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// 腾讯混元 Hunyuan / Hy · 文本大模型

Hunyuan-A13B-Instruct 本地部署与显存需求

总 80.4B · 激活 13B(MoE) 参数。4 位量化约 55.2 GB,BF16 约 178 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2025-06-25许可:可商用(有条件)显存为估算值

01规格

发布方腾讯 · tencent
系列腾讯混元 Hunyuan / Hy · Hunyuan
类型文本大模型 (text-generation)
参数量总 80.4B · 激活 13B(MoE) 来源:按官方 safetensors 权重统计
上下文长度32K tokens (32,768)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构32 层 · GQA · MoE
发布权重BF16 · 161 GB下载量
许可tencent-hunyuan-a13b · 可商用(有条件)可商用,但受厂商自有许可条款约束(用户量上限、使用政策、署名或地区限制等),上线前请阅读原文。
发布日期2025-06-25 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)161 GB 178 GB182 GB 4 × RTX PRO 6000(384GB)Mac 512GB
FP8 / INT8 / Q8_085.4 GB 95.5 GB98.8 GB H200 141GBMac 256GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)48.7 GB 55.2 GB58.4 GB 2 × RTX 5090(64GB)Mac 128GB

每个请求的 KV 缓存:8K 1.1 GB · 32K 4.3 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

tencent 官方发布的 4 个仓库。

05腾讯混元 Hunyuan / Hy 其他模型

全部 19 个 →
模型参数4 位合计发布
Hunyuan-0.5B-Instruct · 同系列539M1.7 GB2025-07-30
Hunyuan-1.8B-Instruct · 同系列1.79B2.2 GB2025-07-30
Hunyuan-4B-Instruct · 同系列4.22B4.5 GB2025-07-30
Hunyuan-7B-Instruct · 同系列7.5B6.6 GB2025-07-30
Hy-Memory-30B-A3B30.1B / 3B21.4 GB2026-10-15
Hy4-preview770B / 49B515 GB2026-08-27
Hy3295B / 21B200 GB2026-07-02
Hy-MT2-1.8B2.04B2.4 GB2026-05-11
Hy-MT2-7B8.03B6.9 GB2026-05-11
Hy-MT2-30B-A3B30.1B / 3B21.4 GB2026-05-11
Hy3-preview295B / 21B200 GB2026-04-13
HY-MT1.5-1.8B2.04B2.4 GB2025-12-25

06来源

数据核对于 2025-08-21。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)