Hunyuan · 2026-07 · Sparsames MoE

Hunyuan 3

Hunyuan 3 ist ein Grouped-Query-Attention (GQA)-Transformer, veröffentlicht von Hunyuan im 2026-07, mit 80 Schichten, Hidden-Größe 4096 und einem Kontextfenster von 262,144 Tokens.

Schichtstapel

Attention ×80 · Schichten 80

Kernfakten

LaborHunyuan
Veröffentlicht2026-07
Parameter296.3 Mrd.
Aktiv19.9 Mrd.
Kontext262,144 tokens
AttentionGQA (64:8)
Schichten80
Hidden-Dim.4,096
Attention-Köpfe64
Vokabular120,832
Positionscodierunglearned/absolute
NormierungRMSNorm
Aktivierungsilu
Präzisionbf16
ArchitekturklasseHYV3ForCausalLM

Architekturüberblick

t₁ t₂ t₃ t₄ Eingabetokens Embedding · Vokabular 120,832 → Hidden-Dim. 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Attention-Köpfe 64 KV-Köpfe 8 head dim 128 · learned/absolute Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +184… Geteilter Experte ×1 Top-8 von 192 Experten · ≈ 19.9 Mrd. Parameter pro Token aktiv × 80 Transformer-Block Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Finale Norm · RMSNorm LM head → Vokabular 120,832 p p p → nächstes Token MTP ×1 → +1 zukünftige Tokens Positionscodierung learned/absolute Präzision BF16 Kontext 256K tok
Gezeichnet nach der mitgelieferten config.json · 80 Schichten / Breite 4,096 / Kontext 262,144. Originaldiagramm dieses Atlas.

Attention

Grouped-Query-Attention (GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads.

FFN / MoE

Es handelt sich um ein sparsames Mixture-of-Experts mit 192 gerouteten Experten und Top-8-Routing; etwa 19.9 Mrd. Parameter sind pro Token aktiv.

Die Konfiguration enthält 1 zusätzliche Multi-Token-Prediction-Schichten (MTP) zur Beschleunigung der Dekodierung.

Feldweiser Vergleich

Verglichen mit dem vorherigen Modell desselben Labors; fehlt dieses, mit dem strukturell nächsten Modell. Die Spalte Ratio = dieses Modell ÷ Vergleichsmodell.

Vollfeldvergleich mit dem Vorgänger Hunyuan-TurboS 7B
ModellHunyuan 3Hunyuan-TurboS 7BRatio
model_typehy_v3hunyuan_v1_dense
architecturesHYV3ForCausalLMHunYuanDenseV1ForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers8032×2.50
num_attention_heads6432×2.00
num_key_value_heads88≈1
head_dim128128≈1
intermediate_size1331214336×0.929
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size1536
rope_theta10000
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832128167×0.943
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers1
bos_token_id120000127958×0.938
dtypebfloat16
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025127960×0.938
expert_hidden_dim1536
first_k_dense_replace1

Strukturell ähnlichste Modelle

Ähnlichkeitswerte reichen von 0 (keine gemeinsamen kategorialen Merkmale) bis 1 (identische Profile).

Rohe Config-Felder

39 Felder
architecturesHYV3ForCausalLM
bos_token_id120000
dtypebfloat16
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim1536
moe_intermediate_size1536
first_k_dense_replace1
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
initializer_range0.006
intermediate_size13312
max_position_embeddings262144
model_typehy_v3
moe_router_enable_expert_biastrue
moe_router_use_sigmoidtrue
num_attention_heads64
num_experts192
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers80
num_key_value_heads8
num_shared_experts1
output_router_logitstrue
pad_token_id120002
qk_normtrue
rms_norm_eps0.00001
route_normtrue
router_scaling_factor2.826
sep_token_id120007
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version5.6.0
use_cachetrue
use_grouped_mmfalse
vocab_size120832
num_nextn_predict_layers1