Família Hunyuan · 80B de parâmetros

Hunyuan-A13B Instruct

MoE de granularidade fina 80B/13B ativos. Dois modos de pensamento: rápido e lento. 256k ctx. ⚠ Licença personalizada da Tencent.

🇨🇳 Tencent·Licença Tencent Hunyuan License·Contexto 256k tokens·Data de lançamento junho de 2025·Cabe nos 128 GB de o AI TOP ATOM da GIGABYTE (link afiliado)← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Igual ao o1 / DeepSeek no mainstream
  • Contexto longo
  • Modo de pensamento
Limitações que você deve conhecer
  • —⚠ Licença personalizada da Tencent
  • —Sem Ollama oficial
Arquitetura
MoE de granularidade fina · 80B/13B ativos · modo duplo de raciocínio rápido/lento
Treinamento
256k ctx nativo.
Ideal para
MoE de raciocínioContexto longo

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace : tencent/Hunyuan-A13B-Instruct
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
48 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
57 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
85 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
160 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 72 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para Hunyuan-A13B Instruct?

Para executar Hunyuan-A13B Instruct localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 48 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — mantenha uma margem para o sistema e o contexto; verifique a compatibilidade do motor com a GPU.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~6t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~20t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~50t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900