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Hy3 をローカルに導入するには?

Hy3 は総パラメータ 295B、1 トークンあたり 21B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 168GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 10GB + RAM 160GB で動きます。収まる最も安いデバイスは Mac Studio M3 Ultra 512GB ですが、中古価格のデータはまだなく、推定 30 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB で、推定 7 tokens/s です。

Hy3 のバージョン情報

発売日2026年7月6日
Hugging Face リポジトリtencent/Hy3
リビジョン
ライセンスApache-2.0
アーキテクチャMoE
GGUF リポジトリbartowski/Hy3-GGUF
Ollama タグ
Q4 最小VRAM168 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 10 GB + RAM 160 GB
パラメータ数295B
MoE21B
レイヤー数80
隠れ層次元4,096
KV ヘッド数8
ヘッド次元128
最大コンテキスト256K
提供元Tencent

Hy3 のローカル実行に必要なVRAMは?

MoE:総パラメータ 295B すべてをメモリに常駐させる必要があり、速度は 1 トークンあたり有効な 21B で決まります。

量子化重みサイズGB8K 時の合計GB32K 時の合計GB128K 時の合計GB
1-bit71.1GGUF72.780.2110.2
2-bit107.2GGUF113.1120.6150.6
3-bit143.1GGUF144.9152.4182.4
4-bit182.2GGUF167.9175.4205.4
5-bit212.8GGUF202.5210240
8-bit317.7GGUF309.3316.8346.8
FP16577推定580.5588618

合計 = 重み + KV キャッシュ(FP16)+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 256K を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。

Hy3 を動かせるGPUは?

Q4_K_M・8K コンテキスト・eBayの中古価格の安い順
デバイスVRAMGB中古価格推定 t/s推奨コンテキスト
Mac Studio M3 Ultra 512GB512出品なし30128K

判定基準:重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し(VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ)、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。

Hy3 のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU

エキスパート重みはシステム RAM に置き(160 GB 以上が必要)、VRAM にはアテンション層・共有エキスパート・KV キャッシュのみで Q4 なら最低 10 GB。速度は RAM 帯域幅(70 GB/s で推定)に縛られ、全量 VRAM 構成よりかなり遅くなります。

デバイスVRAMGB中古価格必要 RAMGB推定 t/s
Tesla V100 16GB16¥44,6261606.5
Radeon RX 7800 XT16¥85,8551606.1
Radeon RX 7900 XT20¥106,5461606.3
Tesla V100 32GB32¥114,1121606.5
Radeon RX 9070 XT16¥121,9881606.1
Radeon RX 7900 XTX24¥154,4151606.4
Instinct MI10032¥167,3861606.5
GeForce RTX 408016¥194,5631606.4
GeForce RTX 5070 Ti16¥199,0411606.5
GeForce RTX 309024¥239,3431606.6
GeForce RTX 508016¥277,9471606.6
RTX PRO 4000 Blackwell24¥455,5231606.4
GeForce RTX 409024¥494,1271606.6
Radeon PRO W790048¥539,6801606.4
RTX PRO 4500 Blackwell32¥663,9831606.5
Instinct MI21064¥779,1771606.6
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥833,8401606.1
GeForce RTX 509032¥914,9071606.8
A100 40GB PCIe40¥926,4881606.7
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥1,119,5071606.2
RTX PRO 6000 Blackwell96¥2,622,7341606.8
GeForce RTX 5070121606.4
GeForce RTX 5060 Ti 16GB161606.1
Radeon RX 6950 XT161606.1
GeForce RTX 2080 Ti 22GB221606.3
Arc Pro B60241605.7
GeForce RTX 5090 D V2241606.7
Arc Pro B65321606
Arc Pro B70321606
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB321606.4
GeForce RTX 5090 D321606.8
Instinct MI50 32GB321606.4
Radeon AI PRO R9700321606.1
Radeon PRO W7800321606.1
CMP 170HX 40GB401606.7
GeForce RTX 4090 48GB481606.6
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB481606.7
CMP 170HX 64GB641606.7
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB721606.7
RTX PRO 6000D841606.7
DGX Spark 128GB1281605.7
Mac Studio M4 Max 128GB1281606.1
Mac Studio M5 Max 128GB1281606.2
Ryzen AI Max+ 395 128GB1281605.2

Ollama / llama.cpp / vLLM で Hy3 をローカルに導入する

Ollama

Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。

llama.cpp

llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。

llama-server -hf bartowski/Hy3-GGUF:Q4_K_M --jinja -c 8192
vLLM

実行前にデプロイガイドで必要な実行環境とハードウェアを確認してください。

# Switch to trtllm backend to work-around mnnvl workspace size issue.
export VLLM_FLASHINFER_ALLREDUCE_BACKEND=trtllm
vllm serve tencent/Hy3 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --speculative-config.method mtp \
  --speculative-config.num_speculative_tokens 2 \
  --tool-call-parser hy_v3 \
  --reasoning-parser hy_v3 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --port 8000 \
  --served-model-name hy3

ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法

よくある質問

Hy3 にはどれくらいのVRAMが必要ですか?

Q4_K_M・8K コンテキストでは Hy3 に約 168GB のVRAMが必要で、204GB あれば余裕があります。

Hy3 を動かせる最も安いGPUは?

Mac Studio M3 Ultra 512GB です。VRAM 512GB、推定 30 tokens/s。このデバイスの中古価格データはまだありません。

Hy3 は Ollama で動かせますか?

まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。