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Hy4 preview 如何本地部署?

Hy4 preview 是腾讯混元 2026 年 8 月放出的新一代旗舰预览版,770B 参数,4-bit 权重约 467 GB。家里要靠多卡、大内存服务器,或者一台调高了显卡内存上限的 512GB Mac Studio。多卡跑 4-bit 要 8 张 64GB 以上的大显存卡,或 4 台 DGX Spark 联网。llama.cpp 主线 9 月已经支持它的架构,但现有的 GGUF 还要用打过补丁的 llama.cpp 才能跑。

Hy4 preview 模型信息

  • 4-bit 最低显存470 GB · 8K
  • 参数量770B
  • 激活参数49B
  • 上下文上限1M
架构
MoE
专家卸载
19 GB 显存 + 452 GB 内存
许可证
Apache-2.0
发布日期
2026年8月28日
厂商
Tencent
Hugging Face 仓库
tencent/Hy4-preview
MLX 仓库(Apple)
mlx-community/Hy4-preview-4bit
层数
78
隐藏维度
6,144
KV 头
8
头维度
64

Hy4 preview 本地部署需要多少显存?

量化权重体积GB32K 上下文GB128K 上下文GB256K 上下文GB1M 上下文(最大)GB
1-bit235.4GGUF239.4248.3260330.7
2-bit307.2估311.2320.1331.9402.5
3-bit396.2估400.2409420.8491.5
4-bit467.3GGUF471.3480.2491.9562.6
5-bit557.9估561.9570.7582.5653.2
8-bit857估861869.9881.6952.3
BF16/FP161,617估1,6211,629.91,641.61,712.3

详细计算规则可在数据方法页查看。

单卡能跑 Hy4 preview 吗?

不能,任何一张显卡都装不下,128GB 的整机也不行。4-bit 加 32K 上下文约 471 GB,就连最小的版本(AngelSlim 的低位量化)也有约 235 GB。单机里只有 512GB 统一内存的 Mac Studio M3 Ultra 按容量装得下 4-bit,还得先调高 macOS 默认留给显卡的内存上限,估算每秒约 19 个 token:它每个 token 要用 49B 参数,整机带宽撑不起更快的速度。更常见的路是多卡,或者大内存服务器配一张 RTX PRO 6000,把专家放进内存。

闲鱼
设备价格速度 t/s最大上下文
Mac Studio M3 Ultra 512GB整机 · 512 GB¥125,1003 条挂单19884K

只列常见的显卡和整机,50B 以下和以上的模型各一组,按价格从低到高。

多卡跑 Hy4 preview 要几张显卡?

4-bit 要 8 张 64GB 以上的大显存卡:8 张 96GB 的 RTX PRO 6000 每秒约 36 个 token,8 张 80GB 的 A100 约 39;4 台 DGX Spark 联起来容量也够,但每秒只有六七个 token。想少用几张卡,就换 AngelSlim 那个约 235 GB 的低位版本,4 张 RTX PRO 6000 或 8 张 48GB 的 RTX A6000 都放得下,代价是专家权重只剩 1 到 2 bit 左右,回答质量会打折。它没有常规的 2-bit 文件,能选的只有 4-bit 和这类低位版本。官方 vLLM 配方跑的是官方 8-bit 版,面向 8 张 B200 级别的数据中心卡。

闲鱼
设备需要几张总价总显存速度 t/s总功耗
Instinct MI210单卡 64 GB8 张¥147,992512 GB33.92,400 W
DGX Spark 128GB单台 128 GB4 台¥175,996512 GB6.5960 W
RTX PRO 5000 72GB单卡 72 GB8 张¥472,000576 GB28.62,400 W
RTX PRO 6000单卡 96 GB8 张¥1,048,000768 GB36.54,800 W
A100 80GB PCIe单卡 80 GB8 张¥1,120,000640 GB38.92,400 W

Mac Studio 按台联机用雷电 5 线互连,要用 MLX 或 exo 跑,vLLM 不支持。详细计算规则可在数据方法页查看。

用整机跑 Hy4 preview 要什么配置?

把专家放进内存,表里只有一种配置装得下:12 通道 DDR5 服务器配一张 RTX PRO 6000,4-bit 约 21 tokens/s,2-bit 估算约 32。双通道台式机和 8 通道 DDR4 服务器,内存插满也放不下这么多专家。

闲鱼

Tesla V100 32GB + E5 双路 DDR4

低价
出字速度5t/s
内存带宽137GB/s
显卡
Tesla V100 32GB2 / 78 层专家放进 32 GB 显存
¥4,200
内存
512 GB DDR4-213316 条 × 32 GB
¥14,000
CPU
2 × Intel Xeon E5-2680 v4共 28 核 56 线程 · 8 通道
¥160
主板
Supermicro X10DRi16 个内存插槽
¥1,204
电源
海盗船 RM750e750 W
¥999
整机参考价¥20,563

GeForce RTX 3090 + EPYC 双路 DDR4

性价比
出字速度10.3t/s
内存带宽341GB/s
显卡
GeForce RTX 30901 / 78 层专家放进 24 GB 显存
¥8,400
内存
512 GB DDR4-266616 条 × 32 GB
¥22,672
CPU
2 × AMD EPYC 7532共 64 核 128 线程 · 16 通道
¥3,478
主板
Supermicro H12DSi-N616 个内存插槽
¥7,357
电源
海盗船 RM1200x SHIFT1,200 W
¥1,799
整机参考价¥43,706

GeForce RTX 5090 + EPYC 双路 DDR5

旗舰
出字速度23.8t/s
内存带宽922GB/s
显卡
GeForce RTX 50902 / 78 层专家放进 32 GB 显存
¥53,500
内存
768 GB DDR5-480024 条 × 32 GB
¥165,600
CPU
2 × AMD EPYC 9354共 64 核 128 线程 · 24 通道
¥24,479
主板
Gigabyte MZ73-LM024 个内存插槽
¥8,695
电源
海韵 PRIME PX-16001,600 W
¥3,200
整机参考价¥255,474

4 × RTX PRO 6000 + EPYC 双路 DDR5

超大模型
出字速度34.7t/s
内存带宽922GB/s
显卡
4 × RTX PRO 600067 / 78 层专家放进 384 GB 显存
¥524,000
内存
384 GB DDR5-480024 条 × 16 GB
¥83,712
CPU
2 × AMD EPYC 9354共 64 核 128 线程 · 24 通道
¥24,479
主板
Gigabyte MZ73-LM024 个内存插槽
¥8,695
电源
2 × 海韵 PRIME PX-22004,400 W
¥7,998
整机参考价¥648,884

详细计算规则可在数据方法页查看。

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本地部署 Hy4 preview 要注意什么?

  1. llama.cpp 要打补丁

    llama.cpp 主线在 9 月 4 日合入了 Hy4 preview 的支持(PR #28127),但 AngelSlim 的 GGUF 说明写明,这些文件不能直接在原版 llama.cpp 上跑,要按说明在指定版本上打补丁再编译;用 STQ1_0 版还要再打第二个补丁。聊天时必须加 --jinja;GGUF 要放在本地硬盘上,放在网络存储上,加载时间会从一分钟拖到几小时。

  2. 只有三种 GGUF

    标准的 Q4_K_M 约 467 GB,是 AngelSlim 推荐的默认档。内存不够时用 UD-IQ1_M(约 235 GB)或略小一点的 STQ1_0,体积减半,代价是专家里的主要权重只剩约 1.3 到 2 bit,质量会打折扣。

  3. 默认开着深度思考

    和 Hy3 相反,Hy4 preview 默认 reasoning_effort 为 high,要直接回答就传 no_think。推荐采样和 Hy3 一样,temperature 0.9、top_p 1.0。腾讯在模型卡里也承认,这一版有想得过久、反复自查的问题,会多花不少输出 token。

  4. 拉到 1M 只多 90 GB 出头

    它的注意力结构会把上下文压缩得很小:开满 1M 时,4-bit 总共约 563 GB,比 32K 时只多 90 GB 出头。官方 vLLM 配方里,8 张 MI355X 默认按 256K 验证,FP8 版也能开到 1M。

启动命令

llama.cpp

  • NVIDIA

运行前请按部署指南准备适配的运行环境与硬件。

终端
./build-cuda/bin/llama-cli -m Hy4-preview-Q4_K_M.gguf -ngl 99 -c 8192 \
  --jinja -st -f prompt.txt

vLLM

  • Linux
  • NVIDIA
  • Docker

运行前请按部署指南准备适配的运行环境与硬件。

终端
docker run --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  --ipc=host \
  -e VLLM_ENABLE_HPC_OPS=1 \
  -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface \
  vllm/vllm-openai:hy4-preview tencent/Hy4-preview-FP8 \
    --tensor-parallel-size 8 \
    --speculative-config '{"num_speculative_tokens":3,"method":"mtp"}' \
    --attention-backend FLASHMLA_SPARSE \
    --tool-call-parser hy_v4 \
    --reasoning-parser hy_v4 \
    --enable-auto-tool-choice \
    --port 8000 \
    --served-model-name hy4-preview

MLX

  • Apple 芯片

能看图的模型用 mlx-vlm:Mac 上先 pip install mlx-vlm,这条命令会从 Hugging Face 下载 MLX 权重并启动服务。

终端
mlx_vlm.server --model mlx-community/Hy4-preview-4bit

Ollama

  • Windows
  • macOS
  • Linux

Ollama 库暂无官方标签。

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模型总参数激活参数4-bit 模型大小
Hy3MoE295B21B182.2 GB

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