Familia Hunyuan · 80B de parámetros

Hunyuan-A13B Instruct

MoE de granularidad fina, 80B/13B activos. Dos modos de razonamiento: rápido y lento. 256k ctx. ⚠ Licencia personalizada de Tencent.

🇨🇳 Tencent·Licencia Tencent Hunyuan License·Contexto 256k tokens·Fecha de lanzamiento junio de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Alcanza el mismo rendimiento que o1 / DeepSeek en mainstream
  • Contexto largo
  • Modo de pensamiento
Limitaciones que debes conocer
  • —⚠ Licencia personalizada de Tencent
  • —Sin Ollama oficial
Arquitectura
MoE de granularidad fina · 80B/13B activos · doble modo de pensamiento rápido/lento
Entrenamiento
256k ctx nativo
Ideal para
MoE de razonamientoContexto largo

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : tencent/Hunyuan-A13B-Instruct
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
48 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
57 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
85 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
160 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 72 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para Hunyuan-A13B Instruct?

Para ejecutar Hunyuan-A13B Instruct en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 48 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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  • Espacio en línea de por vida
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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

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