Qwen · 2025-09 · Sparsames MoE

Qwen3-Next 80B A3B

Qwen3-Next 80B A3B ist ein Grouped-Query-Attention (GQA)-Transformer, veröffentlicht von Qwen im 2025-09, mit 48 Schichten, Hidden-Größe 2048 und einem Kontextfenster von 262,144 Tokens.

Schichtstapel

Linear ×36 Attention ×12 · Schichten 48

Kernfakten

LaborQwen
Veröffentlicht2025-09
Parameter78.7 Mrd.
Aktiv2.9 Mrd.
Kontext262,144 tokens
AttentionGQA (16:2)
Schichten48
Hidden-Dim.2,048
Attention-Köpfe16
Vokabular151,936
PositionscodierungRoPE
NormierungRMSNorm
Aktivierungsilu
Präzisionbf16
ArchitekturklasseQwen3NextForCausalLM

Architekturüberblick

t₁ t₂ t₃ t₄ Eingabetokens Embedding · Vokabular 151,936 → Hidden-Dim. 2,048 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 Attention-Köpfe 16 KV-Köpfe 2 head dim 256 · RoPE Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +504… Geteilter Experte ×1 Top-10 von 512 Experten · ≈ 2.9 Mrd. Parameter pro Token aktiv × 48 Transformer-Block Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Finale Norm · RMSNorm LM head → Vokabular 151,936 p p p → nächstes Token Positionscodierung RoPE Präzision BF16 Kontext 256K tok
Gezeichnet nach der mitgelieferten config.json · 48 Schichten / Breite 2,048 / Kontext 262,144. Originaldiagramm dieses Atlas.

Attention

Grouped-Query-Attention (GQA) — 16 q-heads / 2 kv-heads. RoPE θ=10,000,000.

FFN / MoE

Es handelt sich um ein sparsames Mixture-of-Experts mit 512 gerouteten Experten und Top-10-Routing; etwa 2.9 Mrd. Parameter sind pro Token aktiv.

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 Qwen3 8B
ModellQwen3-Next 80B A3BQwen3 8BRatio
model_typeqwen3_nextqwen3
architecturesQwen3NextForCausalLMQwen3ForCausalLM
hidden_size20484096×0.500
num_hidden_layers4836×1.33
num_attention_heads1632×0.500
num_key_value_heads28×0.250
head_dim256128×2.00
intermediate_size512012288×0.417
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok10
moe_intermediate_size512
rope_theta100000001000000×10.00
max_position_embeddings26214440960×6.40
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size151936151936≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
attention_dropout00
bos_token_id151643151643≈1
decoder_sparse_step1
eos_token_id151645151645≈1
full_attention_interval4
initializer_range0.020.02≈1
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads32

Strukturell ähnlichste Modelle

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

Rohe Config-Felder

37 Felder
architecturesQwen3NextForCausalLM
attention_dropout0
bos_token_id151643
decoder_sparse_step1
eos_token_id151645
full_attention_interval4
head_dim256
hidden_actsilu
hidden_size2048
initializer_range0.02
intermediate_size5120
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads32
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
model_typeqwen3_next
moe_intermediate_size512
norm_topk_probtrue
num_attention_heads16
num_experts512
num_experts_per_tok10
num_hidden_layers48
num_key_value_heads2
output_router_logitsfalse
partial_rotary_factor0.25
rms_norm_eps0.000001
rope_theta10000000
router_aux_loss_coef0.001
shared_expert_intermediate_size512
tie_word_embeddingsfalse
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.57.0.dev0
use_cachetrue
use_sliding_windowfalse
vocab_size151936