hy4 vs DeepSeek: Magaan na 4B na Lokal na Landas laban sa 763B Cloud Flagship
Ang Hunyuan hy4 ay 4.22 bilyong parameter na dense model na may native na 256K na konteksto, habang ang DeepSeek-V4.1-Flash ay 763 bilyong MoE na may native na 1M na konteksto. Dinadala ng artikulo ang komparasyon sa arkitektura, komunidad, quantization, lisensya, at angkop na senaryo.
hy4 vs DeepSeek: Magaan na 4B na Lokal na Landas laban sa 763B Cloud Flagship
Kapag magkasabay na nasa iisang talahanayan ang Hunyuan hy4 at DeepSeek V4.1-Flash, halos lahat ng dimensyon ay hindi magkatimbang: ang isa ay 4.22 bilyong parameter na dense model, ang isa ay 763 bilyong flagship MoE. Subalit madalas silang lumilitaw sa parehong pulong ng arkitektura, dahil ang tanong ay karaniwang hindi "sino ang mas malakas" kundi "nagkakahalaga ba ang gawaing ito para sa kakayahan, at maaari bang lumabas ang data sa network".
Buod sa 30 segundo
Para sa kakayahan, pagpapaliwanag, at concurrency → DeepSeek V4.1-Flash (natawag mula sa EXAIV cloud, native na 1M na konteksto). Para sa data na nananatili sa loob ng network, offline na gawain, at isang makinang talagang tumatakbo → hy4 (2.61GB sa Q4_K_M, may opisyal na quantization). Nananalo ang DeepSeek sa ekosistema at sa mga opsyon ng quantization; nananalo ang Hunyuan sa gaaan kapag pinatakbo mo mismo.
Parametro at arkitektura
| Dimensyon | Hunyuan hy4 | DeepSeek-V4.1-Flash |
|---|---|---|
| Kabuuang parameter | 4.22 bilyon (dense) | 763 bilyon (MoE) |
| Arkitektura | HunYuanDenseV1ForCausalLM | DeepseekV41ForCausalLM |
| Layer / hidden | 36 / 3072 | 40 / 5120 |
| Attention / KV head | 32 / 8 | 64 / 1 |
| Native na konteksto | 262144 | 1048576 |
| Opisyal na weight format | BF16 / FP8 / GPTQ-Int4 / AWQ-Int4 | BF16 / FP8 (FP4 expert) |
| 4-bit | walang opisyal na 4-bit, kumpleto ang GGUF ng komunidad | walang opisyal na 4-bit, komunidad ang nangunguna |
Magkaibang diskarte sa mahabang konteksto
Ang 256K na konteksto ng hy4 ay native; ang 1M na konteksto ng DeepSeek V4.1-Flash ay umaasa sa YaRN position extrapolation, na makikita sa opisyal na rope_scaling configuration. Hindi katumbas ang mahabang native na konteksto at ang pinalawig na konteksto sa kalidad ng pagbawi, kaya kung ang gawain ay pagtatanong sa mahabang dokumento, sukatin ang dalawa sa halip na maniwala sa numero sa label.
Komunidad at ekosistema
| Sukatan | Hunyuan hy4 | DeepSeek-V4.1-Flash |
|---|---|---|
| Download 30 araw | humigit-kumulang 1,000 | humigit-kumulang 1,750,000 |
| Mga gusto | humigit-kumulang 30 | humigit-kumulang 4,900 |
| Pagkumpleto ng pamilya | 0.5B / 1.8B / 4B / 7B / A13B | V3.2, linyang V4, R1, seryeng DSpark, at iba pa |
| Opisyal na 4-bit weight | FP8 kasama ang GPTQ-Int4 at AWQ-Int4 | FP8 |
| Pagkakatugma ng tool ng third party | limitado | napakalawak |
Ang lalim ng pamilya ng DeepSeek ang nakatagong bentahe
Hindi ka pumipili ng isang modelo kundi ng isang pamilya. May open-weight ang DeepSeek mula V3.2 hanggang V4 Pro at V4 Flash kasama ang mga kasamang modelo para sa speculative decoding, kaya makakapaglipat-lipat ka sa iisang landas. Walang laman ang Hunyuan sa 5B hanggang 50B na pinakamadalas gamitin: sa ibaba ay hy4, sa itaas ay A13B na 80B, na may malinaw na puwang. Kapag nagpaplano ng roadmap ng modelo, mahalaga ito kaysa sa iskor ng isang punto.
Lisensya
| Modelo | Lisensya |
|---|---|
| Hunyuan hy4 | Vendor terms |
| DeepSeek-V4.1-Flash | Ayon sa opisyal na model card |
Gumagamit ang linyang Hunyuan ng vendor terms, kaya kumpirmahin muna ang lawak ng paggamit, redistribusyon, at mga hangganan ng derived model bago komersyal na gamitin. Magkakaiba rin ang label ng lisensya ng DeepSeek sa bawat repository, kaya basahin ang model card ng baktik repository.
Realidad ng deployment
| Dimensyon | Hunyuan hy4 | DeepSeek-V4.1-Flash |
|---|---|---|
| Paraan ng pagpapatakbo | Self-host: GGUF gamit ang llama.cpp / Ollama | Tatawagin mula sa EXAIV cloud catalog |
| Hardware floor | 6GB na card, o CPU lang | Wala, elastiko sa panig ng platform |
| Data boundary | Nananatili sa loob ng network | Ipinapadala ang kahilingan sa cloud |
| Gastos sa operasyon | Buong sagot mo | Hinahawakan ng platform |
| Profile ng latency | Napakababa kapag lokal | Depende sa network at load ng platform |
Senaryo
| Ang iyong senaryo | Piliin | Dahilan |
|---|---|---|
| Internal data at offline na kapaligiran | hy4 | Ganap na lokal, walang panlabas na dependency |
| Kumplikadong pagpapaliwanag, pagsusuri ng code, mahabang sulat | DeepSeek V4.1-Flash | Talukay ng kakayahan at lalim ng inference |
| Pagsusuri ng milyong token na dokumento | DeepSeek V4.1-Flash | Native na 1M na konteksto |
| Pag-uuri at pagsusulat muli na mataas ang dalas | hy4 | Pinakamababang latency at gastos |
| Edge deployment | hy4 | Ang tanging makatotohanang opsyon |
| Nais ng tuloy-tuloy na landas mula maliit hanggang flagship | Pamilya ng DeepSeek | Kumpleto ang spectroid |
| Ayaw magpaandar ng inference environment | DeepSeek V4.1-Flash | Available na sa platform |
Konklusyon
Malinaw na umaabante ang DeepSeek V4.1-Flash sa kakayahan, ekosistema, lalim ng pamilya, at mahabang native na konteksto. Ang Hunyuan hy4 ay may isang bagay lamang na hindi mapapalitan: tumatakbo ito sa makina mo, at halos walang makikitang footprint. Kaya hindi ito patas na palo kundi paghahambing ng dalawang pilosopiya ng deployment — ang isa ay nagpapalit ng gastos sa operasyon para sa kakayahan, ang isa ay nagpapalit ng kakayahan para sa gastos sa operasyon at data boundary.
Ang praktikal na paraan ay karaniwang hierarchikal: ang hy4 ang tumatanggap sa loob ng network ng mga gawaing mataas ang dalas, mababa ang difficulty, at tolerante sa antas ng maliit na modelo; habang ang kumplikadong gawain, milyong token na dokumento, at pangangailangan sa lalim ng inference ay umaakyat sa DeepSeek sa cloud. Bawat isa ay ginagamit kung saan ito pinakamalakas, sa halip na pilitin ang isang modelo na magdala ng lahat ng traffic.
Karagdagang pagbabasa
- Pahina ng modelong hy4 — ispesipikasyon, quantization matrix at kalkulasyon ng memorya
- Tala sa channel na hy4-preview — ang channel na may 1M na konteksto
- Buod ng pamilya ng Tencent Hunyuan — lahat ng linya ng produkto ng Hunyuan
- Gabay sa pagpili ng hy4 — mga laki at posisyon ng A13B
- Buod ng pamilya ng DeepSeek V4 — buong pamilya ng DeepSeek
- Pag-deploy ng hy4 gamit ang GGUF — mga antas ng quantization at kalkulasyon ng memorya
- hy4 kumpara sa Qwen3.8-Flash — laban sa isa pang cloud flagship
- Direktoryo ng modelo — mga modelo na natawag sa EXAIV ngayon
Mga pinagmulan
Ang bilang ng download at istruktura ay sumusunod sa pampublikong estadistika ng HuggingFace at opisyal na configuration, nakuha noong Nobyembre 2026.