一个接近1.5TB的模型，被压到214GB之后，在一台只有单张4090的笔记本上跑出了1.02 token/s。这不是实验室里的理论推演，而是腾讯混元团队今天发布的Hy4 preview轻量版给出的实测结果。

Hy4 preview是腾讯8月28日发布并开源的新一代MoE大语言模型，总参数量7700亿，激活参数49B，上下文长度100万Token。这次轻量版的核心变化只有一个：把模型权重从接近1.5TB压缩至约214GB，压缩率超过85%。

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两项压缩技术怎么配合

这次压缩不是简单砍参数，而是靠两项技术叠加完成。第一项是Sherry稀疏三值量化算法，把路由专家层权重压缩到平均1.25比特。第二项是MIX-STQ1_0混合精度策略，依据校准数据逐层决定每层的量化位宽——敏感层保留2.06比特的IQ2_XXS精度，不敏感层则用更激进的1.31比特STQ1_0。

两种策略配合下来，模型在主流任务上的表现没有出现断崖式下滑。长文理解几乎与原始BF16模型持平，多轮长上下文检索基本在同一水平，数学能力仅小幅回落。具体到基准测试：MCP Atlas得分从83.7微降至83.2，SWE-Bench multi从82.9降至81.3。

异构设备联合推理的实测方案

更值得关注的是异构设备联合推理的验证。腾讯混元与prima.cpp合作，在一台单张4090的笔记本和一台四卡A4000服务器上做了测试。两台机器合计80GB显存、64GB内存，而且分属两个局域网。

通过prima.cpp的异构调度，MoE层被拆分分配到这两台设备上，214GB的轻量版模型最终跑出了1.02 token/s的推理速度。这个数字单独看不算快，但对比笔记本单机offload方案，速度提升了约6倍。

开源生态的落地情况

轻量版模型已经上线Hugging Face和GitHub，支持llama.cpp、vLLM、SGLang等主流推理框架。量化GGUF文件、原模型权重和AngelSlim代码仓库都已公开。

从1.5TB到214GB，这次压缩的意义不只是省存储空间。它让原本需要多卡服务器才能加载的7700亿参数模型，有了在消费级硬件上运行的可能。单张4090加一台四卡A4000的组合，跑出1.02 token/s的速度，对于需要本地部署长上下文模型的开发者来说，至少多了一个可以实际动手验证的选项。