Qwen · 2025-09 · MoE épars

Qwen3-Next 80B A3B

Qwen3-Next 80B A3B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Qwen en 2025-09, avec 48 couches, une dimension cachée de 2048 et une fenêtre de contexte de 262,144 tokens.

Pile de couches

Linéaire ×36 Attention ×12 · Couches 48

Faits clés

LaboratoireQwen
Publication2025-09
Paramètres78.7 Md
Actifs2.9 Md
Contexte262,144 tokens
AttentionGQA (16:2)
Couches48
Dimension cachée2,048
Têtes d'attention16
Vocabulaire151,936
Encodage positionnelRoPE
NormalisationRMSNorm
Activationsilu
Précisionbf16
Classe d'architectureQwen3NextForCausalLM

Vue d'ensemble de l'architecture

t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 151,936 → Dimension cachée 2,048 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 Têtes d'attention 16 Têtes KV 2 head dim 256 · RoPE Routeur E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +504… Expert partagé ×1 top-10 sur 512 experts · ≈ 2.9Md de paramètres actifs par token × 48 bloc transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Norme finale · RMSNorm LM head → Vocabulaire 151,936 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) — 16 q-heads / 2 kv-heads. RoPE θ=10,000,000.

FFN / MoE

C’est un mélange d’experts épars : 512 experts routés avec routage top-10 ; environ 2.9Md 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 Qwen3 8B
ModèleQwen3-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

Architectures les plus proches

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

Champs bruts du config.json

37 champs
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