This is the Windows app named Tencent-Hunyuan-Large whose latest release can be downloaded as Tencent-Hunyuan-Largesourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Download and run online this app named Tencent-Hunyuan-Large with OnWorks for free.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
Tencent-Hunyuan-Large
ОПИС
Tencent-Hunyuan-Large is the flagship open-source large language model family from Tencent Hunyuan, offering both pre-trained and instruct (fine-tuned) variants. It is designed with long-context capabilities, quantization support, and high performance on benchmarks across general reasoning, mathematics, language understanding, and Chinese / multilingual tasks. It aims to provide competitive capability with efficient deployment and inference. FP8 quantization support to reduce memory usage (~50%) while maintaining precision. High benchmarking performance on tasks like MMLU, MATH, CMMLU, C-Eval, etc.
Функції
- Long context window support: up to 256K tokens in pretrain; 128K tokens for instruct models
- FP8 quantization support to reduce memory usage (~50%) while maintaining precision
- Expert-specific learning rate scaling in training (for mixture or expert architectures)
- High benchmarking performance on tasks like MMLU, MATH, CMMLU, C-Eval, etc.
- Hugging Face format compatibility for fine-tuning / inference using frameworks like hf-deepspeed, plus support for flash attention, efficient operators (TRT-LLM)
- Throughput and efficiency improvements: TRT-LLM backend surpasses vLLM by ~30 %, quantized/inference optimizations included
Мова програмування
Python
Категорії
This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/tencent-hunyuan-large.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.
