Hy-Memory-30B-A3B-GGUF

모델 소개

This repository provides GGUF quantizations of Hy-Memory-30B-A3B for efficient local inference with llama.cpp. The releases use **Tencent Hunyuan's Hy-Memory quantization recipe**: imatrix calibration plus MoE-aware mixed precision. Routed experts, which dominate parameter count, can be compressed aggressively, while shared experts, attention, and input/output layers keep higher precision. On the same fixed Mem0 LoCoMo setup, even the **~8 GB** expert-mixed build stays within about **1.5 points** of the strongest Q6_K result (**57.25%** vs **58.78%**), so the quality drop remains small while the file size falls to roughly **one quarter** of Q8_0. All six files passed llama.cpp `--check-tensors`, real no-think generation, and the complete fixed 20% Mem0 LoCoMo evaluation. Each version builds its own memory bank under identical settings. These are single-run scores: they do not claim lossless quantization, and lower-bit variants are not guaranteed to beat higher-bit ones.

주요 특징

特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。

한계 및 유의 사항

구체적 한계를 판단할 출처가 부족합니다. 실제 성능, 지연, 데이터 정책, 라이선스와 버전 수명을 확인하세요.

출처별 요금 및 비용 분석

요금은 채널, 지역, 설정에 따라 다릅니다. 각 채널 요금은 개별 표시되며 제공사의 통일 공식 요금이 아닙니다.

공개 평가 및 실행 설정

暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。

자주 묻는 질문

출처 및 추적 기록

许可证：apache-2.0。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。