Qwen · 2026-02 · MoE متناثر · متعدد الوسائط

Qwen3.5 35B A3B

Qwen3.5 35B A3B هو محول انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) أصدره Qwen في 2026-02، ويضم 40 طبقة وبعداً مخفياً قدره 2048 ونافذة سياق تبلغ 262,144 رمزاً.

كومة الطبقات

خطي ×30 الانتباه ×10 · الطبقات 40

حقائق رئيسية

المعملQwen
تاريخ الإصدار2026-02
المعاملات33.9 مليار
النشطة2.7 مليار
السياق262,144 tokens
الانتباهGQA (16:2)
الطبقات40
بعد الطبقة المخفية2,048
رؤوس الانتباه16
حجم المفردات248,320
ترميز الموضعlearned/absolute
التطبيعRMSNorm
دالة التنشيطsilu
الدقةbf16
فئة المعماريةQwen3_5MoeForConditionalGeneration

نظرة عامة على المعمارية

إدخال بصري → رموز t₁ t₂ t₃ t₄ رموز الإدخال Embedding · حجم المفردات 248,320 → بعد الطبقة المخفية 2,048 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 رؤوس الانتباه 16 رؤوس KV 2 head dim 256 · learned/absolute الموجِّه E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… خبير مشترك ×1 top-8 من 256 خبيراً · ≈ 2.7 مليار معامل نشطة لكل رمز × 40 كتلة Transformer الانتباه الشبكة التغذية / MoE RMSNorm pre-norm التطبيع النهائي · RMSNorm LM head → حجم المفردات 248,320 p p p → الرمز التالي MTP ×1 → +1 رموز مستقبلية ترميز الموضع learned/absolute الدقة BF16 السياق 256K tok Vision ⇢ token
مرسوم من config.json المرفق · 40 طبقة / العرض 2,048 / السياق 262,144. رسم أصلي من هذا الأطلس.

الانتباه

انتباه الاستعلامات المجمّعة (GQA) — 16 q-heads / 2 kv-heads.

الشبكة التغذية / MoE

هو مزيج خبراء متناثر يضم 256 خبيراً موجهاً بتوجيه top-8؛ ونحو 2.7 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 Qwen3.5 27B
النموذجQwen3.5 35B A3BQwen3.5 27Bالنسبة
model_typeqwen3_5_moeqwen3_5
architecturesQwen3_5MoeForConditionalGenerationQwen3_5ForConditionalGeneration
hidden_size20485120×0.400
num_hidden_layers4064×0.625
num_attention_heads1624×0.667
num_key_value_heads24×0.500
head_dim256256≈1
intermediate_size17408
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size512
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320248320≈1
image_token_id248056248056≈1
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.57.0.dev04.57.0.dev0
video_token_id248057248057≈1
vision_end_token_id248054248054≈1
vision_start_token_id248053248053≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetruetrue
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id248044248044≈1
full_attention_interval44≈1

أكثر المعماريات تشابهاً

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

حقول config.json الخام

39 حقل
architecturesQwen3_5MoeForConditionalGeneration
image_token_id248056
model_typeqwen3_5_moe
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.57.0.dev0
video_token_id248057
vision_end_token_id248054
vision_start_token_id248053
attention_biasfalse
attention_dropout0
attn_output_gatetrue
dtypebfloat16
eos_token_id248044
full_attention_interval4
head_dim256
hidden_actsilu
hidden_size2048
initializer_range0.02
layer_typeslinear_attention×30 + full_attention×10
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads32
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
moe_intermediate_size512
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads16
num_experts256
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers40
num_key_value_heads2
rms_norm_eps0.000001
router_aux_loss_coef0.001
shared_expert_intermediate_size512
use_cachetrue
vocab_size248320
mamba_ssm_dtypefloat32