騰訊將海外大模型品牌“混元”簡化爲“Tencent HY”，以優化國際品牌標識。此舉與新版發佈同步，12月5日推出的Tencent HY2.0已率先應用於騰訊AI應用如元寶和im。
騰訊混元開源10億參數OCR模型HunyuanOCR，基於多模態架構，在多項任務中實現領先性能，支持多場景文字識別應用。
騰訊發佈1B參數開源模型HunyuanOCR，基於混元多模態架構，在OCR應用中達到SOTA水平。模型採用端到端設計，一次推理即可獲得最優結果，包含原生分辨率視頻編碼器、自適應視覺適配和輕量化混元語言三大核心組件。
騰訊混元開源10億參數OCR模型HunyuanOCR，採用端到端設計，集成視頻編碼器、視覺適配器和輕量化語言模型，在多項榜單獲SOTA成績，以體積小、部署便捷爲核心優勢，提供高效OCR解決方案。
騰訊混元3D驅動的圖片轉3D與STL轉換器，快速生成高精度3D模型
Hunyuan Image 3.0用突破性擴散AI生成高質量圖像，支持多語言。
多模態驅動的定製視頻生成架構。
HunyuanVideo-I2V 是騰訊推出的基於 HunyuanVideo 的圖像到視頻生成框架。
Tencent
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lightx2v
本倉庫包含為HunyuanVideo-1.5優化的4步蒸餾模型，能夠在不使用CFG（無分類器指導）的情況下實現超快速的4步推理，顯著減少生成時間，同時保持高質量的視頻輸出。
jayn7
騰訊混元視頻1.5模型的量化GGUF版本，專門用於文本到視頻生成任務，支持720P高清視頻生成，提供多種量化精度版本以優化使用效率。
本項目提供騰訊混元視頻1.5文本到視頻模型的量化GGUF版本，支持480P視頻生成任務，包含蒸餾模型和完整模型兩個版本，可與ComfyUI-GGUF等工具配合使用。
本項目提供了騰訊HunyuanVideo-1.5-I2V-720p模型的量化GGUF版本，專門用於圖像轉視頻和視頻生成任務。該模型支持將靜態圖像轉換為高質量視頻內容，提供了多種量化版本以優化性能。
騰訊混元視頻1.5模型的量化GGUF版本，專門用於圖像轉視頻和視頻生成任務。提供480P分辨率的蒸餾模型和標準模型，支持多種量化精度，包括Q4_K_S、Q8_0和FP16等。
為HunyuanVideo-1.5優化的量化模型，與LightX2V框架配合使用，在顯著減少內存使用的同時保持高質量視頻生成性能。
tencent
混元視頻-1.5是一款輕量級高性能視頻生成模型，僅用83億參數就能提供頂級的視頻質量，顯著降低了使用門檻。它能在消費級GPU上流暢運行，支持文本到視頻和圖像到視頻生成，讓每個開發者和創作者都能輕鬆使用。
混元OCR是由混元原生多模態架構驅動的端到端OCR專家VLM模型，僅用10億參數的輕量級設計，在多個行業基準測試中取得最先進成績。該模型擅長處理複雜的多語言文檔解析，在文本定位、開放域信息提取、視頻字幕提取和圖片翻譯等實際應用場景中表現出色。
Disty0
本項目是對騰訊混元圖像3.0模型進行4位（UINT4，SVD秩為32）量化的成果，採用了SDNQ量化方法，專門用於文本到圖像的生成任務。
hunyuanvideo-community
HunyuanImage-2.1 圖像精煉器是基於diffusers庫構建的圖像到圖像轉換模型，能夠將輸入圖像轉換為特定風格的圖像，支持高質量圖像生成和風格轉換。
混元圖像2.1是基於diffusers庫的文生圖模型，能夠根據文本描述生成高質量的圖像，支持中英雙語輸入，為用戶提供便捷的圖像生成體驗。
DevQuasar
本項目提供了Huihui-Hunyuan-MT-7B-abliterated模型的量化版本，致力於讓知識為每個人所用。這是一個基於Hunyuan架構的7B參數多語言文本生成模型。
Mungert
Hunyuan-MT-7B是騰訊推出的7B參數翻譯模型，支持33種語言的互譯，包括5種中國少數民族語言。該模型在WMT25比賽中表現出色，在31個語言類別中的30個類別獲得第一名，提出了從預訓練到集成優化的完整翻譯模型訓練框架。
混元翻譯模型是由騰訊開發的先進機器翻譯系統，包含翻譯模型混元-MT-7B和集成模型混元-MT-Chimera。該模型支持33種語言的互譯，包括中文、英語、法語等主流語言以及中國的五種少數民族語言，在WMT25競賽中表現優異。
mradermacher
這是騰訊混元翻譯模型7B的量化版本，支持多種語言的翻譯，能在不同場景下滿足多樣化的翻譯需求。該模型經過GGUF格式量化，提供多種量化級別以適應不同的硬件和性能需求。
基於騰訊 Hunyuan-MT-Chimera-7B 的多語言翻譯模型的量化版本，提供多種量化精度選擇，支持36種語言的翻譯任務，包括主流和小眾語言，為多語言交流提供高效工具。
混元是騰訊開源的高效大語言模型系列，專為在各種計算環境中進行多用途部署而設計。從邊緣設備到高併發生產系統，這些模型藉助先進的量化支持和超長上下文能力，都能實現最佳性能。
mlx-community
基於騰訊混元A13B大模型轉換的5bit量化版本，適用於蘋果芯片的MLX框架
騰訊混元A13B大語言模型的4bit量化版本，適用於指令跟隨任務
混元3D-2是一款支持圖像到3D、文本到3D轉換的工具，為3D內容生成提供了強大的解決方案。
一個基於Replicate平臺的Hunyuan Image圖像生成MCP服務器，提供高質量的文本到圖像轉換功能，支持多種尺寸和參數調節
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