# Tencent veröffentlicht GGUF-quantisiertes Hy-Memory-30B-A3B auf Hugging Face

> Drei quantisierte Versionen (Q6_K, Q8_0, Q4_K_M) sind für die lokale Inferenz mit llama.cpp verfügbar und ermöglichen das effiziente Schreiben von Langzeitgedächtnissen.

Oossa · 2026-10-19 · https://oossa.com/de/tencent-releases-gguf-quantized-hy-memory-30b-a3b-model-on-hugging-face

Tencent Hunyuan hat GGUF-quantisierte Dateien seines Modells Hy-Memory-30B-A3B auf Hugging Face veröffentlicht. Das Repository bietet drei Größen: 24.7 GB (Q6_K), 32 GB (Q8_0) und 18.2 GB (Q4_K_M). Alle bestehen die Prüfungen von llama.cpp. Das Modell dient in Frameworks wie Mem0 und MemOS als Gedächtnisschreiber: Es entscheidet, welche Informationen gespeichert und wie sie aktualisiert werden. Im Benchmark des Anbieters erzielte die Q6_K-Version den höchsten Qualitätswert, während die Q4_K_M-Version den kleinsten Download bietet.

## Die Fakten

- Drei Quantisierungsstufen: Q6_K (24.71 GB), Q8_0 (31.99 GB), Q4_K_M (18.24 GB).
- Am 2026-10-19 auf Hugging Face veröffentlicht.

## Warum es wichtig ist

Entwickler können ein spezialisiertes Langzeitgedächtnismodell lokal ausführen, ohne auf Cloud-Ressourcen angewiesen zu sein. Das spart Bandbreite und Hardwarekosten.

## Quellen und Referenzen

1. [New model on Hugging Face: tencent/Hy-Memory-30B-A3B-GGUF (text-generation)](https://huggingface.co/tencent/Hy-Memory-30B-A3B-GGUF) – Tencent Hunyuan, 2026-10-19

Zuletzt aktualisiert: 2026-10-19