Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) en DGX Spark (GB10 128GB) (128GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) (80B total, 13B activos, MoE Disperso + GQA) requiere 45.38 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 46.94 GiB totales a 8K de contexto y 49.94 GiB a 32K en DGX Spark (GB10 128GB) (~18.2 tok/s).

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Modelo de Pesos Abiertos80B / 13B

Pesos y CuantizaciónQ4_K_M · 45.38 GiB

Ventana de Contexto8,192 (8K)

Hardware Objetivo

128 GB · 273 GB/s

Número de GPUs (Tensor Parallel)

Secuencias Concurrentes (Batch)

Precisión del Caché KV

Motor de Inferencia

Offload a RAM del Sistema (CPU)0%

Cabe con Margen Seguro

Fórmula derivada de config.json HF config.json ↗

Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 46.94 GiB (50.4 GB) / 128 GiB (37%)

Pesos del Modelo: 45.38 GiB Caché KV y Estado: 1 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB

Memoria GPU Requerida

46.94 GiB

50.4 GB (decimal)

Memoria Hardware Utilizable

99.8 GiB

128 GB (física)

Margen de Seguridad

+52.86 GiB

37% utilización

Velocidad Decode Est.

~18.2 tok/s

13B parámetros activos

Velocidad Prefill Est.

~4038 tok/s

TTFT Prompt 4K: ~1014 ms

Costo Est. / 1M Tokens

$6.75

MoE Disperso + GQA · Hunyuan

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual

RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

~$8,500

Mejor Calidad-Precio / Usada

2x RTX 5090

64GB · ~$5,200

Memoria Unificada Apple

Ryzen AI Max+ 395 128GB

~$1,999

Cloud Desde

Vast.ai · $0.44 / h

1x A100 80GB SXM

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)

llama-server -hf tencent/Hunyuan-A13B-Instruct-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn

vLLM

vllm serve tencent/Hunyuan-A13B-Instruct \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92

Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~1014ms · ~18.2 tok/s)

[Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) · 46.94 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-05

Uso activo (horas / día)4 h / día

Presupuesto hardware local ($)

Tarifa eléctrica ($/kWh)

Amortización de compra

~64.4 meses

Electricidad local est.: $12.77 / mes

Proveedor	Instancia Recomendada	VRAM Total	Tarifa por Hora	Costo Mensual Estimado	Facturación	Desplegar
RunPod	1x A100 80GB SXM (Nube Comunitaria · PCIe)	80 GB	$1.19 / h	$144.70 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗
Vast.ai	1x A100 80GB SXM (Host Verificado · SXM4)	80 GB	$0.44 / h	$53.75 / mes	Spot / Bajo demanda	Lanzar GPU ↗
*Vultr ($300 Free Credit)**	1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada · $300 Credit*)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU	1x A100 80GB SXM (Instancia Dedicada)	80 GB	$2.40 / h	$291.48 / mes	Por hora	Lanzar GPU ↗
DigitalOcean	1x Instinct MI300X 192GB (Instancia Dedicada)	192 GB	$2.59 / h	$314.94 / mes	Por segundo	Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)

QLoRA (4b) Cabe con Margen Seguro

48.28 GiB

Pesos del Modelo: 45.38 GiB · Gradientes + Optimizador: 1.82 GiB · Act: 1.08 GiB

GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)

LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible

153.3 GiB

Pesos del Modelo: 149.01 GiB · Gradientes + Optimizador: 2.86 GiB · Act: 1.43 GiB

GPU Recomendada: Instinct MI300X 192GB (192GB)

FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible

613.46 GiB

Pesos del Modelo: 149.01 GiB · Gradientes + Optimizador: 461.93 GiB · Act: 2.52 GiB

GPU Recomendada: 4x B200 180GB (720GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

DGX Spark (GB10 128GB) (128GB físicos, 99.8 GiB utilizables) ejecuta Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) en 4 bits (Q4_K_M) con 46.94 GiB a 8K de contexto y un margen libre de 52.86 GiB (~18.2 tok/s).

Ajuste de KV Cache y Motor

Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) utiliza topología MoE Disperso + GQA (80B totales, 13B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 1 GiB a 4 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 2 GiB en 32K (total 47.94 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) @ 8K

Formato de Cuantización	Pesos (GiB)	Caché KV	VRAM Total (GiB)	Velocidad Decode	Compatibilidad (DGX Spark (GB10 128GB))	GPU Recomendada	Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16)	149.01 GiB	1 GiB	150.57 GiB (161.67 GB)	~4.6 tok/s	Supera la Memoria GPU Disponible	Instinct MI300X 192GB (192GB)	Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0)	79.16 GiB	1 GiB	80.72 GiB (86.67 GB)	~10.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K)	61.09 GiB	1 GiB	62.65 GiB (67.27 GB)	~13.8 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M)	53.1 GiB	1 GiB	54.66 GiB (58.69 GB)	~15.7 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M)	45.38 GiB	1 GiB	46.94 GiB (50.4 GB)	~18.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS)	39.73 GiB	1 GiB	41.29 GiB (44.33 GB)	~20.6 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M)	36.55 GiB	1 GiB	38.11 GiB (40.92 GB)	~22.2 tok/s	Cabe con Margen Seguro	A40 48GB (48GB)	Fórmula derivada de config.json
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL)	25.83 GiB	1 GiB	27.39 GiB (29.41 GB)	~30.4 tok/s	Cabe con Margen Seguro	Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)	Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede DGX Spark (GB10 128GB) (128GB) ejecutar Hunyuan A13B Instruct (混元 80B)?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) requiere 46.94 GiB de VRAM total (45.38 GiB pesos + 1 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 99.8 GiB utilizables en DGX Spark (GB10 128GB), alcanzando ~18.2 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita Hunyuan A13B Instruct (混元 80B) con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 4 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 49.94 GiB (53.62 GB decimales).

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