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Hy3 の GPU 要件

Hy3 のパラメータ数は 299B です。推論で動かすには、16 ビットで約 717 GB、8 ビットで約 359 GB、4 ビットで約 179 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。

Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 192 個で、トークンごとにそのうち 8 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 299B パラメータ全体の分を見込んでください。

推論で動かすのに必要なもの

推論で動かすのに必要な GPU メモリと、それが収まる最小の GPU 構成、Arrakis での現在の最安値です。

精度メモリと最小構成
16 ビット717 GB:B200 × 4、4 枚で 1 時間あたり $27.16 から
8 ビット359 GB:B200 × 2、2 枚で 1 時間あたり $13.58 から
4 ビット179 GB:B200 1 枚、GPU 1 時間あたり $6.79 から

ファインチューニングに必要なもの

QLoRA は 4 ビットで固定したモデルの上でアダプタを学習し、LoRA は 16 ビットで固定したモデルの上で学習します。フルファインチューニングはすべての重みを更新します。数値はアクティベーションを含まない値で、アクティベーションはバッチサイズとシーケンス長に応じて増えます。

メソッドメモリと最小構成
QLoRA209 GB:B300 1 枚、GPU 1 時間あたり $4.60 から
LoRA717 GB:B200 × 4、4 枚で 1 時間あたり $27.16 から
フルファインチューニング4,781 GB:8 GPU マシン 1 台を超える

モデルについて

Hugging Face 上のモデルカードとファイルから。このページのメモリの数字は GPU メモリガイドの計算に従っています。

パラメータ数
299B
エキスパート数
192
トークンごとのエキスパート数
8
コンテキスト長(トークン)
262,144
公開時の精度
BF16
ライセンス
apache-2.0
公開日
2026-07-02
重み
tencent/Hy3

Arrakis でデプロイする

コンソールで Models を開き、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。GPU メモリが足りるマシンなら、自分で動かすこともできます:

vLLM
vllm serve tencent/Hy3 --tensor-parallel-size 4

よくある質問

すべての GPU の最新価格は GPU 価格 のページにあります。

Hy3 にはどれだけの GPU メモリが必要ですか?
推論で動かすには、16 ビットで約 717 GB、8 ビットで約 359 GB、4 ビットで約 179 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 209 GB、LoRA で約 717 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 4,781 GB が必要です(活性化を除く)。
Hy3 は GPU 1 枚で動きますか?
はい、量子化すれば動きます。4 ビットで約 179 GB 必要で、B200 1 枚に収まります。16 ビットでは B200 4 枚が必要です。
Hy3 を動かす費用はいくらですか?
16 ビットなら B200 4 枚、4 ビットなら B200 1 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。
Arrakis で Hy3 をデプロイするには?
Arrakis コンソールで Models を開き、tencent/Hy3 を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。