Famiglia Hunyuan · 80B parametri

Hunyuan-A13B Instruct

MoE a grana fine 80B/13B attivi. Doppia modalità di ragionamento: rapido/lento. 256k ctx. ⚠ Licenza Tencent personalizzata.

🇨🇳 Tencent·Licenza Tencent Hunyuan License·Contesto 256k tokens·Data di uscita giugno 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Par parità con o1 / DeepSeek su mainstream
  • Contesto lungo
  • Modalità Thinking
Limiti da conoscere
  • —⚠ Licenza Tencent personalizzata
  • —Nessun Ollama ufficiale
Architettura
MoE a grana fine · 80B/13B attivi · doppia modalità di ragionamento rapido/lento
Addestramento
256k ctx nativo.
Ideale per
MoE per il ragionamentoContesto lungo

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : tencent/Hunyuan-A13B-Instruct
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
48 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
57 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
85 GB
FP16
Piena precisione — uso server
160 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 72 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per Hunyuan-A13B Instruct?

Per eseguire Hunyuan-A13B Instruct in locale con quantizzazione Q4, servono circa 48 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — lascia un margine per il sistema e il contesto; verifica la compatibilità del motore con la GPU.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~6t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~20t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~50t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900