待验证50% 置信事实精确时间
Hy-Nomas架构包含三个主要部分：语言模型（Qwen2.5-VL-7B）、DiT视频扩散Transformer、解码器（Pixel UMM）。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/25
首次发现
来源
腾讯开源世界模型Hy-Nomas：试玩、原理与部署指南
bilibili我不吃番茄ovo2026/10/25
涉及实体
相关事实
待验证vLLM v0.29.0新增了对Hy4-preview、Qwen3.8-Flash-Next、GraniteSWA以及NemotronH Omni Reasoning V3等模型的支持68% 相似待验证在单张RTX 4090上运行Hy-Nomas的优化手段包括INT8量化的DiT模型、FP8版本的视频解码器以及CPU offload策略。66% 相似待验证vLLM v0.27.0 新增对 Qwen3.5 系列（含 dense 与 MoE 模型）的支持，并支持 EVS 视频 token 剪枝62% 相似待验证DiT架构由Peebles和Xie在2023年提出，用纯Transformer替换U-Net，将图像或视频切分为patch token统一处理62% 相似待验证LFM2.5-24B-A2B 是纯文本推理模型，没有视觉塔，始终以 <think> 块开头，需要图像能力应使用 LFM2.5-VL-3B（LFM2.5 VL 系列最高型号）。62% 相似
引用此条事实
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