Hunyuan をローカルで動かすには？バージョン別の必要VRAM

Hunyuan には現在ローカルで動かせるバージョンが 2 個あります。最小の Hy3 は 4-bit 量子化で VRAM 186GB が必要です。最大の Hy4 preview は MoE モデルで、MoE オフロードを使う場合は VRAM 19GB と RAM 約 452GB が必要です。最も安く動かせるデバイスは Arc Pro B70 × 8 枚で、約 ¥2,774,496 です。

バージョン	公開日			コンテキスト	ライセンス
Hy4 previewMoE	2026年8月28日	770B	49B	1M	Apache-2.0
Hy3MoE	2026年7月6日	295B	21B	256K	Apache-2.0

Hunyuan について

Hunyuan（混元、2026 年から海外市場では Hy と略称）は Tencent（テンセント）の大規模言語モデルシリーズで、Tencent Hunyuan チームが開発しています（テンセントは 1998 年創業、本社は深圳）。Hunyuan は 2023 年 9 月に初めて発表され、2024 年から重みを順次オープンソース化しています。主力の言語モデルはいずれも MoE で、エージェント、コーディング、オフィス業務に重点を置いています。

2024 年 11 月にオープンソース化された Hunyuan-Large は 3890 億パラメータで、1 トークンごとに使うのは 520 億です。テンセントは当時最大のオープンソース Transformer MoE だとしていました。2025 年 6 月の Hunyuan-A13B は、速い思考と遅い思考を切り替えられます。2026 年初めにテンセントは学習基盤を作り直し、4 月にオープンソース化した Hy3 preview がその最初のモデルになりました。7 月の正式版 Hy3 は 2950 億パラメータで、1 トークンごとに使うのは 210 億です。8 月の Hy4 preview は 7700 億パラメータ、1 トークンごとに 490 億まで拡大し、ゲート付きの DeepSeek Sparse Attention を採用、コンテキストは 100 万トークンです。ライセンスにも一度大きな変化がありました。Hy3 preview 以前のモデルはテンセント独自のライセンスで、EU などの地域には適用されませんでしたが、Hy3 と Hy4 preview は Apache 2.0 に変わり、商用利用できます。

提供元Tencent
収録バージョン数2
パラメータ数295B – 770B
最新バージョンHy4 preview

ライセンス: Apache-2.0
公式サイト: hy.tencent.ai
Hugging Face の組織: tencent

Hunyuan 各モデルの 2-bit 量子化での必要 VRAM は？

2-bit は Q2 とも呼ばれ、よく使われる GGUF ファイルには Q2_K や UD-Q2_K_XL があります。サイズが最も小さい一方で品質の低下も最も大きく、VRAM が厳しいときにまずモデルを動かすのに向いています。下の表は各行が Hunyuan の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q2 で動かすときに必要な合計 VRAM（重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド 1.1GB）です。

バージョン	重みサイズGB	32K コンテキストGB	128K コンテキストGB	256K コンテキストGB	1M コンテキストGB
Hy4 preview770B（有効 49B）	307.2推定	311.2	320.1	331.9	402.5
Hy3295B（有効 21B）	107.2GGUF	119	151.2	194.2	—

Hunyuan 各モデルの 4-bit 量子化での必要 VRAM は？

4-bit は Q4 とも呼ばれ、最もよく使われる Q4_K_M ファイルにあたります。サイズと品質のバランスがよく、ローカル実行の標準的な選択肢です。下の表は各行が Hunyuan の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q4 で動かすときに必要な合計 VRAM です。

バージョン	重みサイズGB	32K コンテキストGB	128K コンテキストGB	256K コンテキストGB	1M コンテキストGB
Hy4 preview770B（有効 49B）	467.3GGUF	471.3	480.2	491.9	562.6
Hy3295B（有効 21B）	182.2GGUF	194	226.2	269.2	—

Hunyuan 各モデルの 8-bit 量子化での必要 VRAM は？

8-bit は Q8 とも呼ばれ、Q8_0 ファイルにあたります。品質は元のモデルに最も近く、サイズも最大です。下の表は各行が Hunyuan の各バージョン、各列がコンテキスト長で、セルは Q8 で動かすときに必要な合計 VRAM です。

バージョン	重みサイズGB	32K コンテキストGB	128K コンテキストGB	256K コンテキストGB	1M コンテキストGB
Hy4 preview770B（有効 49B）	857推定	861	869.9	881.6	952.3
Hy3295B（有効 21B）	317.7GGUF	329.5	361.7	404.7	—

よくある質問

Hunyuan はオープンソースですか？無料で商用利用できますか？

できます。本サイトで扱う Hy3 と Hy4 preview はどちらも Apache 2.0 ライセンスで、商用利用・改変・再配布ができます。条件は、ライセンス文を添付し、著作権表示を残し、変更したファイルにはその旨を明記することです。ネットで見かける「Hunyuan は EU では使えない」という話は、それ以前のモデルのことです。たとえば Hunyuan-A13B は Tencent Hunyuan Community License を採用しており、EU、英国、韓国には適用されないと明記されています。Hy3 と Hy4 preview のライセンスにはこの条項がありません。

Hunyuan は Ollama で動かせますか？

今のところ動かせません。Ollama の公式ライブラリには Hy3 も Hy4 preview もなく、クラウド版さえありません。Hy3 は llama.cpp で bartowski の GGUF を動かせます。メインラインが 2026 年 7 月から対応しており、MTP による投機的デコードも使えます。Hy4 preview への対応は 2026 年 9 月にようやくメインラインにマージされましたが、既存の AngelSlim の GGUF は今もパッチを当てた llama.cpp を必要とします。どちらのモデルにも vLLM の公式レシピがあるので、vLLM で公式の重みを動かすほうが確実です。