Qwen · 2026-02 · Sparsames MoE · Multimodal

Qwen3.5 122B A10B

Qwen3.5 122B A10B ist ein Grouped-Query-Attention (GQA)-Transformer, veröffentlicht von Qwen im 2026-02, mit 48 Schichten, Hidden-Größe 3072 und einem Kontextfenster von 262,144 Tokens.

Schichtstapel

Linear ×36 Attention ×12 · Schichten 48

Kernfakten

LaborQwen
Veröffentlicht2026-02
Parameter119.9 Mrd.
Aktiv7.6 Mrd.
Kontext262,144 tokens
AttentionGQA (32:2)
Schichten48
Hidden-Dim.3,072
Attention-Köpfe32
Vokabular248,320
Positionscodierunglearned/absolute
NormierungRMSNorm
Aktivierungsilu
Präzisionbf16
ArchitekturklasseQwen3_5MoeForConditionalGeneration

Architekturüberblick

Visionseingabe → Tokens t₁ t₂ t₃ t₄ Eingabetokens Embedding · Vokabular 248,320 → Hidden-Dim. 3,072 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 Attention-Köpfe 32 KV-Köpfe 2 head dim 256 · learned/absolute Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… Geteilter Experte ×1 Top-8 von 256 Experten · ≈ 7.6 Mrd. Parameter pro Token aktiv × 48 Transformer-Block Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Finale Norm · RMSNorm LM head → Vokabular 248,320 p p p → nächstes Token MTP ×1 → +1 zukünftige Tokens Positionscodierung learned/absolute Präzision BF16 Kontext 256K tok Vision ⇢ token
Gezeichnet nach der mitgelieferten config.json · 48 Schichten / Breite 3,072 / Kontext 262,144. Originaldiagramm dieses Atlas.

Attention

Grouped-Query-Attention (GQA) — 32 q-heads / 2 kv-heads.

FFN / MoE

Es handelt sich um ein sparsames Mixture-of-Experts mit 256 gerouteten Experten und Top-8-Routing; etwa 7.6 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 Qwen3-Coder-Next
ModellQwen3.5 122B A10BQwen3-Coder-NextRatio
model_typeqwen3_5_moeqwen3_next
architecturesQwen3_5MoeForConditionalGenerationQwen3NextForCausalLM
hidden_size30722048×1.50
num_hidden_layers4848≈1
num_attention_heads3216×2.00
num_key_value_heads22≈1
head_dim256256≈1
intermediate_size5120
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok810×0.800
moe_intermediate_size1024512×2.00
rope_theta5000000
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320151936×1.63
torch_dtypebfloat16
image_token_id248056
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.57.0.dev04.57.0.dev0
video_token_id248057
vision_end_token_id248054
vision_start_token_id248053
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetrue
dtypebfloat16

Strukturell ähnlichste Modelle

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

Rohe Config-Felder

39 Felder
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_size3072
initializer_range0.02
layer_typeslinear_attention×36 + full_attention×12
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads64
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
moe_intermediate_size1024
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads32
num_experts256
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers48
num_key_value_heads2
rms_norm_eps0.000001
router_aux_loss_coef0.001
shared_expert_intermediate_size1024
use_cachetrue
vocab_size248320
mamba_ssm_dtypefloat32