Hunyuan · 2026-08 · MoE متناثر

Hunyuan 4 Preview

Hunyuan 4 Preview هو محول انتباه كامن متعدد الرؤوس (MLA) أصدره Hunyuan في 2026-08، ويضم 78 طبقة وبعداً مخفياً قدره 6144 ونافذة سياق تبلغ 1,048,576 رمزاً.

كومة الطبقات

sparse ×78 · الطبقات 78

حقائق رئيسية

المعملHunyuan
تاريخ الإصدار2026-08
المعاملات770 مليار
النشطة49 مليار
السياق1,048,576 tokens
الانتباهMLA · kv_lora_rank 512
الطبقات78
بعد الطبقة المخفية6,144
رؤوس الانتباه64
حجم المفردات120,832
ترميز الموضعlearned/absolute
التطبيعRMSNorm
دالة التنشيطsilu
الدقةfp8
فئة المعماريةHYV4ForCausalLM

نظرة عامة على المعمارية

t₁ t₂ t₃ t₄ رموز الإدخال Embedding · حجم المفردات 120,832 → بعد الطبقة المخفية 6,144 Q · 64 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention ذاكرة KV/رمز ≈ 512+64 مقابل 2·6,144 مكثف → ≈ 1/21.3 الموجِّه E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… خبير مشترك ×1 top-8 من 256 خبيراً · ≈ 49 مليار معامل نشطة لكل رمز × 78 كتلة Transformer الانتباه الشبكة التغذية / MoE RMSNorm pre-norm التطبيع النهائي · RMSNorm LM head → حجم المفردات 120,832 p p p → الرمز التالي MTP ×1 → +1 رموز مستقبلية ترميز الموضع learned/absolute الدقة FP8 السياق 1024K tok
مرسوم من config.json المرفق · 78 طبقة / العرض 6,144 / السياق 1,048,576. رسم أصلي من هذا الأطلس.

الانتباه

انتباه كامن متعدد الرؤوس (MLA). kv_lora_rank=512.

الشبكة التغذية / MoE

هو مزيج خبراء متناثر يضم 256 خبيراً موجهاً بتوجيه top-8؛ ونحو 49 مليار معامل نشطة لكل رمز.

يتضمن الإعداد 1 طبقات إضافية للتنبؤ متعدد الرموز (MTP) تُستخدم لتسريع فك الترميز.

مقارنة حقل بحقل

المقارنة مع النموذج السابق في المعمل نفسه؛ وإن لم يوجد فمع النموذج الأقرب بنيوياً. عمود النسبة = هذا النموذج ÷ نموذج المقارنة.

مقارنة كاملة بالسابق Hunyuan 3
النموذجHunyuan 4 PreviewHunyuan 3النسبة
model_typehy_v4hy_v3
architecturesHYV4ForCausalLMHYV3ForCausalLM
hidden_size61444096×1.50
num_hidden_layers7880×0.975
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads88≈1
head_dim64128×0.500
intermediate_size1843213312×1.38
hidden_actsilusilu
n_routed_experts256
num_experts_per_tok88≈1
n_shared_experts1
moe_intermediate_size20481536×1.33
kv_lora_rank512
qk_rope_head_dim64
q_lora_rank2048
max_position_embeddings1048576262144×4.00
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832120832≈1
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers11≈1
attention_biasfalse
attention_dropout0
bitwise_backward_alignfalse
bos_token_id120000120000≈1
dtypebfloat16bfloat16

أكثر المعماريات تشابهاً

تتراوح درجات التشابه من 0 (لا سمات فئوية مشتركة) إلى 1 (ملفات بنيوية متطابقة).

حقول config.json الخام

58 حقل
architecturesHYV4ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bitwise_backward_alignfalse
bos_token_id120000
dtypebfloat16
enable_ihctrue
enable_lm_head_fp32true
eos_token_id120025
gated_mlatrue
gating_typeelementwise
hc_eps0.000001
hc_magnitude2
hc_mult4
head_dim64
hidden_actsilu
hidden_size6144
index_head_dim128
index_n_heads32
index_topk2048
indexer_typesfull×21 + shared×57
initializer_range0.006
intermediate_size18432
kv_lora_rank512
layer_typesdeepseek_sparse_attention×78
learnable_sinktrue
learnable_sink_init0
max_position_embeddings1048576
mlp_layer_typesdense×1 + sparse×77
model_typehy_v4
moe_intermediate_size2048
mtp_loss_factor0.1
n_group1
n_routed_experts256
n_shared_experts1
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers78
num_key_value_heads8
num_nextn_predict_layers1
pad_token_id120002
q_lora_rank2048
qk_head_dim256
qk_nope_head_dim192
qk_rope_head_dim64
rms_norm_eps0.00001
routed_scaling_factor2.827
swiglu_limit10
tie_word_embeddingsfalse
topk_group1
transformers_version5.16.2
use_cachetrue
use_dsatrue
use_mlatrue
v_head_dim256
vocab_size120832
torch_dtypebfloat16