도가 개선되었습니다.

교차검증텐센트가 제시한 성능 지표는 자체 내부 테스트와 특정 전문가 그룹의 평가에 기반합니다. 실제 산업 현장에서의 범용적인 성능은 외부 개발자들의 추가 검증이 필요합니다.

팩트Hy3 모델은 아파치 2.0 라이선스로 공개되어 허깅페이스, 모델스코프, 깃허브에서 내려받을 수 있습니다. 사용자의 편의를 위해 FP8 양자화 버전도 함께 제공합니다.

팩트텐센트는 자사의 주요 서비스인 워크버디, 위챗, 위안바오에 Hy3 모델을 통합했습니다. 게임 어시스턴트인 패스 오브 엑자일 어드벤처에도 해당 기술을 적용했습니다.

주장텐센트는 앞으로 오픈라우터와 클라인 같은 외부 플랫폼에 대한 지원을 확대할 계획입니다. 자사 모델의 생태계를 넓히고 개발자 커뮤니티 내 영향력을 강화하려는 의도입니다.

팩트이번 모델 공개는 인공지능 기술의 접근성을 높이고 개발자 생태계 내에서의 경쟁력을 확보하려는 텐센트의 의지를 보여줍니다.

교차검증오픈소스 생태계에서의 성공적인 안착을 위해서는 향후 다양한 환경에서의 실질적인 성능 입증과 지속적인 업데이트가 뒷받침되어야 합니다.

출처더 디코더의 보도 내용 및 텐센트 공식 발표 자료를 교차 검증했습니다.