HunyuanImage 3.0
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
HunyuanImage-3.0 est un modèle chinois de génération d'image en architecture MoE (80 Md de paramètres, 13 Md actifs par token), fondé sur une approche autorégressive unifiée texte-image. Il produit des rendus photoréalistes fidèles au prompt, avec une variante Instruct capable d'édition image-à-image. Auto-hébergé, il garde toutes les données en local quel que soit le pays de l'éditeur, mais sa licence communautaire impose des restrictions territoriales — dont l'UE dans certaines versions — à vérifier avant tout déploiement, et exige un GPU de type workstation.
Profil de compétences
Non communiqué
Forces
- Open-source et auto-hébergeable
Limites
- Tarification API non publiée
À qui ça s'adresse
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vous avez des contraintes RGPD
Cas d'usage idéaux
- Génération d'images marketing
- Prototypage visuel créatif
- Édition image-à-image
- Illustration éditoriale locale
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Confidentialité
Faire tourner en local
| Quantization | Disque | RAM / VRAM | Matériel type |
|---|---|---|---|
| Q4 · recommandé | 45.6 Go | 52 Go | Mac 64 Go / bi-GPU 24 Go |
| Q8 · équilibré | 85.6 Go | 96 Go | Mac Studio 96-128 Go / 4× GPU |
| FP16 · qualité max | 160 Go | 178 Go | Infra GPU serveur (H100/A100…) |
Estimations pour un contexte modéré. Un long contexte augmente la RAM nécessaire (KV cache).
Déployer
Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajustez le contexte et le nombre de GPU à votre machine.
Serveur OpenAI-compatible pour la production sur GPU NVIDIA.
pip install vllm
vllm serve tencent/HunyuanImage-3.0 \
--max-model-len 32768 \
--tensor-parallel-size 2 \
--dtype autoDonnées avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | — |
| MMLU | — |
| GPQA | — |
| HumanEval | — |
| SWE-Bench | — |
| MATH | — |