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趋近智

Hy-MT2 30B A3B

活跃参数

30B

上下文长度

8K

模态

Text

架构

Mixture of Experts (MoE)

许可证

Apache 2.0

发布日期

11 May 2026

训练数据截止日期

-

API 价格 (每 1M)

输入: $0.07 · 输出: $0.29

系统要求

不同量化方法和上下文大小的显存要求

1024 个令牌

64.61 GB VRAM

消费级

3x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

1x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

1x Apple M3 Max

128GB VRAM

8192 个令牌

65.35 GB VRAM

消费级

3x RTX 4090

24GB VRAM

数据中心

1x NVIDIA A100

80GB VRAM

Apple Silicon

1x Apple M3 Max

128GB VRAM

架构图

Input TokensToken EmbeddingPosition: RoPEHidden: 2k · Context: 8K · Vocab: 120.8kx 48 layersRMSNormPre-AttentionGrouped-Query Attention32Q / 4KV headsHead dim: 128+RMSNormPre-FFNSparse MoE FFN (8/128 experts)SwiGLUIntermediate: 768+Final RMSNormOutput Logits

评估基准

没有可用的 Hy-MT2 30B A3B 评估基准。

排名

排名

-

编程排名

-

关于 Hy-MT2 30B A3B

Hy-MT2 30B A3B 是腾讯旗下的旗舰级混合专家 (MoE) 翻译模型,在 30B 总参数中包含 3B 激活参数。该模型支持 33 个语言对的高精度翻译,并为上下文感知和基于术语表的任务提供先进支持。

技术规格

注意力

注意力结构

Grouped-Query Attention

注意力头

32

键值头

4

注意力头维度

128

位置嵌入

ROPE

RoPE Theta

11,158,840

滑动窗口注意力

No

滑动窗口大小

-

滑动窗口比例

-

线性注意力

No

线性注意力比例

-

归一化

RMS Normalization

激活函数

SwigLU

维度

隐藏维度大小

2,048

层数

48

FFN 中间层大小(稠密层)

6,912

多 Token 预测头数

-

分词器

词汇量大小

120,832

混合专家

专家参数总数

3.0B

专家数量

128

活跃专家

8

共享专家数

1

FFN 中间层大小(每专家)

768

MoE 前的稠密层数

1

关于 Hunyuan

具备多种能力的腾讯混元大语言模型。


其他 Hunyuan 模型