Hunyuan · 2026-05 · MoE épars

Hunyuan-TurboS 30B A3B

Hunyuan-TurboS 30B A3B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Hunyuan en 2026-05, avec 48 couches, une dimension cachée de 2048 et une fenêtre de contexte de 262,144 tokens.

Pile de couches

Attention ×48 · Couches 48

Faits clés

LaboratoireHunyuan
Publication2026-05
Paramètres30.3 Md
Actifs3.3 Md
Contexte262,144 tokens
AttentionGQA (32:4)
Couches48
Dimension cachée2,048
Têtes d'attention32
Vocabulaire120,832
Encodage positionnelRoPE
NormalisationRMSNorm
Activationsilu
Précisionbf16
Classe d'architectureHYV3ForCausalLM

Vue d'ensemble de l'architecture

t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 120,832 → Dimension cachée 2,048 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Têtes d'attention 32 Têtes KV 4 head dim 128 · RoPE Routeur E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +120… Expert partagé ×1 top-8 sur 128 experts · ≈ 3.3Md de paramètres actifs par token × 48 bloc transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Norme finale · RMSNorm LM head → Vocabulaire 120,832 p p p → token suivant Encodage positionnel RoPE Précision BF16 Contexte 256K tok
Dessiné d’après le config.json livré · 48 couches / largeur 2,048 / contexte 262,144. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention groupée (GQA) — 32 q-heads / 4 kv-heads. RoPE θ=11,158,840.

FFN / MoE

C’est un mélange d’experts épars : 128 experts routés avec routage top-8 ; environ 3.3Md de paramètres sont actifs par token.

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 Preview Base
ModèleHunyuan-TurboS 30B A3BHunyuan 3 Preview BaseRatio
model_typehy_v3hy_v3
architecturesHYV3ForCausalLMHYV3ForCausalLM
hidden_size20484096×0.500
num_hidden_layers4880×0.600
num_attention_heads3264×0.500
num_key_value_heads48×0.500
head_dim128128≈1
intermediate_size691213312×0.519
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok88≈1
moe_intermediate_size7681536×0.500
rope_theta11158840
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832120832≈1
num_nextn_predict_layers1
attn_impleager
bos_token_id120000
enable_attention_fp32_softmaxfalsefalse
enable_lm_head_fp32truetrue
enable_moe_fp32_combinefalsefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim7681536×0.500
first_k_dense_replace11≈1
initializer_range0.0060.006≈1

Architectures les plus proches

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

Champs bruts du config.json

39 champs
architecturesHYV3ForCausalLM
attn_impleager
bos_token_id120000
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim768
moe_intermediate_size768
first_k_dense_replace1
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size2048
initializer_range0.006
intermediate_size6912
max_position_embeddings262144
model_typehy_v3
moe_router_enable_expert_biastrue
moe_router_use_sigmoidtrue
num_attention_heads32
num_experts128
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers48
num_key_value_heads4
num_shared_experts1
output_router_logitstrue
pad_token_id120002
qk_normtrue
rms_norm_eps0.00001
rope_theta11158840
route_normtrue
router_scaling_factor2.826
sep_token_id120007
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.57.1
use_cachetrue
use_grouped_mmfalse
vocab_size120832