Tencent ra mắt mô hình Hy3 295B; Claude Fable 5 dẫn đầu bảng xếp hạng tác vụ tự động

một ngày yên ắng.

Tin tức AI từ 7/04/2026 đến 7/06/2026. Chúng tôi đã kiểm tra 12 subreddit, 544 tài khoản Twitter và không còn Discord nào khác. Trang web của AINews cho phép bạn tìm kiếm tất cả các số đã phát hành. Xin nhắc lại, AINews hiện là một chuyên mục của Latent Space. Bạn có thể tùy chọn nhận/hủy nhận email theo tần suất!

Tóm tắt AI trên Twitter

Phát hành Hy3 của Tencent Hunyuan và biên giới của các mô hình Open-Weight

Các bộ Benchmark cho Agent, Harness và Bộ nhớ dài hạn

Kết quả J-Space / Global Workspace của Anthropic

Suy luận (Inference), Phục vụ (Serving) và Hiệu quả hệ thống

Mô hình thế giới (World Models), Giọng nói và AI tài liệu

Các tweet hàng đầu (theo mức độ tương tác)

Tóm tắt AI trên Reddit

Tóm tắt từ /r/LocalLlama + /r/localLLM

1. Phát hành các mô hình MoE Open-Weight quy mô lớn

Trọng số của longcat 2.0 (1.6T, ~48B active) hiện đã được mở theo giấy phép MIT (Hoạt động: 638): Trọng số của LongCat 2.0 hiện đã được mở theo giấy phép MIT thông qua thông báo từ elie và ModelScope, với các chi tiết kỹ thuật trong bài đăng trên blog của LongCat 2.0. Đây là một hệ thống MoE rất lớn với tổng cộng 1.6 nghìn tỷ tham số và khoảng 48 tỷ tham số hoạt động mỗi lần suy luận; người bình luận lưu ý rằng các trọng số được phát hành chiếm khoảng 3.55 TB ở định dạng BF16 và 2.05 TB ở định dạng FP8. Người dùng nhấn mạnh gánh nặng triển khai thực tế do kích thước trọng số lên tới hàng terabyte, và lưu ý rằng Meituan—được mô tả là phiên bản tương tự Groupon/Uber Eats của Trung Quốc—được cho là đã huấn luyện nó trên các con chip hoàn toàn nội địa Trung Quốc, làm dấy lên cuộc thảo luận về ý nghĩa địa chính trị/thị trường.

Mô hình mở mới từ Tencent Hy: Hy3 (tổng 295B, 21B active - apache 2.0) (Hoạt động: 604): Tencent đã phát hành bộ sưu tập mô hình Hy3 (bản chính thức, không phải bản xem trước) trên Hugging Face, được mô tả là mô hình MoE với 295 tỷ tham số và 21 tỷ tham số hoạt động, hiện được cấp phép theo Apache 2.0 thay vì giấy phép cộng đồng hạn chế trước đó. Người bình luận làm nổi bật một biểu đồ benchmark được liên kết và cho rằng bản phát hành này cho thấy “những cải tiến khá ấn tượng so với HY3-Preview”, có khả năng trở nên phù hợp cho các thiết lập suy luận cục bộ/tại gia cao cấp nếu hiệu suất thực tế khớp với các kết quả được báo cáo. Cuộc thảo luận chính xoay quanh sự tích cực về việc thay đổi giấy phép: người dùng coi việc chuyển từ giấy phép bị hạn chế về địa lý/quyền hạn sang Apache 2.0 là cải tiến quan trọng nhất, đặc biệt là cùng với các mô hình dịch thuật được cấp phép Apache gần đây của Tencent.

Mô hình mới: GigaChat3.5-432B-A28B (hỗ trợ GGUF ngay từ ngày đầu!) (Hoạt động: 439): Sberbank/ai-sage đã phát hành GigaChat3.5-432B-A28B trên Hugging Face ở cả hai biến thể instruct và base, cùng với trọng số GGUF ngay từ ngày đầu; hỗ trợ llama.cpp có sẵn thông qua PR ggml-org/llama.cpp#25342, chưa có trên bản master. Người bình luận trích dẫn thẻ mô hình (model card) cho biết đây là một mô hình MoE tùy chỉnh thay thế cho GigaChat 3.1 Ultra 700B trước đó với kích thước nhỏ hơn ~40% nhưng mạnh hơn trong các tác vụ mã nguồn/toán học/agent, sử dụng bộ nhớ đệm KV/token ít hơn ~4 lần, chứa được ngữ cảnh nhiều hơn >2 lần trong cùng một bộ nhớ và cải thiện thông lượng tạo văn bản thêm ~20%. Về kiến trúc, nó được cho là sử dụng ngăn xếp chú ý tuyến tính (linear-attention) lai giữa MLA + GatedDeltaNet cộng với hai đầu MTP, với tốc độ giải mã greedy được tuyên bố nhanh hơn ~1.5 lần cho một đầu và lên tới 2.2 lần cho hai đầu. Các lưu ý kỹ thuật hàng đầu là việc so sánh benchmark với DeepSeek 3.2 có thể là một điểm tham chiếu yếu so với các mô hình tiên tiến hiện nay, và GigaChat3.5 là mô hình không có khả năng suy luận (non-reasoning), vì vậy việc giải thích kết quả benchmark cần tính đến điều đó. Một người bình luận đã ca ngợi tính mở của bản phát hành—mô hình cơ sở cộng với các checkpoint trung gian/open-weight cho một mô hình có kích thước này—trong khi lưu ý rằng tập dữ liệu huấn luyện vẫn chưa được tiết lộ.

2. Các mô hình quy mô tiên tiến trên phần cứng tiêu dùng

Nếu xu hướng này tiếp diễn, khả năng cấp độ Mythos có thể chạy trên phần cứng tiêu dùng cao cấp trong khoảng ~2 năm tới (Hoạt động: 1992): Hình ảnh là một biểu đồ xu hướng suy đoán có tiêu đề “Từ tiên tiến đến chạy trên máy tính xách tay”, lập luận rằng các mô hình open-weight có thể chạy trên laptop trong lịch sử thường chậm hơn các bản phát hành tiên tiến trung bình 24.8 tháng—ví dụ: GPT-3 → Llama 2 70B mất 37 tháng, ChatGPT/GPT-3.5 → Llama 3 70B mất 17 tháng, và GPT-4 → Gemma 3/Qwen3 mất 24 tháng. Ngoại suy xu hướng đó, nó dự đoán khả năng cấp độ GPT-5/Claude 4 trên phần cứng tiêu dùng cao cấp vào khoảng giữa năm 2027 và khả năng cấp độ Fable/Mythos vào khoảng tháng 7 năm 2028, mặc dù đây là dự đoán dựa trên kinh nghiệm (heuristic) thay vì kết quả benchmark. Người bình luận hoài nghi rằng liệu “phần cứng tiêu dùng” có giữ được mức giá phải chăng nếu xu hướng này tiếp diễn hay không, lập luận rằng suy luận cục bộ cao cấp có thể hội tụ với chi phí tính toán cấp doanh nghiệp. Một luồng kỹ thuật lưu ý rằng Gemma 4 26B A4B ban đầu hoạt động kém ở ngữ cảnh dài trên RTX 5080, nhưng người dùng sau đó đã truy vết ra cấu hình và báo cáo đạt ~100 tok/s sau khi sử dụng --no-mmap --batch-size 256 --ubatch-size 512.

Tôi đã chạy được GLM-5.2 (744B MoE) trên một chiếc laptop khiêm tốn với 25 GB RAM — thuần C, các chuyên gia (experts) được truyền phát từ ổ cứng (Hoạt động: 546): Tác giả đã xây dựng colibrì, một công cụ suy luận thuần C, không phụ thuộc vào thư viện ngoài cho GLM-5.2 744B MoE, giữ phần dense int4 thường trú trong khoảng 9.9–10 GB RAM trong khi truyền phát 21k chuyên gia được định tuyến (370 GB int4) từ ổ cứng theo yêu cầu. Nó triển khai đường dẫn forward của GLM-5.2 bao gồm chú ý MLA, bộ nhớ đệm KV nén, định tuyến kiểu DeepSeek, giải mã suy đoán MTP, nhân AVX2 int8/int4, đọc trước chuyên gia không đồng bộ, MoE hợp nhất theo lô và bộ chuyển đổi FP8→int4; hiệu suất được báo cáo trên laptop WSL2 NVMe 12 nhân/25 GB RAM bị giới hạn bởi ổ cứng ở mức ~0.05–0.1 tok/s khi khởi động nguội với ~11 GB đọc ngẫu nhiên/token. Các bình luận hàng đầu chủ yếu hoài nghi/hài hước về việc gọi đây là “chạy” mô hình ở tốc độ 0.1 t/s, với một người bình luận gợi ý rằng thước đo thực sự bây giờ là giây trên mỗi token thay vì token trên mỗi giây.

Tóm tắt các Subreddit AI ít kỹ thuật hơn

/r/Singularity, /r/Oobabooga, /r/MachineLearning, /r/OpenAI, /r/ClaudeAI, /r/StableDiffusion, /r/ChatGPT, /r/ChatGPTCoding, /r/aivideo, /r/aivideo

1. Bản demo khả năng của Fable 5 và việc sử dụng ngữ cảnh dài

Lúc đầu tôi đã hiểu sai về Fable, giờ thì tôi hiểu rồi. (Hoạt động: 1626): Bài đăng lập luận rằng Fable chỉ nhỉnh hơn Opus một chút về “trí thông minh thô”, nhưng lợi thế thực tế của nó là duy trì ngữ cảnh mạch lạc trên các artifact lớn hơn, phụ thuộc lẫn nhau. Trong quy trình đánh giá PCB liên quan đến 8 tờ sơ đồ, tác giả báo cáo rằng Fable theo dõi các phụ thuộc chéo giữa các tờ tốt hơn, nơi mà Opus “bỏ lỡ mục tiêu” sau khoảng 2 tờ, cho thấy hành vi suy luận ngữ cảnh dài/toàn cầu mạnh mẽ hơn thay vì suy luận cục bộ tốt hơn. Những người bình luận hàng đầu phần lớn đồng ý: giá trị của Fable là “nhìn thấy bức tranh lớn hơn” và duy trì chất lượng mã/thiết kế trong các ngữ cảnh dài hơn. Một quy trình làm việc được mô tả là sử dụng Fable để phân tích toàn bộ cơ sở mã/tài liệu và tạo đề xuất, sau đó chuyển sang Opus để triển khai từng mục một.

Trưởng bộ phận Sản phẩm và Thiết kế của Google DeepMind sử dụng và quảng cáo mô hình của đối thủ (Hoạt động: 1192): Hình ảnh cho thấy Ammaar Reshi, được xác định bởi tiêu đề bài đăng là Trưởng bộ phận Sản phẩm và Thiết kế của Google DeepMind, công khai nói rằng anh ấy đã sử dụng mô hình đối thủ “Fable 5” để chuyển đổi Command & Conquer: Generals Zero Hour sang iPhone/iPad. Về mặt kỹ thuật, tuyên bố này đáng chú ý vì nó cho biết một engine RTS PC năm 2003 đã được biên dịch nguyên bản cho ARM64 với các điều khiển cảm ứng, ngụ ý việc di chuyển/chuyển đổi mã có sự hỗ trợ của LLM trên các kiến trúc, API nền tảng và mô hình nhập liệu khác nhau. Các bình luận chủ yếu coi đây là thông tin tình báo cạnh tranh thay vì sự không trung thành: một người dùng lập luận rằng một trưởng bộ phận sản phẩm nên biết rõ các công cụ đối thủ, trong khi người khác lưu ý rằng mối quan hệ/khoản đầu tư của Google vào các đối thủ giống Anthropic làm mờ đi sự cạnh tranh. Một người bình luận khác nhấn mạnh rằng loại hình chuyển đổi game có sự hỗ trợ của LLM này từng bị coi là phải mất nhiều năm nữa mới đạt được chỉ vài tháng trước.

“The Room” - Một cảnh quay bởi Fable (Hoạt động: 683): Bài đăng trên Reddit giới thiệu một video có tiêu đề “The Room”, được mô tả là một tác phẩm quay một lần (one-shot) bởi Fable, nhưng URL phương tiện được liên kết trên Reddit (v.redd.it/68csn9fdulbh1) không thể truy cập được từ bên ngoài do Reddit trả về lỗi HTTP 403 Forbidden, vì vậy các chi tiết thực tế về phương tiện/triển khai không thể xác minh được. Các bình luận ngụ ý rằng clip này là một hình ảnh trực quan hóa quá trình thu phóng hoặc chuyển đổi tỷ lệ liên tục cực kỳ chi tiết, với người xem suy đoán về cách tạo ra chi tiết như vậy và hỏi về mã/chi phí đằng sau nó. Các phản ứng kỹ thuật hàng đầu tập trung vào phạm vi bị bỏ lỡ—một người bình luận lập luận rằng quá trình thu phóng lẽ ra phải vượt ra ngoài các hạt quark—và sự hoài nghi/kinh ngạc rằng cảnh quay có thể được kết xuất với mức độ chi tiết đó.

2. Claude trong các quy trình làm việc ứng dụng và bảng điều khiển Agent

Claude gặp gỡ sự giám sát của Chính phủ 🫡🇺🇸 (Hoạt động: 744): OP đang xây dựng “Article One”, một bảng điều khiển đa tác nhân (multi-agent) được hỗ trợ bởi Claude nhằm tổng hợp hồ sơ của các thành viên Quốc hội, ngữ cảnh cử tri/chiến dịch, số liệu hiệu suất công việc, phân tích nhà tài trợ chiến dịch và chi tiêu văn phòng quốc hội/các hoạt động do người đóng thuế tài trợ thành một giao diện minh bạch. Dự án hiện chưa được phát hành; OP cho biết việc xuất bản repo/bảng điều khiển bị trì hoãn do giới hạn sử dụng Claude hàng tuần và đang tìm kiếm tài trợ cho Claude Max thông qua Buy Me a Coffee để đẩy nhanh quá trình phát triển. Người bình luận ủng hộ mạnh mẽ trường hợp sử dụng minh bạch nhưng nhấn mạnh rằng mọi số liệu phải có nguồn, phương pháp luận và khả năng kiểm toán có thể xác minh để tránh ảo giác AI hoặc các tuyên bố gây hiểu lầm. Yêu cầu tính năng chính là phân tích tài chính sâu hơn ngoài tiểu sử công khai: thay đổi tài sản của vợ/chồng/gia đình, nhà tài trợ chiến dịch, các ngành liên quan/PAC và các xung đột lợi ích có thể xảy ra thay vì một hồ sơ kiểu wiki đơn giản.

Cảm ơn anthropic. Với tư cách là một giáo viên, claude cowork thực sự là một món quà của Chúa. (Hoạt động: 688): Một giáo viên báo cáo sử dụng Anthropic Claude (“Claude cowork”) để thiết kế chương trình giảng dạy, hỗ trợ chấm điểm, tạo PowerPoint và phân tích dữ liệu điểm số của học sinh, tuyên bố rằng nó tiết kiệm hàng giờ bằng cách kết hợp các tài liệu sư phạm đã tải lên với các quy trình lập kế hoạch bài học. Tính năng chính được yêu cầu là trình kết nối Microsoft 365 / OneNote cho tài khoản cá nhân, vì trường học của họ không sử dụng tenant Microsoft 365 cho công việc/giáo dục, hạn chế khả năng tích hợp với các tài liệu giảng dạy hiện có. Các bình luận hàng đầu đã nêu lên mối lo ngại cụ thể về quản trị dữ liệu: việc tải tên học sinh, điểm số hoặc bài làm có thể nhận dạng lên Claude có thể vi phạm chính sách của trường hoặc các quy tắc bảo vệ dữ liệu trừ khi dữ liệu được ẩn danh hoặc hệ thống được phê duyệt. Một người bình luận khác lưu ý rằng việc biên tập lại các định danh học sinh có thể xóa bỏ phần lớn lợi ích năng suất, đặc biệt là đối với phản hồi bài luận cá nhân hóa.

Tôi cảm thấy chúng ta đang nhanh chóng tiến tới một nơi mà mọi người có đủ loại công cụ tùy chỉnh cục bộ tuyệt vời và chỉ dành riêng cho họ (Hoạt động: 875): Bài đăng quan sát thấy một mô hình ngày càng tăng của các “công cụ cục bộ tùy chỉnh” (bespoke local tools) được hỗ trợ bởi AI: phần mềm cá nhân hoặc tổ chức cụ thể có tính hữu dụng cao, gắn chặt với quy trình làm việc của một người dùng và khó có khả năng được khái quát hóa hoặc phân phối. Người bình luận trích dẫn các ví dụ như các thiết lập tự động hóa cá nhân mong manh, ứng dụng tập luyện/báo thức tùy chỉnh và một ERP công ty ngách được xây dựng thông qua “vibecoding” nơi thị trường sẽ không biện minh cho việc phát triển phần mềm thông thường. Người bình luận thường coi đây là điều tích cực: AI làm giảm chi phí xây dựng phần mềm cho các ngách rất nhỏ, ngay cả khi kết quả không thể chuyển đổi, dễ hỏng hoặc chỉ có thể được duy trì bởi người tạo ra nó.

Các Discord về AI

Thật không may, Discord đã chặn quyền truy cập của chúng tôi vào hôm nay. Chúng tôi sẽ không mang nó trở lại dưới hình thức này nhưng chúng tôi sẽ sớm ra mắt AINews mới. Cảm ơn bạn đã đọc đến đây, đó là một chặng đường tốt đẹp.