Qwen · 2025-04 · Dense
Qwen3 0.6B
Qwen3 0.6B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Qwen en 2025-04, avec 28 couches, une dimension cachée de 1024 et une fenêtre de contexte de 40,960 tokens.
Pile de couches
Attention ×28 · Couches 28
Faits clés
| Laboratoire | Qwen |
|---|---|
| Publication | 2025-04 |
| Paramètres | 0.6 Md |
| Contexte | 40,960 tokens |
| Attention | GQA (16:8) |
| Couches | 28 |
| Dimension cachée | 1,024 |
| Têtes d'attention | 16 |
| Vocabulaire | 151,936 |
| Encodage positionnel | RoPE |
| Normalisation | RMSNorm |
| Activation | silu |
| Précision | bf16 |
| Classe d'architecture | Qwen3ForCausalLM |
Vue d'ensemble de l'architecture
Attention
attention groupée (GQA) — 16 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.
FFN / MoE
C’est un modèle dense : la totalité des 0.6Md de paramètres participe au calcul de chaque 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 Qwen2.5 7B
| Modèle | Qwen3 0.6B | Qwen2.5 7B | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen3 | qwen2 | ≠ |
| architectures | Qwen3ForCausalLM | Qwen2ForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 1024 | 3584 | ×0.286 |
| num_hidden_layers | 28 | 28 | ≈1 |
| num_attention_heads | 16 | 28 | ×0.571 |
| num_key_value_heads | 8 | 4 | ×2.00 |
| head_dim | 128 | — | |
| intermediate_size | 3072 | 18944 | ×0.162 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| rope_theta | 1000000 | 1000000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 40960 | 32768 | ×1.25 |
| sliding_window | — | 131072 | |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 151936 | 152064 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| attention_bias | false | — | |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| bos_token_id | 151643 | 151643 | ≈1 |
| eos_token_id | 151645 | 151645 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| max_window_layers | 28 | 28 | ≈1 |
| tie_word_embeddings | true | false | ≠ |
| transformers_version | 4.51.0 | 4.43.1 | ≠ |
| use_cache | true | true | ＝ |
| use_sliding_window | false | false | ＝ |
Architectures les plus proches
- Qwen2.5 7B (Qwen, 2024-09) 0.989
- Mistral 7B (Mistral, 2023-09) 0.988
- Hunyuan 7B (Hunyuan, 2025-08) 0.988
- Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 0.988
- Llama 3.1 8B (Meta, 2024-07) 0.988
- Hunyuan-TurboS 7B (Hunyuan, 2026-05) 0.987
La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).
Champs bruts du config.json
24 champs
| architectures | Qwen3ForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| bos_token_id | 151643 |
| eos_token_id | 151645 |
| head_dim | 128 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 1024 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 3072 |
| max_position_embeddings | 40960 |
| max_window_layers | 28 |
| model_type | qwen3 |
| num_attention_heads | 16 |
| num_hidden_layers | 28 |
| num_key_value_heads | 8 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 1000000 |
| tie_word_embeddings | true |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.51.0 |
| use_cache | true |
| use_sliding_window | false |
| vocab_size | 151936 |