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Tencent: Hy4는 Tencent의 텍스트 생성 모델로, Hy4 Preview에 이어 공식 버전으로 출시되었습니다. 일반적인 텍스트 작업을 위해 만들어졌으며, Tencent에 따르면 미리보기 릴리스보다 전반적으로 개선되었고 특히 에이전트 기능과 장기적이고 실제적인 생산성 작업 전반에서 성능 향상이 두드러집니다. 단일 프롬프트가 아니라 지속적인 다단계 작업이 포함된 워크로드에 모델을 선택한다면, Hy4는 바로 그런 용도에 맞춰져 있습니다.
이 모델은 텍스트와 이미지를 입력으로 받고 텍스트를 반환합니다. 컨텍스트 윈도우는 1,048,576 토큰으로, 전체 코드베이스, 긴 문서 세트 또는 장시간의 대화 기록을 단일 요청에 담을 수 있을 만큼 크며, 한 응답에서 최대 65,536 토큰을 생성할 수 있습니다. 추론 동작은 요청 파라미터를 통해 노출되므로, 모델이 답변 전에 내부적으로 얼마나 숙고할지 결정할 수 있습니다. 또한 구조화된 출력과 도구 호출을 지원하므로, 응답을 스키마에 맞게 제한할 수 있고 모델이 사용자가 정의한 함수를 호출할 수 있습니다.
이러한 기능은 몇 가지 실용적인 패턴을 가리킵니다. 장문 컨텍스트 분석이 가장 명확한 예입니다. 계약서, 연구 논문, 로그 또는 저장소를 넣고 청크로 나누지 않고 전체 집합에 걸쳐 질문할 수 있습니다. 이미지 입력이 지원되므로 스크린샷, 다이어그램 또는 스캔한 페이지를 같은 요청에서 텍스트 지시와 함께 섞을 수 있으며, 이는 혼합 자료에 대한 문서 이해와 시각적 질의응답에 적합합니다. 도구 호출과 구조화된 출력은 모델이 API를 호출하거나 데이터 소스를 조회하거나 다운스트림 코드가 파싱할 수 있는 기계 판독 가능 결과를 반환해야 하는 에이전트와 파이프라인에 합리적으로 맞습니다. 추론 제어는 다단계 계획 수립이나 디버깅처럼 지연 시간보다 정확성이 중요한 작업에 도움이 됩니다.
Hy4는 모델 id "tencent/hy4"를 사용해 api14의 OpenAI 호환 API를 통해 호출합니다. 인터페이스가 OpenAI 형식을 따르므로 기존 SDK와 클라이언트 라이브러리가 base URL 변경만으로 작동합니다. 지원되는 요청 파라미터는 include_reasoning, max_completion_tokens, max_tokens, reasoning, reasoning_effort, response_format, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice 및 tools입니다. 실제로 이는 샘플링 제어, 출력 길이, 중지 시퀀스, JSON 또는 스키마 제약 응답, 함수 호출과 추론 관련 옵션을 포괄합니다.
한 가지 유념할 점은 출력이 텍스트 전용이므로 이미지나 오디오 생성이 필요한 작업은 범위 밖이라는 것입니다. 최대 출력 65,536 토큰은 또한 매우 긴 생성이 단계적으로 계획되어야 함을 의미합니다. 장문 컨텍스트, 비전 또는 도구 호출 기능이 필요 없는 단순하고 짧은 텍스트 작업에는 더 작고 빠른 모델이 더 경제적인 선택일 수 있습니다.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.chat.completions.create({
"model": "tencent/hy4",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain vector databases in two sentences."
}
]
});
console.log(result.choices[0].message.content);
include_reasoningmax_completion_tokensmax_tokensreasoningreasoning_effortresponse_formatstopstructured_outputstemperaturetool_choicetools이 커뮤니티에는 아직 토픽이 없습니다. Tencent: Hy4에 대한 첫 토픽을 열어 보세요.