# Tencent, GGUF 양자화 Hy‑Memory‑30B‑A3B 공개

> Q6_K, Q8_0, Q4_K_M 세 가지 버전을 제공해 llama.cpp로 로컬 추론을 실행하고 장기 기억을 효율적으로 작성할 수 있다.

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

Tencent Hunyuan이 Hy‑Memory‑30B‑A3B 모델의 GGUF 양자화 파일을 Hugging Face에 추가했다. 저장소에는 24.7 GB(Q6_K), 32 GB(Q8_0), 18.2 GB(Q4_K_M) 등 세 가지 크기의 파일이 있으며, 모두 llama.cpp 검증을 통과했다. 이 모델은 Mem0, MemOS 같은 프레임워크에서 기억을 작성하는 역할을 맡아 어떤 정보를 저장하고 어떻게 갱신할지 결정한다. Tencent의 벤치마크에서는 Q6_K 버전이 가장 높은 품질 점수를 기록했고, Q4_K_M 버전은 다운로드 용량이 가장 작다.

## 팩트

- 양자화 버전은 Q6_K(24.71 GB), Q8_0(31.99 GB), Q4_K_M(18.24 GB) 등 세 가지다.
- 2026‑10‑19에 Hugging Face에 공개됐다.

## 왜 중요한가

개발자는 클라우드 자원 없이도 장기 기억에 특화된 모델을 로컬에서 실행할 수 있어 대역폭과 하드웨어 비용을 줄일 수 있다.

## 출처 및 참고 자료

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

최종 업데이트: 2026-10-19