Familie Hunyuan · 406Mrd. Parameter

Hunyuan Large 2.0

Flaggschiff: 406B/32B aktiv. 256k Kontext. ⚠ Tencent-Sonderlizenz.

🇨🇳 Tencent·Lizenz Tencent Hunyuan License·Kontext 256k tokens·Erscheinungsdatum November 2024← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • 262k Kontext
  • Stark in Chinesisch
  • 52 Milliarden aktive Parameter von insgesamt 406 Milliarden – effizient
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —245 GB VRAM bei Q4 – aufwendige Infrastruktur erforderlich
  • —Tencent-Lizenz muss geprüft werden
Architektur
MoE · 406B Parameter insgesamt / 52B aktive Parameter · Tencent HunyuanLLM · 262k Kontext
Training
Tencent — stark bei Chinesisch und Englisch, RAG und langen Dokumenten.
Ideal für
Grenze zu ChinaLanger Kontext

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# Infrastructure Tencent — non disponible en local standard
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
245 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
290 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
435 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
810 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 300 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Hunyuan Large 2.0?

Um Hunyuan Large 2.0 lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 245 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~4t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~12t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900