Hunyuan · 2026-08 · MoE épars

Hunyuan 4 Preview

Hunyuan 4 Preview est un Transformer à attention latente multi-tête (MLA) publié par Hunyuan en 2026-08, avec 78 couches, une dimension cachée de 6144 et une fenêtre de contexte de 1,048,576 tokens.

Pile de couches

sparse ×78 · Couches 78

Faits clés

LaboratoireHunyuan
Publication2026-08
Paramètres770 Md
Actifs49 Md
Contexte1,048,576 tokens
AttentionMLA · kv_lora_rank 512
Couches78
Dimension cachée6,144
Têtes d'attention64
Vocabulaire120,832
Encodage positionnellearned/absolute
NormalisationRMSNorm
Activationsilu
Précisionfp8
Classe d'architectureHYV4ForCausalLM

Vue d'ensemble de l'architecture

t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 120,832 → Dimension cachée 6,144 Q · 64 Wᴰᴷⱽ ↓ c_KV · 512 kᴿ · RoPE 64 Wᵁᴷ/Wᵁⱽ ↑ ⊕kᴿ Attention Cache KV/token ≈ 512+64 contre 2·6,144 en dense → ≈ 1/21.3 Routeur E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… Expert partagé ×1 top-8 sur 256 experts · ≈ 49Md de paramètres actifs par token × 78 bloc transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Norme finale · RMSNorm LM head → Vocabulaire 120,832 p p p → token suivant MTP ×1 → +1 tokens futurs Encodage positionnel learned/absolute Précision FP8 Contexte 1024K tok
Dessiné d’après le config.json livré · 78 couches / largeur 6,144 / contexte 1,048,576. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention latente multi-tête (MLA). kv_lora_rank=512.

FFN / MoE

C’est un mélange d’experts épars : 256 experts routés avec routage top-8 ; environ 49Md de paramètres sont actifs par token.

La configuration embarque 1 couches supplémentaires de prédiction multi-tokens (MTP) servant à accélérer le décodage.

Comparaison champ à champ

Comparé au modèle précédent du même labo ; à défaut, au modèle structurellement le plus proche. La colonne ratio = ce modèle ÷ le modèle comparé.

Comparaison complète avec le prédécesseur Hunyuan 3
ModèleHunyuan 4 PreviewHunyuan 3Ratio
model_typehy_v4hy_v3
architecturesHYV4ForCausalLMHYV3ForCausalLM
hidden_size61444096×1.50
num_hidden_layers7880×0.975
num_attention_heads6464≈1
num_key_value_heads88≈1
head_dim64128×0.500
intermediate_size1843213312×1.38
hidden_actsilusilu
n_routed_experts256
num_experts_per_tok88≈1
n_shared_experts1
moe_intermediate_size20481536×1.33
kv_lora_rank512
qk_rope_head_dim64
q_lora_rank2048
max_position_embeddings1048576262144×4.00
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832120832≈1
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers11≈1
attention_biasfalse
attention_dropout0
bitwise_backward_alignfalse
bos_token_id120000120000≈1
dtypebfloat16bfloat16

Architectures les plus proches

La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).

Champs bruts du config.json

58 champs
architecturesHYV4ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bitwise_backward_alignfalse
bos_token_id120000
dtypebfloat16
enable_ihctrue
enable_lm_head_fp32true
eos_token_id120025
gated_mlatrue
gating_typeelementwise
hc_eps0.000001
hc_magnitude2
hc_mult4
head_dim64
hidden_actsilu
hidden_size6144
index_head_dim128
index_n_heads32
index_topk2048
indexer_typesfull×21 + shared×57
initializer_range0.006
intermediate_size18432
kv_lora_rank512
layer_typesdeepseek_sparse_attention×78
learnable_sinktrue
learnable_sink_init0
max_position_embeddings1048576
mlp_layer_typesdense×1 + sparse×77
model_typehy_v4
moe_intermediate_size2048
mtp_loss_factor0.1
n_group1
n_routed_experts256
n_shared_experts1
norm_topk_probtrue
num_attention_heads64
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers78
num_key_value_heads8
num_nextn_predict_layers1
pad_token_id120002
q_lora_rank2048
qk_head_dim256
qk_nope_head_dim192
qk_rope_head_dim64
rms_norm_eps0.00001
routed_scaling_factor2.827
swiglu_limit10
tie_word_embeddingsfalse
topk_group1
transformers_version5.16.2
use_cachetrue
use_dsatrue
use_mlatrue
v_head_dim256
vocab_size120832
torch_dtypebfloat16