텐센트 Hy4 경량판, 가중치 214기가바이트로 줄였다

텐센트(Tencent) 혼위안(Hunyuan)이 대형언어모델 Hy4 preview의 가중치를 원본 1.5TB에서 약 214GB로 줄인 경량판을 공개했다. 대형 오픈 웨이트 모델을 자체 환경에서 시험하려는 개발팀의 저장·배포 부담을 낮추는 데 초점을 맞춘 공개다.

텐센트 혼위안은 1일 Hy4 preview의 가중치를 원본 1.5TB에서 약 214GB로 줄인 경량판을 내놨다고 밝혔다.

이번 경량판은 8월 28일 공개된 Hy4 preview의 후속 성격이다. Hy4 preview는 총 7700억개 매개변수와 토큰당 490억개 활성 매개변수를 갖춘 전문가혼합(MoE) 모델이다. 컨텍스트 길이는 100만 토큰으로 제시됐다.

텐센트는 깃허브(GitHub) 공개 문서에서 Hy4 preview가 소프트웨어 개발, 문서·스프레드시트 작성, 금융 분석, 게임 개발, 과학 연구에 맞춰 설계됐다고 밝혔다. 모델 가중치는 허깅페이스(Hugging Face), 모델스코프(ModelScope), GitCode, CNB에 공개됐고, 라이선스는 아파치 2.0으로 표기됐다.

경량화의 핵심은 성능 수치보다 배포 가능성이다. 원본 모델은 대규모 저장 공간과 추론 자원을 요구한다. 앞서 본지는 [Hy4 preview가 원본 기준 8개 GPU 병렬 구성을 전제로 한다고 보도했다](https://www.tokenpost.kr/news/ai/401106). 가중치 크기가 줄면 개발팀이 자체 환경에서 시험할 수 있는 범위가 넓어진다.

텐센트는 압축 뒤 장문 이해 능력이 원본과 거의 비슷하고, 다회차 장문 컨텍스트 검색도 원본과 기본적으로 같은 수준이라고 설명했다. 수학 성능은 소폭 낮아졌지만 일상적인 코딩 보조, 도구 호출, 장문 문서 처리, 일반 질의응답을 처리할 수 있다고 밝혔다.

한국 크립토 업계와의 접점은 토큰 가격보다 개발 인프라에 있다. 웹3 개발팀은 코드 생성, 문서 분석, 보안 점검, 온체인 데이터 분석 자동화에 AI 에이전트를 붙이고 있다. [개발자용 AI 인프라가 장문 코드 생성과 에이전트형 업무에 활용될 수 있다는 점](https://www.tokenpost.kr/news/cryptocurrency/385650)은 앞서 다른 중국계 모델 공개 때도 확인됐다.

다만 텐센트가 제시한 성능 비교는 회사 측 설명이다. 실제 개발 현장 적용 결과와 외부 재현 검증은 별도 문제다. Hy4 preview가 특정 암호화폐 수요나 토큰 가격 흐름으로 이어진다는 근거는 제시되지 않았다.