收錄顯卡45價格追蹤8 天自 2026年9月3日近 24h 價格資料6,955 筆24h 降價最多Mac Studio M4 Max 128GB-6.7%24h 漲價最多GeForce RTX 5070 Ti+21.0%更新於

Hy3 如何本地部署?

Hy3 是 MoE 模型,總參數 295B,每 token 啟用 21B。Q4 量化整機放顯存需要 168GB;把專家放進系統記憶體後只需 10GB 顯存 + 160GB 記憶體。目前最便宜能跑的顯示卡是 Mac Studio M3 Ultra 512GB,約 NT$607,832,預估 30 tokens/s。卸載模式下最便宜能跑的顯示卡是 Tesla V100 16GB,預估 7 tokens/s。

Hy3 版本資訊

發布日期2026年7月6日
Hugging Face 倉庫tencent/Hy3
小版本
授權Apache-2.0
架構MoE
Ollama 標籤
Q4 最低記憶體168 GB · Q4_K_M · 8K
專家卸載10 GB 顯存 + 160 GB 記憶體
參數量295B
MoE21B
層數80
隱藏維度4,096
KV 頭8
頭維度128
上下文上限256K
廠商Tencent

Hy3 本地部署需要多少顯示記憶體?

MoE:總參數 295B 全部要常駐記憶體,速度按每 token 啟用的 21B 計算。

量化權重體積GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體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
FP16577580.5588618

總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 256K 上下文上限的檔位寫「—」。各檔取倉庫裡該位元數的任一檔案,優先 unsloth 動態量化,所以同一檔不同模型對應的檔名可能不同。

什麼顯示卡能跑 Hy3?

閒魚
裝置顯存GB預估 t/s建議上下文
Mac Studio M3 Ultra 512GB512NT$607,8326 筆掛單30128K

判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。

Hy3 混合推論推薦顯示卡

閒魚

專家權重放系統記憶體,需要 ≥ 160 GB 記憶體;顯存只放注意力層、共享專家和 KV cache,Q4 下最低 10 GB。速度受記憶體頻寬限制(按 70 GB/s 估算),比整機放顯存慢得多。

裝置顯存GB需記憶體GB預估 t/s
Tesla V100 16GB16NT$4,1181606.5
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22NT$12,1661606.3
Instinct MI50 32GB32NT$12,7511606.4
Radeon RX 6950 XT16NT$14,0331606.1
Radeon RX 7800 XT16NT$14,5061606.1
Tesla V100 32GB32NT$14,9741606.5
Radeon RX 7900 XT20NT$20,1161606.3
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16NT$21,9361606.1
Arc Pro B6024NT$24,6831605.7
Radeon RX 7900 XTX24NT$27,1401606.4
Radeon RX 9070 XT16NT$28,5431606.1
GeForce RTX 507012NT$28,8941606.4
GeForce RTX 408016NT$36,2641606.4
GeForce RTX 309024NT$37,9021606.6
Arc Pro B7032NT$46,0901606
GeForce RTX 5070 Ti16NT$46,3201606.5
Radeon AI PRO R970032NT$51,7051606.1
CMP 170HX 40GB40NT$52,8751606.7
Radeon PRO W780032NT$58,0221606.1
GeForce RTX 508016NT$58,2561606.6
CMP 170HX 64GB64NT$65,7431606.7
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$73,2301606.4
Instinct MI21064NT$86,5661606.6
Radeon PRO W790048NT$102,9431606.4
GeForce RTX 409024NT$109,9621606.6
GeForce RTX 5090 D V224NT$111,8341606.7
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$120,9581606.5
GeForce RTX 4090 48GB48NT$124,4671606.6
A100 40GB PCIe40NT$144,8221606.7
Mac Studio M4 Max 128GB128NT$150,6711606.1
DGX Spark 128GB128NT$152,0751605.7
GeForce RTX 5090 D32NT$153,9471606.8
MacBook Pro M4 Max 128GB128NT$165,6451606.1
Mac Studio M5 Max 128GB128NT$185,0641606.2
GeForce RTX 509032NT$204,9501606.8
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$218,9881606.7
MacBook Pro M5 Max 128GB128NT$256,4221606.2
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$304,1501606.7
RTX PRO 6000D84NT$318,1881606.7
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$579,7561606.8
Arc Pro B65321606
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB321606.4
Instinct MI100321606.5
Ryzen AI Max+ 395 128GB1281605.2

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 Hy3

Ollama

Ollama 庫暫無官方標籤。

llama.cpp

llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。

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

執行前請依部署指南準備適配的執行環境與硬體。

# 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

量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法

常見問題

Hy3 需要多少記憶體?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 Hy3 約需 168GB 記憶體,留到 204GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 Hy3?

Mac Studio M3 Ultra 512GB,512GB 記憶體,目前中位價約 NT$607,832,預估 30 tokens/s。

Hy3 能用 Ollama 跑嗎?

暫時不行,Ollama 庫還沒有它的官方標籤;可以用 llama.cpp 載入 GGUF。