Qwen · 2026-02 · MoE épars · Multimodal

Qwen3.5 122B A10B

Qwen3.5 122B A10B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Qwen en 2026-02, avec 48 couches, une dimension cachée de 3072 et une fenêtre de contexte de 262,144 tokens.

Pile de couches

Linéaire ×36 Attention ×12 · Couches 48

Faits clés

LaboratoireQwen
Publication2026-02
Paramètres119.9 Md
Actifs7.6 Md
Contexte262,144 tokens
AttentionGQA (32:2)
Couches48
Dimension cachée3,072
Têtes d'attention32
Vocabulaire248,320
Encodage positionnellearned/absolute
NormalisationRMSNorm
Activationsilu
Précisionbf16
Classe d'architectureQwen3_5MoeForConditionalGeneration

Vue d'ensemble de l'architecture

Entrée vision → tokens t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 248,320 → Dimension cachée 3,072 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 Têtes d'attention 32 Têtes KV 2 head dim 256 · learned/absolute Routeur E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… Expert partagé ×1 top-8 sur 256 experts · ≈ 7.6Md de paramètres actifs par token × 48 bloc transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Norme finale · RMSNorm LM head → Vocabulaire 248,320 p p p → token suivant MTP ×1 → +1 tokens futurs Encodage positionnel learned/absolute Précision BF16 Contexte 256K tok Vision ⇢ token
Dessiné d’après le config.json livré · 48 couches / largeur 3,072 / contexte 262,144. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention groupée (GQA) — 32 q-heads / 2 kv-heads.

FFN / MoE

C’est un mélange d’experts épars : 256 experts routés avec routage top-8 ; environ 7.6Md 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 Qwen3-Coder-Next
ModèleQwen3.5 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

Architectures les plus proches

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

Champs bruts du config.json

39 champs
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