腾讯发布混元Hy3极致量化版：2950亿参数MoE模型单卡高效运行

腾讯混元团队于2026年7月14日正式发布混元Hy3极致量化版本，实现超大规模MoE模型在单张高端显卡上的本地高效运行。

Hy3是腾讯自主研发的混合专家架构旗舰模型，总参数量达2950亿，推理时仅需激活其中210亿参数，原生支持256K超长上下文。该模型在代码生成、智能体调度、长文档理解等核心任务上，性能表现与当前国际主流超大规模旗舰模型相当。但其原始BF16权重文件体积高达598GB，对硬件部署构成显著挑战。

为提升模型可用性与落地效率，研发团队完成深度梯度量化压缩，推出三类面向不同应用场景的量化方案：

第一类为极限轻量化的IQ1_M（1比特）版本，权重体积压缩至85.5GiB，相较原版缩减约6.7倍，可在单张96GB显存的高端显卡上完整部署，适用于资源受限的本地离线环境；

第二类为Q4_K_M（4比特）量化版本，包体大小为169.9GiB，双卡配置即可稳定运行，输出精度高度接近原始BF16满血状态；

第三类为GPTQ Int4格式版本，深度适配vLLM推理框架，充分发挥其高并发、低延迟优势，专为企业级线上API服务场景优化。

实测结果表明，各量化版本在显著降低显存占用的同时，核心能力保持高度稳定。其中4比特版本在输出概率分布、Top-K采样等关键指标上与BF16原版基本一致；在多语言代码生成、工具调用、长文本解析及智能体任务等多项评测中，性能衰减微乎其微。即便在压缩程度最高的1比特版本中，长文本理解能力几乎无损，代码生成与智能体任务仅出现轻微波动，完全可胜任日常问答、文档处理、编程辅助等通用需求，有效突破业内长期存在的“低比特即低性能”认知瓶颈。

为进一步提升本地交互体验，团队专门开发llama.cpp专属补丁，全面支持Hy3原生MTP多令牌投机解码机制。启用该机制后，令牌接受率稳定维持在60%左右；1比特版本解码速度提升约50%，4比特版本提速近60%，显著缓解大模型本地生成过程中的响应延迟与卡顿问题。