这四款模型的推出，是腾讯混元大模型持续开源的一大举措，也进一步丰富了混元开源模型体系，可为开发者和企业提供更多尺寸的模型选择。

目前，四个模型均在 Github 和 HuggingFace 等开源社区上线，Arm、高通、Intel、联发科技等多个消费级终端芯片平台也都宣布支持部署。

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新开源的4 个模型属于融合推理模型，具备推理速度快、性价比高的特点，用户可根据使用场景灵活选择模型思考模式——快思考模式提供简洁、高效的输出；而慢思考涉及解决复杂问题，具备更全面的推理步骤。

效果上，四个模型均实现了跟业界同尺寸模型的对标，特别是在语言理解、数学、推理等领域有出色表现，在多个公开测试集上得分达到了领先水平。

这四个模型的亮点在于agent和长文能力，跟此前开源的Hunyuan-A13B模型一样，技术上通过精心的数据构建和强化学习奖励信号设计，提升了模型在任务规划、工具调用和复杂决策以及反思等agent能力上的表现，让模型实际应用中可以轻松胜任深度搜索、excel 操作、旅行攻略规划等任务。

此外，模型原生长上下文窗口达到了 256k，意味着模型可以一次性记住并处理相当于40万中文汉字或50万英文单词的超长内容，相当于一口气读完3本《哈利波特》小说 ，并且能记住所有人物关系、剧情细节，还能根据这些内容讨论后续故事发展。

部署上，四个模型均只需单卡即可部署，部分PC、手机、平板等设备可直接接入。并且，模型具有较强的开放性，主流推理框架（例如，SGLang，vLLM and TensorRT-LLM）和多种量化格式均能够支持。

应用层面，四款小尺寸模型都能够满足从端侧到云端、从通用到专业的多样化需求，并且已经在腾讯多个业务中应用，可用性和实用性经过了实践的检验，是真正实用的模型。

在大语言模型领域，腾讯混元此前陆续开源了激活参数量达52B的Hunyuan large和首个混合推理MoE模型 Hunyuan-A13B ，这些模型凭借架构上的创新以及在性能和效果上的不错表现，在开源社区受到广泛关注。

多模态方面，混元还开放了完整多模态生成能力及工具集插件，陆续开源了业界领先的文生图、视频生成和 3D 生成能力，提供接近商业模型性能的开源基座，方便社区基于业务和使用场景定制，图像、视频衍生模型数量达到3000 个。上周，腾讯发布并开源混元3D世界模型1.0，这一模型一经发布即迅速登上Hugging Face趋势榜第二，下载量飙到近9k，混元3D世界模型技术报告还拿下了Hugging Face论文热榜第一。

开源是腾讯混元大模型长期坚持的方向，未来腾讯混元也将不断提升模型能力，继续积极拥抱开源，推出更多尺寸、更多模特的模型，加速产业落地和应用，与开发者和合作伙伴共建大模型开源生态。

官网体验地址：腾讯混元

Github:

Hunyuan-0.5B：GitHub - Tencent-Hunyuan/Hunyuan-0.5B

Hunyuan-1.8B：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-1.8B

Hunyuan-4B：https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hunyuan-4B

Hunyuan-7B：GitHub - Tencent-Hunyuan/Hunyuan-7B: Tencent Hunyuan 7B (short as Hunyuan-7B) is one of the large language dense models of Tencent Hunyuan

HuggingFace:

Hunyuan-0.5B：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-0.5B-Instruct

Hunyuan-1.8B：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-1.8B-Instruct

Hunyuan-4B：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-4B-Instruct

Hunyuan-7B：https://huggingface.co/tencent/Hunyuan-7B-Instruct

阅读原文：原文链接​