Hunyuan · 2026-05 · Dicht · Multimodal

Hunyuan-TurboS 7B

Hunyuan-TurboS 7B ist ein Grouped-Query-Attention (GQA)-Transformer, veröffentlicht von Hunyuan im 2026-05, mit 32 Schichten, Hidden-Größe 4096 und einem Kontextfenster von 262,144 Tokens.

Schichtstapel

Attention ×32 · Schichten 32

Kernfakten

LaborHunyuan
Veröffentlicht2026-05
Parameter7.8 Mrd.
Kontext262,144 tokens
AttentionGQA (32:8)
Schichten32
Hidden-Dim.4,096
Attention-Köpfe32
Vokabular128,167
PositionscodierungRoPE
NormierungRMSNorm
Aktivierungsilu
Präzisionbf16
ArchitekturklasseHunYuanDenseV1ForCausalLM

Architekturüberblick

Visionseingabe → Tokens t₁ t₂ t₃ t₄ Eingabetokens Embedding · Vokabular 128,167 → Hidden-Dim. 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Attention-Köpfe 32 KV-Köpfe 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU FFN-Dim. 14,336 × 32 Transformer-Block Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Finale Norm · RMSNorm LM head → Vokabular 128,167 p p p → nächstes Token Positionscodierung RoPE Präzision BF16 Kontext 256K tok Vision ⇢ token
Gezeichnet nach der mitgelieferten config.json · 32 Schichten / Breite 4,096 / Kontext 262,144. Originaldiagramm dieses Atlas.

Attention

Grouped-Query-Attention (GQA) — 32 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=10,000.

FFN / MoE

Es ist ein dichtes Modell: Alle 7.8 Mrd. Parameter sind an der Berechnung jedes Tokens beteiligt.

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 30B A3B
ModellHunyuan-TurboS 7BHunyuan-TurboS 30B A3BRatio
model_typehunyuan_v1_densehy_v3
architecturesHunYuanDenseV1ForCausalLMHYV3ForCausalLM
hidden_size40962048×2.00
num_hidden_layers3248×0.667
num_attention_heads3232≈1
num_key_value_heads84×2.00
head_dim128128≈1
intermediate_size143366912×2.07
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size768
rope_theta1000011158840×0.001
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size128167120832×1.06
torch_dtypebfloat16
add_classification_headfalse
attention_biasfalse
attention_dropout0.1
attention_head_dim128
bos_token_id127958120000×1.07
cla_share_factor2
class_num0
dense_list4096×1 + 0×1
eos_token_id127960120025×1.07
im_end_id5

Strukturell ähnlichste Modelle

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

Rohe Config-Felder

44 Felder
add_classification_headfalse
architecturesHunYuanDenseV1ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0.1
attention_head_dim128
bos_token_id127958
cla_share_factor2
class_num0
dense_list4096×1 + 0×1
torch_dtypebfloat16
eos_token_id127960
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
im_end_id5
im_newline_id11
im_start_id4
initializer_range0.02
intermediate_size14336
mask_init_id12
max_position_embeddings262144
mlp_biasfalse
model_typehunyuan_v1_dense
norm_typerms
num_attention_heads32
num_hidden_layers32
num_key_value_heads8
org_vocab_size128167
pad_id127961
pad_token_id127961
pool_typelast
pretraining_tp1
rms_norm_eps0.00001
rope_theta10000
sep_token_id127962
text_end_id7
text_start_id6
tie_word_embeddingstrue
transformers_version4.57.6
use_cachetrue
use_clafalse
use_qk_normtrue
use_rotary_pos_embtrue
vocab_size128167