騰訊混元發佈 1bit 與 4bit 量化版 Hy3 模型，旗艦 AI 模型可單卡本地運行

首頁 > 智能時代>人工智能 騰訊混元發佈 1bit 與 4bit 量化版 Hy3 模型，旗艦 AI 模型可單卡本地運行 2026/7/14 17:39:02 來源：IT之家 作者：遠洋 責編：遠洋 評論： 感謝IT之家網友 麻辣清補涼 的線索投遞！IT之家 7 月 14 日消息，今日騰訊混元發文表示，Hy3 上線並開源後，社區一直在呼籲量化版本，希望單卡跑參數量達 295B 的 Hy3。團隊針對開源社區需求，把 Hy3 的權重量化到 1bit 與 4bit 並打包成 GGUF，配合 llama.cpp 生態，讓原本只能跑在多卡集群上的模型，最少一張推理顯卡、乃至內存充足的本地機器也能跑起來。

IT之家附官方詳細介紹如下：從模型上看，騰訊混元 Hy3 是一個 295B 參數的旗艦模型，展現出顯著強於同尺寸模型的智能水平，並比肩更大尺寸旗艦模型的效果，大幅提升了在各類產品和生產力任務中的實用價值，但是它的 BF16 權重接近 600 GB，要完整發揮實力，離不開多卡服務器這樣的部署環境。1bit, 4bit 以及 BF16 Hy3 模型遊戲編程示例1bit 塞進單卡，4bit 接近滿血我們首先提供了 1bit 極限量化版本 IQ1_M，把權重從 598 GB 一路壓到 85.5GiB，整整縮小了 6.7 倍。這意味著一張 96GB 的推理顯卡就能部署。

對於硬件最受限、又想在本地把旗艦模型跑起來的場景，Hy3 1bit 版本是我們所推薦的。同時，我們也提供了 4bit 量化版本 Q4_K_M，體積 169.9GiB，兩張推理顯卡即可承載，如果目標是在有限資源成本內拿到更接近滿血模型的效果，推薦就選 Hy3 4bit 版本。我們還提供了 GPTQ Int4 版本，它可以直接通過 vLLM 部署對外提供服務，天然享受 vLLM 生態在高併發、低延遲上的紅利，更貼合服務端部署的需求。壓下去了，能力卻沒塌判斷量化好不好，最直接的是看它和原始模型的輸出分佈有多接近。

4bit 版本在這一點上表現得相當出色，絕大多數位置上給出的首選答案以及 Top-K 概率分佈都和 BF16 模型保持一致。落到實際任務上同樣如此，無論是 Agent 能力，多語言代碼、工具調用，還是長文理解，成績都貼近滿血模型。除此之外，GPTQ Int4 模型在評測集上的掉點幅度也非常有限，整體完全在可接受範圍內。真正讓我們有些意外的是 1bit 版本。按直覺，壓到 1bit 附近模型多少會變笨，但我們的 Hy3 1bit 版本在主流任務上依然站得很穩。長文理解幾乎和原始模型持平，Agent 與代碼方向也保持得相當好，只有小幅回落。

放到日常的編碼輔助、工具調用、長文檔處理和常規問答任務上，它已經完全夠用。MTP 加速解碼要讓 Hy3 真正跑順，MTP 投機解碼必不可少。為此我們專門開發了 llama.cpp 的 patch，補齊了對 Hy3 模型結構的 MTP 的支持，並直接發佈了可用的構建與部署指引（詳見 https://huggingface.co/ AngelSlim / Hy3-GGUF ），開啟 MTP 後，接受率穩定在 60% 左右，1bit 版本的解碼速度提升約 50% ，4bit 版本提升接近 60% ，實際交互體驗依然流暢。

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