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Hy3 的 GPU 需求

Hy3 有 299B 参数。部署推理时,16 位约需 717 GB 显存,8 位约 359 GB,4 位约 179 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。

它是混合专家模型:共 192 个专家,每个 token 激活其中 8 个。所有专家都常驻显存,因此显存要按全部 299B 参数来规划。

部署推理需要什么

推理运行它所需的显存,能放下它的最小 GPU 配置,以及 Arrakis 当前的最低价格。

精度显存与最小配置
16 位717 GB:4 × B200,4 块合计每小时 $25.32 起
8 位359 GB:2 × B200,2 块合计每小时 $12.66 起
4 位179 GB:一块 B200,每 GPU 小时 $6.33 起

微调需要什么

QLoRA 在冻结的 4 位模型上训练适配器,LoRA 基于 16 位模型,全量微调则会更新所有权重。以上数字不含激活值,激活值会随批大小和序列长度增长。

方法显存与最小配置
QLoRA209 GB:一块 B300,每 GPU 小时 $4.60 起
LoRA717 GB:4 × B200,4 块合计每小时 $25.32 起
全量微调4,781 GB:多于一台 8 卡机器

关于这个模型

来自它在 Hugging Face 上的模型卡和文件。本页的显存数字遵循GPU 显存指南。

参数量
299B
专家数
192
每个 token 的专家数
8
上下文窗口(token)
262,144
发布精度
BF16
许可证
apache-2.0
发布日期
2026-07-02
权重
tencent/Hy3

在 Arrakis 上部署

在控制台中打开 Models,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。也可以在任何显存足够的机器上自己运行:

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

常见问题

所有 GPU 的实时价格见 GPU 价格页面。

Hy3 需要多少显存?
推理部署时,16 位约需 717 GB,8 位约 359 GB,4 位约 179 GB,其中包含约 20% 用于 KV 缓存和激活值。微调时,QLoRA 约需 209 GB,LoRA 约需 717 GB,使用 Adam 全量微调约需 4,781 GB,均未计入激活值。
Hy3 能在单块 GPU 上运行吗?
可以,但需要量化。4 位下约需 179 GB,一块 B200 就能放下。16 位下需要 4 块 B200。
运行 Hy3 要多少钱?
16 位下需要 4 块 B200;4 位下需要一块 B200。本页每种配置都显示 Arrakis 当前每 GPU 小时的最低价格,从预付余额中按小时扣费。
如何在 Arrakis 上部署 Hy3?
在 Arrakis 控制台中打开 Models,粘贴 tencent/Hy3,选择 vLLM、SGLang 或 llama.cpp,然后租用一块能放下它的 GPU。你会得到一个兼容 OpenAI 的端点,带有专属 API 密钥,并可通过 root SSH 登录机器。