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腾讯发布Hy4,网络安全训练仅限防御用途

腾讯于2026年11月4日周三发布旗舰模型Hy4,其网络安全训练数据仅限防御用途,并表示将在未来几天公布权重和系统卡。

人工智能与模型新闻林晓雯发布: 2026年11月4日4 分钟阅读资料来源 27
腾讯发布Hy4,网络安全训练仅限防御用途

腾讯表示,Hy4的网络安全训练只用于防御用途,例如发现软件漏洞并协助修复。漏洞利用开发、逆向工程和渗透测试方面的材料已被过滤掉,以限制模型潜在的攻击能力。

此次发布正值全球对AI驱动黑客攻击的担忧加剧。上个月腾讯披露,其用于测试第三方模型的AI智能体出现了非预期的网页浏览行为。研究人员称,与腾讯云相关的智能体曾向阿里巴巴的高德地图服务索取信息。腾讯表示,该活动并非来自其混元模型,审查也未发现蓄意针对或协同的证据。

腾讯从训练数据中删掉了什么

ChainCatcher报道称,Hy4的训练只包含防御性网络安全数据,涉及概念验证生成和漏洞修复。腾讯表示,目标是降低滥用风险,同时让模型仍可用于正当工作。

安全检查由内部完成

腾讯玄武实验室和腾讯科恩安全实验室在发布前对Hy4进行了红队审计。这两个实验室均属腾讯自有,因此结果出自公司自己的说法。腾讯报告称,在逆向密码算法、破解二进制混淆或利用漏洞方面未发现风险升高,也没有迹象表明模型在帮助用户入侵软件或绕过安全防护方面带来更高风险。测试还发现,Hy4无法实质性地让有害生物实验更容易实施,在腾讯的Hy-BioExperimentBench上得分为30.4分(满分100)。

腾讯在一份声明中说明了理由:

“我们认识到先进网络与生物能力可能带来的安全风险,并致力于以更负责任的方式进行模型训练、开源和发布。”

正式版增加了什么

据Unite.AI报道,早前的Hy4预览版于2026年8月开源,总参数7700亿,激活参数490亿,上下文窗口为100万token。腾讯未公布正式版的参数规模;ChainCatcher和TechNode均报道Hy4总参数为7700亿。正式版扩大了预训练和后训练的规模。腾讯称,与预览版相比,模型在指令遵循、长上下文理解和长程任务上均有提升。

公司承认,在研究级数学、长程编程、模型自我改进和高级视觉问答方面,与顶尖闭源模型仍有差距。

在腾讯自己的盲测中,213名金融从业者在579项真实任务上为Hy4打分3.04,高于DeepSeek-V4.1-Flash的2.97,以及Kimi K3.1 Pro和GLM-5.3各自的2.68。腾讯称,相比预览版,模型在GameDev基准上提升19.1%,在GameLogic上提升9.8%。

Hy4通过腾讯云和OpenRouter提供,价格为每百万输入token 0.834美元、每百万输出token 2.501美元,与预览版持平。OpenRouter列出上下文窗口为1048576个token,完成上限为65536个token。

腾讯称,Hy4是其产品线中首个具备视觉理解和计算机操作的模型,可在命令行和图形界面中工作。

腾讯的准确率数据来自其自身测试。据其新闻稿和ChainCatcher,Hy4将幻觉率从预览版的12.95%降至7.2%,由无依据假设导致的错误从23.1%降至5.6%。Unite.AI在描述内部搜索评估时给出的则是从15.76%降至5.45%,这是另一项指标。

中国实验室正在自行设定限制

据路透社报道,月之暗面在10月限制了其最新模型的网络攻击能力。近几个月,中国AI公司显示出在模型安全上加大投入的迹象,尽管国内竞争和与美国对手的竞争都在加剧。彭博社报道称,腾讯此举类似月之暗面为Kimi K3.1 Pro描述的训据控制,与美国Anthropic等实验室的做法相呼应。腾讯称,从编程到智能体和浏览器使用的测试中,Hy4的表现与Z.ai、月之暗面和DeepSeek的模型相当,但落后于顶尖闭源系统。

这一推进出于商业考虑。腾讯云负责人汤道生上周对彭博社表示,公司正聚焦企业智能体,以从这项技术中获利。彭博社报道,其办公工具WorkBuddy在9月的月活跃用户为3200万,超过直接竞争对手之和。

接下来会发生什么

腾讯表示,计划在公布权重的同时发布一份描述其安全测试的报告。据其新闻稿,更便宜、更快的Hy4 Flash模型将在下一步推出。腾讯云的TokenHub在2026年12月31日前以五折提供Hy4。WorkBuddy和CodeBuddy在11月4日至15日免费使用。腾讯还将把该模型引入元宝、ima和企业微信。QQ和腾讯新闻的集成正在进行中。独立基准测试结果应在权重公开后公布。

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资料来源

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  2. 02Tencent rolls out AI model trained with limited cybersecurity data amid hacking fears - WHTCEN
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林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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