# Tencent publie Hy-Memory-30B-A3B quantifié au format GGUF

> Trois versions quantifiées (Q6_K, Q8_0, Q4_K_M) sont disponibles pour l’inférence locale avec llama.cpp et permettent de gérer efficacement l’écriture de mémoires à long terme.

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

Tencent Hunyuan a ajouté sur Hugging Face des fichiers au format GGUF quantifiés de son modèle Hy-Memory-30B-A3B. Le dépôt propose trois tailles — 24.7 GB (Q6_K), 32 GB (Q8_0) et 18.2 GB (Q4_K_M) — toutes validées par les tests de llama.cpp. Le modèle sert à écrire les mémoires au sein de frameworks comme Mem0 et MemOS : il détermine quelles informations conserver et comment les mettre à jour. Dans le benchmark du fournisseur, la version Q6_K a obtenu le meilleur score de qualité, tandis que la version Q4_K_M est la moins volumineuse à télécharger.

## Les faits

- Trois niveaux de quantification : Q6_K (24.71 GB), Q8_0 (31.99 GB), Q4_K_M (18.24 GB).
- Publié sur Hugging Face le 2026‑10‑19.

## Pourquoi c'est important

Les développeurs peuvent exécuter localement un modèle spécialisé dans la mémoire à long terme sans recourir au cloud, ce qui réduit la consommation de bande passante et les coûts matériels.

## Sources et références

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

Dernière mise à jour: 2026-10-19