8 × Tesla V100 32GB + E5 双路 8 卡机
低价- 电源
- 自带 4 × 1,600 W 电源
- 含在准系统里
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。
| 量化 | 权重体积GB | 32K 上下文GB | 128K 上下文GB | 256K 上下文GB | 1M 上下文(最大)GB |
|---|---|---|---|---|---|
| 1-bit | 235.4GGUF | 239.4 | 248.3 | 260 | 330.7 |
| 2-bit | 307.2估 | 311.2 | 320.1 | 331.9 | 402.5 |
| 3-bit | 396.2估 | 400.2 | 409 | 420.8 | 491.5 |
| 4-bit | 467.3GGUF | 471.3 | 480.2 | 491.9 | 562.6 |
| 5-bit | 557.9估 | 561.9 | 570.7 | 582.5 | 653.2 |
| 8-bit | 857估 | 861 | 869.9 | 881.6 | 952.3 |
| BF16/FP16 | 1,617估 | 1,621 | 1,629.9 | 1,641.6 | 1,712.3 |
详细计算规则可在数据方法页查看。
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。
| 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 | 27.5 | 1M |
| 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 | 19 | 884K |
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。
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。
| 设备 | 需要几张 | 总价 | 总显存 | 速度 t/s | 总功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| Instinct MI210单卡 64 GB | 8 张 | ¥147,992 | 512 GB | 46.7 | 2,400 W |
| 4 台 | ¥175,996 | 512 GB | 9.5 | 960 W | |
| 8 张 | ¥256,000 | 384 GB | 24.8 | 2,400 W | |
| 8 张 | ¥472,000 | 576 GB | 39.9 | 2,400 W | |
| 4 张 | ¥524,000 | 384 GB | 50 | 2,400 W | |
| 8 张 | ¥1,120,000 | 640 GB | 53 | 2,400 W | |
| 8 张 | 暂无 | 384 GB | 31.4 | 3,600 W |
| 设备 | 需要几张 | 总价 | 总显存 | 速度 t/s | 总功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| Instinct MI210单卡 64 GB | 8 张 | ¥147,992 | 512 GB | 33.9 | 2,400 W |
| 4 台 | ¥175,996 | 512 GB | 6.5 | 960 W | |
| 8 张 | ¥472,000 | 576 GB | 28.6 | 2,400 W | |
| 8 张 | ¥1,048,000 | 768 GB | 36.5 | 4,800 W | |
| 8 张 | ¥1,120,000 | 640 GB | 38.9 | 2,400 W |
| 设备 | 需要几张 | 总价 | 总显存 | 速度 t/s | 总功耗 |
|---|---|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB单台 512 GB | 2 台 | ¥250,200 | 1,024 GB | 10.7 | 960 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。
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。
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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。
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。
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。
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。
./build-cuda/bin/llama-cli -m Hy4-preview-Q4_K_M.gguf -ngl 99 -c 8192 \ --jinja -st -f prompt.txt
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
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。
mlx_vlm.server --model mlx-community/Hy4-preview-4bitOllama 库暂无官方标签。
量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法
| 模型 | 总参数 | 激活参数 | 4-bit 模型大小 |
|---|---|---|---|
| 295B | 21B | 182.2 GB |