大模型落地端侧的“减脂增肌”迎来重大突破。腾讯混元今日正式发布面向消费级硬件的极小模型 HY-1.8B-2Bit。该模型通过首个产业级2Bit 量化方案，将等效参数量精简至 0.3B，内存占用仅约 600MB，体积甚至小于部分常用的手机应用。
技术突破:2Bit量化的“不可能任务”
在模型部署中，量化位数越低，精度损失通常越大。为攻克这一难题，腾讯混元团队放弃了传统的 PTQ（后量化）策略，转而采用 量化感知训练（QAT），并结合数据优化、弹性拉伸量化及策略创新。
实验数据表明，HY-1.8B-2Bit 在数学、代码及科学等核心指标上，表现已能与4Bit PTQ 模型版本持平。这意味着在大幅压缩体积的同时，模型依然保持了极强的“全科能力”。
性能表现:生成速度翻倍，适配多种硬件
得益于极致的压缩，该模型在真实端侧设备上的生成速度对比原始精度模型提升了 2—3倍。具体表现如下:
MacBook M4: 在1024输入内，首字时延实现 3~8倍 加速，生成速度保持2倍以上稳定提升。
天玑9500: 对比 Q4格式，首字时延加速 1.5~2倍，生成速度加速约 1.5倍。
全思考能力: 沿用 Hunyuan-1.8B-Instruct 的长短思维链能力，用户可根据任务复杂度灵活切换。
未来布局
目前，该模型已提供 GGUF-int2 格式权重，并在 Arm SME2 技术平台上完成适配，可广泛应用于手机、耳机及智能家居等对离线部署和隐私有极高要求的场景。腾讯混元表示，未来将通过强化学习与模型蒸馏，进一步缩小低比特模型与全精度模型的能力差距。