腾讯混元大模型全系列开源：从边缘部署到企业级应用的高效AI解决方案-优快云博客

腾讯混元大模型全系列开源：从边缘部署到企业级应用的高效AI解决方案

【免费下载链接】Hunyuan-1.8B-Instruct-AWQ-Int4 腾讯开源Hunyuan-1.8B-Instruct-AWQ-Int4大语言模型，支持快慢双推理模式，原生256K超长上下文，优化Agent任务性能。采用GQA架构与Int4量化，兼顾高效部署与强劲能力，适用于边缘设备到高并发系统的多场景需求项目地址: https://ai.gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan-1.8B-Instruct-AWQ-Int4

模型概述

混元（Hunyuan）作为腾讯自主研发的开源高效大语言模型系列，致力于在各类计算环境中实现灵活部署。无论是资源受限的边缘设备，还是高并发的企业级生产系统，该系列模型均能通过先进的量化技术支持和超长上下文处理能力，提供最优性能表现。

目前，混元已发布包含预训练与指令微调版本的密集型模型家族，参数规模覆盖0.5B、1.8B、4B及7B四个等级。这些模型沿用了混元-A13B的训练策略，因此继承了其优异的性能基因。这一完整的模型体系支持从边缘计算场景的轻量化部署（选用小参数模型）到高吞吐量生产环境的大规模应用（采用大参数模型），同时确保在多样化任务场景中保持强劲的处理能力。

上图展示了混元模型的官方标识，logo设计融合了科技感与简洁美学。这一视觉符号不仅代表着腾讯在大语言模型领域的技术实力，也象征着混元系列模型追求高效、灵活的核心开发理念，帮助开发者快速识别并建立对该开源项目的认知。

核心特性与技术优势

混元系列模型凭借多项创新技术，在性能与效率之间取得了出色平衡，主要优势体现在以下四个方面：

混合推理机制：创新支持快速思考与深度推理双模式，用户可根据实际任务需求灵活切换，在响应速度与推理精度间实现最优配置。
超长文本理解：原生支持256K上下文窗口，即使处理百万字级别的长文档，仍能保持稳定的语义理解能力，特别适用于法律文书分析、代码库解读等场景。
智能体能力增强：针对Agent任务进行专项优化，在BFCL-v3、τ-Bench及C3-Bench等权威智能体评测基准中均取得领先成绩，具备强大的任务规划与工具调用能力。
高效推理架构：采用分组查询注意力（GQA）机制，并支持多种量化格式，在降低显存占用的同时提升推理速度，使大模型在普通GPU甚至CPU环境下也能高效运行。

量化压缩技术

为进一步拓展模型的部署场景，腾讯自研AngleSlim压缩工具，成功实现FP8与INT4精度的量化模型构建。AngleSlim工具集致力于提供更易用、全面且高效的模型压缩解决方案，帮助开发者轻松实现模型轻量化。

INT4量化实现方案

混元模型采用GPTQ与AWQ两种先进算法实现W4A16（权重INT4/激活值FP16）量化，具体技术路径如下：

GPTQ算法通过逐层处理模型权重，利用少量校准数据最小化量化权重的重构误差，借助近似海森矩阵逆的优化过程实现权重逐层调整。该方法无需重新训练模型，仅需少量校准数据即可完成量化，有效提升推理效率并降低部署门槛。

AWQ算法则通过统计少量校准数据（无需训练过程）的激活值幅度，为每个权重通道计算缩放系数s，通过扩展重要权重的数值范围，在量化过程中保留更多关键信息。这种方法在保持精度的同时，能显著降低模型存储空间与计算开销。

开发者可通过AngleSlim工具自行进行模型量化，也可直接下载腾讯官方已完成量化的开源模型使用（模型仓库地址：https://gitcode.com/tencent_hunyuan/Hunyuan-1.8B-Instruct-AWQ-Int4）。

量化性能基准测试

本小节详细展示了混元量化模型在多个权威评测基准上的性能表现，数据如下表所示：

评测基准	量化格式	Hunyuan-0.5B-Instruct	Hunyuan-1.8B-Instruct	Hunyuan-4B-Instruct	Hunyuan-7B-Instruct
DROP	B16 FP8 Int4GPTQ Int4AWQ	52.8 51.6 50.9 48.9	76.7 75.1 73.0 71.7	78.2 78.3 78.1 78.2	85.9 86.0 85.7 85.9
GPQA-Diamond	B16 FP8 Int4GPTQ Int4AWQ	23.3 22.5 23.3 23.3	47.2 47.7 44.43 43.62	61.1 60.2 58.1 -	60.1 60.1 60.0 60.1
OlympiadBench	B16 FP8 Int4GPTQ Int4AWQ	29.6 29.6 26.8 26.3	63.4 62.5 60.9 61.7	73.1 73.1 71.1 71.2	76.5 76.6 76.2 76.4
AIME 2024	B16 FP8 Int4GPTQ Int4AWQ	17.2 17.2 - -	56.7 55.17 - -	78.3 76.6 - -	81.1 80.9 81.0 80.9

从测试结果可见，混元模型在INT4量化后仍保持了优异的性能表现，特别是7B模型在DROP基准中，Int4AWQ量化精度达到85.9，与BF16精度基本持平，充分验证了量化方案的有效性。这种高精度量化能力使模型能够在消费级硬件上高效部署，大幅降低AI应用的落地成本。

部署指南

混元模型支持多种主流部署框架，包括TensorRT-LLM、vLLM及SGLang，可快速构建兼容OpenAI API规范的服务端点，满足不同场景的部署需求。

vLLM部署实践

基础部署流程

推荐使用v0.10.0及以上版本的vLLM框架进行推理部署，以下以tencent/Hunyuan-7B-Instruct模型为例，详细说明部署步骤：

模型文件获取：
- Hugging Face：vLLM将自动从Hugging Face Hub下载模型文件
- ModelScope：通过命令行下载 modelscope download --model Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B-Instruct

设置模型路径环境变量：

Hugging Face下载方式：

export MODEL_PATH=tencent/Hunyuan-7B-Instruct

ModelScope下载方式：

export MODEL_PATH=/root/.cache/modelscope/hub/models/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B-Instruct/

启动API服务：

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --trust-remote-code \
    --model ${MODEL_PATH} \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --dtype bfloat16 \
    --quantization experts_int8 \
    --served-model-name hunyuan \
    2>&1 | tee log_server.txt

服务测试请求：

curl http://0.0.0.0:8000/v1/chat/completions -H 'Content-Type: application/json' -d '{
"model": "hunyuan",
"messages": [
    {
        "role": "system",
        "content": [{"type": "text", "text": "You are a helpful assistant."}]
    },
    {
        "role": "user",
        "content": [{"type": "text", "text": "请按面积大小对四大洋进行排序，并给出面积最小的洋是哪一个？直接输出结果。"}]
    }
],
"max_tokens": 2048,
"temperature":0.7,
"top_p": 0.6,
"top_k": 20,
"repetition_penalty": 1.05,
"stop_token_ids": [127960]
}'

量化模型部署

vLLM同样支持部署经过量化压缩的混元模型，默认服务以BF16精度运行，以下是INT4量化模型的部署方法。

INT4模型部署步骤

部署仅权重INT4量化版本的混元-7B模型，需通过环境变量指定量化模型路径（以GPTQ量化方法为例）：

export MODEL_PATH=PATH_TO_INT4_MODEL

启动INT4量化模型服务：

python3 -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --trust-remote-code \
    --model ${MODEL_PATH} \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --dtype bfloat16 \
    --served-model-name hunyuan \
    --quantization gptq_marlin \
    2>&1 | tee log_server.txt

通过上述部署流程，开发者可在普通GPU环境下高效运行混元大模型，显著降低显存占用的同时保持出色的推理性能。对于资源受限的边缘设备，可选择0.5B或1.8B的小参数量化模型，在低配置硬件上实现大模型的本地化部署，为AI应用的普及提供强有力的技术支持。

混元系列模型的开源发布，不仅为开发者提供了高性能、低成本的大语言模型选择，也通过完善的工具链和部署方案，推动大模型技术在各行业的规模化应用。随着量化技术的持续优化和模型家族的不断扩展，混元有望成为连接学术研究与产业落地的重要桥梁，加速AI技术普惠化进程。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考