/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
16,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
hy_v3 · MoE
Базовая модель
Hy3
Библиотека
safetensors
Опубликована
31 авг 2026

Hy3-NVFP4

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Hy3-NVFP4 — квантизированная версия языковой модели Tencent Hy3, созданная Tiyuvta. Модель предназначена для генерации текста, диалоговых сценариев и задач с вызовом инструментов.

370скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены12 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это открытый артефакт весов, а не готовый облачный endpoint.

Модель представляет собой weight-only NVFP4-квантизацию W4A16 в формате safetensors, выполненную из официального BF16-чекпойнта Tencent Hy3 с помощью NVIDIA Model Optimizer 0.46.0. В архитектуре используются mixture-of-experts и multi-token prediction. Большинство весов маршрутизируемых экспертов, включая MTP-слой, хранятся в NVFP4, тогда как attention, embeddings, output head, нормы, router и ряд других компонентов используют BF16 или исходную точность. Активации экспертов остаются в BF16, KV-кэш этой квантизацией не изменяется.

Артефакт квалифицирован на серверном движке Tiyuvta на четырёх NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition. Проверка показала близость к эталонному ModelOpt-прогону, корректную работу MTP, tool calling, конкурентных запросов и повторного использования кэша. При этом модель ещё не прошла полноценную настройку производительности, экспериментальный wave-режим отключён, а заявленные характеристики производительности отсутствуют. В README не указаны размер модели, поддерживаемые языки и длина контекста.

Лицензия — Apache-2.0, унаследованная от исходной модели. Для использования требуется совместимый runtime с поддержкой NVFP4 и соответствующей конфигурации; опубликованный репозиторий содержит модельный артефакт, но Tiyuvta не предоставляет для него hosted model ID.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Hy3 NVFP4 by Tiyuvta

Weight-only NVFP4 safetensors quantization of Tencent Hy3, generated directly from the official BF16 checkpoint with NVIDIA Model Optimizer 0.46.0.

Minted by Tiyuvta (inference.tiyuvta.ai) and qualified on the tiyuvta serving engine.

Artifact availability is not hosted-model availability. Tiyuvta does not currently publish a hosted Hy3 model id. This repository is an open model artifact, not a customer endpoint.

Provenance

Sourcetencent/Hy3@a960ebc3da325ba167f069f76c41eb62c9280d22
Source formatBF16 safetensors, 99 shards
QuantizerNVIDIA ModelOpt 0.46.0 @ 43fd41a58d52c4e6e5dec1d1ff5989ecc737ae1a
RecipeGroup-16, weight-only W4A16; fused gate/up pairs share max(gate_scale_2, up_scale_2)
Serving-engine mintac1357fff29f23526729d832b249519c7c6d3dce
Serving-engine qualified runtimebfd5a2d88ef653576e2ea5bfc8711408eb2d1cac
Serving-engine support declarationbfd5a2d88ef653576e2ea5bfc8711408eb2d1cac (qualified)
Minted artifact manifestd63f8c3da9ab144d42dbfc1136d05294e26d5b7b7a40b114bf4b301359f4092c

The tokenizer, chat template, generation config, and license come from the pinned source. The official Tencent FP8 checkpoint is a separately pinned control, not the source for this mint.

Precision split

SurfaceStored precision
Routed-expert weights, trunk layers 1–79NVFP4, 45,504 tensors
Routed-expert weights, MTP layer 80NVFP4, all 576 tensors
Expert activationsBF16 (W4A16); not FP4- or INT8-quantized
Dense layer 0BF16
Attention Q/K/V/O and QK normsBF16
Router and correction biasBF16/F32 source precision
Shared MLPBF16
Embeddings, output head, norms, non-expert MTP tensorsBF16/F32 source precision
KV cacheRuntime-selected; not quantized by this artifact

There is no BF16-MTP variant or fallback in this release. The complete artifact contains 46,080 NVFP4 expert weights, 139,298 stored tensors normalized to 47,138 logical tensors, and an indexed tensor payload of 180,826,481,152 bytes.

Integrity locks

File/surfaceSHA-256
config.json3cb16aa29d0046ffddd2f8a4866e4c7511e4018c6fced8dd913d1a788d787af9
hf_quant_config.json38e5689cd6847427cc28c26c3cd3ca30568822bf311f479f11d21cf8ab632d2e
model.safetensors.index.json0f22f6fc51ac7e39b7510a77c77098c4fd7c722e9e6cfdb9782247c37f1b6afd
Mint logical tensor census566db2975edac5cd1a86061ec6943988ef695cc8ae8c6cda050ad0d354ae2600
Qualification inspect census1a1f7330e62153d24b17f8083f08ef1c314d90287ecf210f0b351b233f07a138
Minted 108-file manifestd63f8c3da9ab144d42dbfc1136d05294e26d5b7b7a40b114bf4b301359f4092c

The repository includes SHA256SUMS for uploaded-byte verification. The minted-manifest hash above binds the quantizer output before the Hugging Face model card replaces the upstream README.md; the upstream README is retained as README_UPSTREAM.md.

Validation

The exact artifact was qualified on the serving engine on four NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition cards. The serving engine's model-family-independent automatic loader compiled the canonical ModelPlan, bound the exact tensor census, and selected whole-expert parallelism for the four-card artifact. No HY3 layer list or architecture-specific parallel recipe was supplied.

  • Same-artifact ModelOpt oracle (vLLM pipeline placement): matching argmax, 20/20 top-logit overlap, cosine similarity 0.9995285974311506, RMSE 0.05849238475772628, mean absolute error 0.046138540558894096, and maximum absolute error 0.30402064323425293.
  • Automatic capacity planning selected PP-2 at the legal layer-41 cut, then EP-3 and EP-4 as the expert root fit with reserve. On four cards it estimated 60.05 GB on the root and 40.26 GB on each peer before the 6 GiB runtime reserve.
  • Greedy MTP K=1–8: target-identical at every K, with nonzero accepted drafts at every K. The sampled server also engaged MTP explicitly (9/22 accepted in the qualification request).
  • Vendor-default sampling was tested with no sampling fields; the serving engine resolved Tencent's temperature 0.9 and top-p 1.0 defaults.
  • Tool-call parsing, tool-result turns, reasoning_effort high/none, concurrent requests, cache reuse, admission, client-disconnect rollback, peer integrity, and clean rollback to the plain server all passed.

MTP is qualified but remains an explicit serving choice. An experimental wave schedule also remains off for this artifact: it improved throughput internally, but failed the required serial-vs-wave logit-identity gate for the mixed BF16/NVFP4 numeric program. No internal aggregate throughput result is promoted into a public performance claim.

Tuning on the serving engine is not finished. This artifact is qualified, not yet tuned; generic 2–4 card, TP+EP, routing, and MTP work remains.

Qualified runtime

The artifact was qualified on the serving engine with all four cards visible, automatic parallel placement, speculative decoding off and batch size 1. Qualified runtime binaries:

BinarySHA-256
serving engine server46f65e0699a9ed9871d8bb648361ddf8ddfb96080ee6aad4a77a58c9a3325d85
run-spec4c856bf67bab710dc8f3fd3493885fe732dc4185168e3986fd887733ea62b244
run-safetensors99d637845d2b2cd01b1c8935e30de198db375f6a1bab3d542bd60cfabb618557

The published sampling defaults follow Tencent's configuration: temperature 0.9 and top-p 1.0. Clients can override them per request.

Files

  • 99 indexed safetensors shards;
  • config.json, hf_quant_config.json, model.safetensors.index.json;
  • tokenizer, tokenizer config, chat template, and generation config;
  • Apache-2.0 license and retained upstream READMEs;
  • SHA256SUMS covering the uploaded files (excluding itself).

License

Hy3 is licensed under Apache-2.0. This artifact carries the pinned upstream license.

Credits

  • Tencent Hy Team for Hy3.
  • NVIDIA for ModelOpt and the NVFP4 format.
  • Tiyuvta for the serving engine (loader and tensor contract), artifact generation, and RTX Blackwell qualification.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · safetensors

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
HYV3ForCausalLM
Ревизия весов
0af4251

0 моделей