Familie Hunyuan · 295Mrd. Parameter

Tencent Hy3 Preview 295B

MoE mit 295B Parametern, davon 21B aktiv, plus MTP mit 3,8B. 80 Schichten, 192 Experten mit Top-8-Auswahl. Schnelles und langsames Denken kombiniert. Veröffentlicht am 23. April 2026.

🇨🇳 Tencent·Lizenz Tencent Hunyuan License·Kontext 250k tokens·Erscheinungsdatum April 2026← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Spitzenmodell von Tencent mit offenen Gewichten
  • 256k ctx
  • Varianten Base + Instruct
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —⚠ Lizenz Tencent Hy Community (custom)
  • —177 GB in Q4
  • —Kein Ollama
Architektur
MoE 295B/21B aktive Parameter · 80 Schichten + 1 MTP-Schicht · 192 Experten, Top-8 · GQA 64Q/8KV · BF16
Training
Schnelles und langsames Denken vereint.
Ideal für
Grenzfall-Argumentation nach chinesischem RechtLanger 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.

$# HuggingFace : tencent/Hy3-preview
⚠
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
177 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
210 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
315 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
590 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 200 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für Tencent Hy3 Preview 295B?

Um Tencent Hy3 Preview 295B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 177 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
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~8t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~25t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900