Tencent Mở Mã Mô Hình 770 Tỷ Tham Số Theo Giấy Phép Apache 2.0 — Nhưng Giấu Công Thức
Ngày 28/8/2026, Tencent phát hành Hy4-preview: 770 tỷ tham số, chỉ kích hoạt 49 tỷ mỗi token, cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, trọng số mở hoàn toàn theo Apache 2.0 cho phép dùng thương mại. Toàn bộ điểm số so sánh trong thông cáo đều do chính Tencent chấm, và khoảng cách với đối thủ chỉ là 0,05 điểm.
Tencent vừa công khai trọng số của một mô hình 770 tỷ tham số theo giấy phép cho phép dùng thương mại. Đó là tin thật và kiểm chứng được. Phần còn lại của thông cáo — bảng điểm cho thấy nó nhỉnh hơn đối thủ — thì do chính Tencent chấm, và chênh lệch chỉ là 0,05 điểm.
Tencent phát hành cái gì
Ngày 28/8/2026, đội Tencent Hy (tên cũ là Hunyuan) đăng Hy4-preview lên Hugging Face tại kho tencent/Hy4-preview, đồng thời phát hành trên ModelScope, GitCode và CNB. Kèm theo là một bản lượng tử hoá FP8 ra mắt cùng lúc.
| Thông số | Giá trị theo model card |
|---|---|
| Tham số tổng / kích hoạt | 770 tỷ tổng, 49 tỷ kích hoạt mỗi token |
| Kiến trúc | 78 lớp — lớp 1 dùng FFN dày, 77 lớp còn lại là MoE với 256 chuyên gia định tuyến + 1 chuyên gia dùng chung, mỗi token kích hoạt top-8 |
| Cơ chế chú ý | Gated DeepSeek Sparse Attention (Gated DSA) kèm IndexCache dùng lại chỉ mục thưa giữa các lớp |
| Ngữ cảnh | 1 triệu token |
| Hidden size / đầu chú ý / từ vựng | 6144 / 64 / 120.832 |
| Giấy phép | Apache 2.0 — cho phép dùng thương mại |
Nguồn: model card tencent/Hy4-preview trên Hugging Face, đọc ngày 31/8/2026.
Điểm số — và câu hỏi ai là người chấm
Model card liệt kê một số điểm tuyệt đối. Đây là số do Tencent tự công bố, chưa có tổ chức độc lập nào xác nhận tính đến ngày viết bài:
| Bài đo | Điểm Hy4-preview (Tencent tự công bố) |
|---|---|
| GPQA Diamond | 92,3 |
| SWE-bench Multilingual | 82,9 |
| SWE-bench Pro | 65,7 |
| Deep SWE | 64,3 |
| SkillsBench V1 | 62,9 |
Nguồn: model card tencent/Hy4-preview, đọc ngày 31/8/2026. Toàn bộ là số của nhà sản xuất.
Phần so sánh với đối thủ mới là chỗ cần đọc kỹ. Tencent tổ chức một đợt chấm mù trên 203 tác vụ kỹ thuật, với 163 chuyên gia nội bộ đánh giá kết quả đầu ra. Hy4-preview đạt trung bình 2,99, so với GLM 5.3 đạt 2,92 và Kimi K3 đạt 2,94.
Đọc kỹ tỷ lệ thắng thua thì bức tranh rõ hơn con số trung bình. Trước GLM 5.3: 46,8% thắng — 12,8% hoà — 40,4% thua. Trước Kimi K3: 51,2% thắng — 7,9% hoà — 40,9% thua.
Tức là trong khoảng bốn trên mười tác vụ, đối thủ được chấm là tốt hơn — bởi chính người của bên thắng. Trang phân tích explainx.ai đặt vấn đề thẳng: chênh lệch 0,05 điểm, trên bộ tác vụ do bên bán chọn và do nhân viên bên bán chấm, không phải một kết quả — nó là lời tuyên bố rằng ba mô hình này tương đương nhau.
Điểm đáng ghi nhận là Tencent tự nêu hạn chế trong model card: mô hình suy luận lâu hơn mức cần thiết ở các tác vụ phức tạp và có xu hướng tự kiểm tra lại quá nhiều. Với người dùng trả tiền theo token đầu ra, đó không phải chi tiết kỹ thuật vô hại — nó là chi phí.
"Mở" tới đâu
Giấy phép Apache 2.0 là điều đáng chú ý nhất trong toàn bộ thông cáo, và nó là thứ kiểm chứng được ngay trên kho phát hành. Apache 2.0 cho phép dùng thương mại, sửa đổi và phân phối lại, không kèm ngưỡng giới hạn theo số người dùng như các giấy phép cộng đồng kiểu Llama. Với một doanh nghiệp Việt Nam muốn nhúng mô hình vào sản phẩm bán ra, khác biệt pháp lý này quan trọng hơn vài điểm benchmark.
Nhưng cần gọi đúng tên phạm vi. Kho phát hành gồm 131 tệp trọng số và mã tinh chỉnh. Nó không gồm dữ liệu tiền huấn luyện, và không gồm công thức huấn luyện. Bạn nhận được sản phẩm cuối cùng cùng quyền sử dụng nó — không phải cách tạo ra nó. Đây là đặc điểm chung của gần như mọi bản phát hành "mở" hiện nay, không riêng Tencent, nhưng nó đáng được nói rõ mỗi lần thay vì để hai chữ "mã nguồn mở" tự gợi ra điều không đúng.
Tự chạy tại chỗ: bài toán số học phũ phàng
Trọng số mở không có nghĩa là chạy được. Ở độ chính xác FP8, mỗi tham số chiếm khoảng một byte, nên riêng trọng số của 770 tỷ tham số đã vào khoảng 770GB. Một node tám card H100 có tổng cộng 640GB VRAM. Bản FP8 không nằm vừa một node H100 — đó là phép tính explainx.ai nêu và bất kỳ ai cũng nhân lại được.
Muốn vận hành tại chỗ, bạn cần phần cứng lớp H200 hoặc ghép nhiều node theo tensor parallelism — và đó là trước khi tính bộ nhớ cho cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token. explainx.ai ghi nhận thông lượng quan sát được khoảng 36 token mỗi giây ở phân vị P50. Với đại đa số doanh nghiệp Việt Nam, con đường thực tế là gọi API.
| Mô hình | Đầu vào / triệu token | Đầu ra / triệu token |
|---|---|---|
| Hy4-preview (giá OpenRouter) | 0,834 USD | 2,501 USD |
| Claude Sonnet 5 (giá chính thức Anthropic) | 2 USD | 10 USD |
Giá Hy4 theo explainx.ai dẫn OpenRouter; giá Sonnet 5 theo tài liệu chính thức platform.claude.com, cả hai đọc ngày 31/8/2026. Giá đầu vào có bộ nhớ đệm của Hy4 là 0,042 USD mỗi triệu token. Đây là hai nhà cung cấp khác nhau với điều kiện phục vụ khác nhau, không phải phép so sánh ngang hàng hoàn toàn.
Ba việc doanh nghiệp Việt Nam nên làm với tin này
- Đừng chuyển tải dựa trên chênh lệch 0,05 điểm. Khoảng cách đó, trên bộ tác vụ do bên bán chọn và bên bán chấm, không đủ để kết luận gì. Nếu Hy4 hấp dẫn với bạn, hãy tự dựng một bộ thử nhỏ trên đúng dữ liệu và đúng tác vụ của bạn — vài trăm mẫu là đủ để thấy khác biệt thật, và rẻ hơn nhiều so với một lần chuyển nhầm.
- Coi giá và giấy phép là lý do chính, không phải bảng điểm. 0,834 USD mỗi triệu token đầu vào là mức đáng cân nhắc cho các bài toán khối lượng lớn ít nhạy cảm: phân loại đơn từ, trích xuất trường dữ liệu, tóm tắt hàng loạt. Apache 2.0 cho bạn sự chắc chắn pháp lý khi đưa vào sản phẩm thương mại.
- Tính lại nếu định tự vận hành. 770GB trọng số ở FP8 vượt quá một node 8×H100. Trước khi lập kế hoạch mua sắm hay thuê GPU, hãy nhân lại phép tính đó với cấu hình bạn định dùng, và cộng thêm phần bộ nhớ cho ngữ cảnh dài. Rất nhiều dự thảo ngân sách "tự chủ mô hình" đổ vỡ đúng ở bước này.
Nguồn:
- Hugging Face — tencent/Hy4-preview model card — nguồn gốc cho toàn bộ thông số kiến trúc, điểm benchmark tuyệt đối, kết quả chấm mù và phần hạn chế do Tencent tự nêu, đọc 31/8/2026
- explainx.ai — Hy4 Preview: 770B Open Weights at $0.83/M Input — nguồn cho ngày phát hành 28/8/2026, giá OpenRouter, phép tính 770GB so với 640GB, thông lượng 36 token/giây và nhận định về chênh lệch 0,05 điểm
- MindStudio — Tencent Hy4 Preview: Inside the 770B Open-Weight Flagship Model — nguồn cho chi tiết đợt chấm mù 203 tác vụ với 163 chuyên gia nội bộ và cho việc kho phát hành gồm 131 tệp trọng số nhưng không có dữ liệu hay công thức huấn luyện
- Anthropic — Claude Platform Pricing — nguồn cho giá Claude Sonnet 5 dùng trong bảng so sánh, đọc 31/8/2026
Mọi con số so sánh trong bài đều do Tencent tự công bố. Tính đến 31/8/2026, Locaith không tìm thấy kết quả đo độc lập nào cho Hy4-preview từ Artificial Analysis hay các bảng xếp hạng công khai, và chúng tôi chưa tự chạy thử mô hình này. Ngày phát hành 28/8/2026 lấy theo explainx.ai và MindStudio; một số trang tổng hợp tin ghi 29/8/2026 — model card không nêu ngày. Phép so sánh giá giữa Hy4 qua OpenRouter và Sonnet 5 qua Anthropic là so sánh giữa hai nhà cung cấp khác nhau, không phải cùng điều kiện phục vụ. Ba khuyến nghị ở cuối bài là quan điểm riêng của Locaith, không có trong thông cáo của Tencent. Ảnh bìa là đồ hoạ thông tin do Locaith dựng từ các số liệu trên — không phải hình ảnh của Tencent; chúng tôi không tải được ảnh gốc từ nguồn trong phiên làm việc này. Biên soạn và phân tích bởi Ban Biên Tập Locaith, 31/8/2026.