HY-1.8B-2Bit模型使用入口，腾讯混元产业级2Bit端侧大模型

HY-1.8B-2Bit是腾讯混元推出的首个产业级2Bit端侧大模型，基于1.8B基座通过量化感知训练（QAT）极致压缩而成。模型体积仅300MB，内存占用约600MB，等效参数量0.3B，却能保留原模型完整推理能力，生成速度提升2–3倍，已深度适配Arm SME2等移动平台，可在手机、耳机、智能家居等边缘设备上高效离线运行，真正实现“小而强”的端侧AI部署。

HY-1.8B-2Bit功能特点：

1、端侧离线推理：

支持在手机、穿戴、IoT等消费级硬件上本地运行大模型，不依赖云端。

2、全思考能力保留：

继承长短思维链灵活切换机制，按任务复杂度自动选择简洁/深度推理。

3、高速文本生成：

端侧实测生成速度提升2–3倍，响应更快、等待更短。

4、隐私安全优先：

全程本地运行，数据不出设备，满足高隐私、高合规场景需求。

HY-1.8B-2Bit技术原理：

1、量化感知训练（QAT）：

训练中模拟2Bit量化前向传播，让权重主动适应低比特约束，大幅缓解精度损失，优于传统后量化（PTQ）。

2、2Bit极端压缩：

将32Bit浮点权重压缩至2Bit，实现约6倍存储压缩，体积从GB级降至300MB。

3、三重训练优化：

数据优化、弹性拉伸量化、训练策略协同提升全科能力，减少极端值带来的精度损耗。

4、端侧硬件深度适配：

提供GGUF-INT2/BF16伪量化权重，针对Arm SME2指令集优化，保证移动端高效稳定推理。

HY-1.8B-2Bit应用场景：

1、智能手机助手：

离线语音交互、文案生成、智能问答，隐私更强、流量更低。

2、智能穿戴设备：

部署于耳机、手表等低功耗设备，实现离线转写、实时翻译、健康咨询。

3、智能家居中控：

本地语音控制、场景联动、个性化推荐，响应更快、家庭数据更安全。

4、车载边缘计算：

网络不稳定场景下仍可稳定提供语音、车控、辅助问答等连续服务。

5、企业私有化部署：

满足金融、医疗、政务等高合规行业需求，本地处理敏感数据，杜绝外泄。

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