01できること
長所
- Tencentの最先端オープンウェイトモデル
- 256k ctx
- Base版とInstruct版
知っておくべき限界
- —⚠ Tencent Hy Communityライセンス（独自ライセンス）
- —177 GB（Q4）
- —Ollamaなし
アーキテクチャ
MoE 295B／有効パラメータ21B · 80層＋MTP層1層 · エキスパート192個、上位8個を選択 · GQA 64Q/8KV · BF16
トレーニング
速い思考と遅い思考を統合。
おすすめの用途
中国の最先端の推論能力長コンテキスト
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : tencent/Hy3-preview
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
177 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
210 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
315 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
590 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 200 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
Tencent Hy3 Preview 295Bに必要なハードウェアは？
Tencent Hy3 Preview 295BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 177 GB程度が必要です。比較候補：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。
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お使いのマシンにはモデルが大きすぎますか？キットでは、あなたのVRAMに収まるモデルを提供します。
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- PDF + ファイル
- 30日間返金対応
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
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