Qwen · 2026-02 · Dense · Multimodal

Qwen3.5 9B

Qwen3.5 9B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Qwen en 2026-02, avec 32 couches, une dimension cachée de 4096 et une fenêtre de contexte de 262,144 tokens.

Pile de couches

Linéaire ×24 Attention ×8 · Couches 32

Faits clés

LaboratoireQwen
Publication2026-02
Paramètres7.9 Md
Contexte262,144 tokens
AttentionGQA (16:4)
Couches32
Dimension cachée4,096
Têtes d'attention16
Vocabulaire248,320
Encodage positionnellearned/absolute
NormalisationRMSNorm
Activationsilu
Précisionbf16
Classe d'architectureQwen3_5ForConditionalGeneration

Vue d'ensemble de l'architecture

Entrée vision → tokens t₁ t₂ t₃ t₄ tokens d’entrée Embedding · Vocabulaire 248,320 → Dimension cachée 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Têtes d'attention 16 Têtes KV 4 head dim 256 · learned/absolute FFN · SwiGLU Dim. FFN 12,288 × 32 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 · 32 couches / largeur 4,096 / contexte 262,144. Schéma original de cet atlas.

Attention

attention groupée (GQA) — 16 q-heads / 4 kv-heads.

FFN / MoE

C’est un modèle dense : la totalité des 7.9Md de paramètres participe au calcul de chaque 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 Qwen3.5 397B A17B
ModèleQwen3.5 9BQwen3.5 397B A17BRatio
model_typeqwen3_5qwen3_5_moe
architecturesQwen3_5ForConditionalGenerationQwen3_5MoeForConditionalGeneration
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers3260×0.533
num_attention_heads1632×0.500
num_key_value_heads42×2.00
head_dim256256≈1
intermediate_size12288
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok10
moe_intermediate_size1024
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320248320≈1
image_token_id248056248056≈1
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.57.0.dev04.57.0.dev0
video_token_id248057248057≈1
vision_end_token_id248054248054≈1
vision_start_token_id248053248053≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetruetrue
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id248044248044≈1
full_attention_interval44≈1

Architectures les plus proches

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

Champs bruts du config.json

35 champs
architecturesQwen3_5ForConditionalGeneration
image_token_id248056
model_typeqwen3_5
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_size4096
initializer_range0.02
intermediate_size12288
layer_typeslinear_attention×24 + full_attention×8
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads32
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads16
num_hidden_layers32
num_key_value_heads4
rms_norm_eps0.000001
use_cachetrue
vocab_size248320
mamba_ssm_dtypefloat32