Qwen · 2026-08 · MoE épars
Qwen3.8 2.4T A95B
Qwen3.8 2.4T A95B est un Transformer à attention groupée (GQA) publié par Qwen en 2026-08, avec 92 couches, une dimension cachée de 8192 et une fenêtre de contexte de 262,144 tokens.
Pile de couches
Linéaire ×69 Attention ×23 · Couches 92
Faits clés
| Laboratoire | Qwen |
|---|---|
| Publication | 2026-08 |
| Paramètres | 2,399.6 Md |
| Actifs | 95 Md |
| Contexte | 262,144 tokens |
| Attention | GQA (64:4) |
| Couches | 92 |
| Dimension cachée | 8,192 |
| Têtes d'attention | 64 |
| Vocabulaire | 248,320 |
| Encodage positionnel | RoPE |
| Normalisation | RMSNorm |
| Activation | silu |
| Précision | bf16 |
| Classe d'architecture | Qwen3_5MoeForCausalLM |
Vue d'ensemble de l'architecture
Attention
attention groupée (GQA) — 64 q-heads / 4 kv-heads.
FFN / MoE
C’est un mélange d’experts épars : 512 experts routés avec routage top-10 ; environ 95Md 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 Qwen3.6 35B A3B
| Modèle | Qwen3.8 2.4T A95B | Qwen3.6 35B A3B | Ratio |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen3_5_moe_text | qwen3_5_moe | ≠ |
| architectures | Qwen3_5MoeForCausalLM | Qwen3_5MoeForConditionalGeneration | ≠ |
| hidden_size | 8192 | 2048 | ×4.00 |
| num_hidden_layers | 92 | 40 | ×2.30 |
| num_attention_heads | 64 | 16 | ×4.00 |
| num_key_value_heads | 4 | 2 | ×2.00 |
| head_dim | 256 | 256 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 10 | 8 | ×1.25 |
| moe_intermediate_size | 2048 | 512 | ×4.00 |
| max_position_embeddings | 262144 | 262144 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 248320 | 248320 | ≈1 |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| attn_output_gate | true | true | ＝ |
| bos_token_id | 248044 | 248044 | ≈1 |
| dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| eos_token_id | 248044 | 248044 | ≈1 |
| full_attention_interval | 4 | 4 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| layer_types | linear_attention×69 + full_attention×23 | linear_attention×30 + full_attention×10 | ≠ |
| linear_conv_kernel_dim | 4 | 4 | ≈1 |
| linear_key_head_dim | 128 | 128 | ≈1 |
| linear_num_key_heads | 16 | 16 | ≈1 |
| linear_num_value_heads | 128 | 32 | ×4.00 |
Architectures les plus proches
- GLM-4.5 (GLM, 2025-07) 0.994
- GLM-4.6 (GLM, 2025-10) 0.994
- Qwen3 235B A22B (Qwen, 2025-04) 0.991
- MiniMax-Text-01 (MiniMax, 2025-01) 0.982
- MiniMax-M1 (MiniMax, 2025-06) 0.982
- GLM-4.5-Air (GLM, 2025-07) 0.980
La similarité varie de 0 (aucune caractéristique catégorielle commune) à 1 (profils identiques).
Champs bruts du config.json
39 champs
| architectures | Qwen3_5MoeForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| attn_output_gate | true |
| bos_token_id | 248044 |
| dtype | bfloat16 |
| eos_token_id | 248044 |
| full_attention_interval | 4 |
| head_dim | 256 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 8192 |
| initializer_range | 0.02 |
| layer_types | linear_attention×69 + full_attention×23 |
| linear_conv_kernel_dim | 4 |
| linear_key_head_dim | 128 |
| linear_num_key_heads | 16 |
| linear_num_value_heads | 128 |
| linear_value_head_dim | 128 |
| mamba_ssm_dtype | float32 |
| max_position_embeddings | 262144 |
| model_type | qwen3_5_moe_text |
| moe_intermediate_size | 2048 |
| mtp_num_hidden_layers | 1 |
| mtp_use_dedicated_embeddings | false |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts | 512 |
| num_experts_per_tok | 10 |
| num_hidden_layers | 92 |
| num_key_value_heads | 4 |
| output_gate_type | swish |
| output_router_logits | false |
| partial_rotary_factor | 0.25 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| router_aux_loss_coef | 0.001 |
| shared_expert_intermediate_size | 2048 |
| tie_word_embeddings | false |
| transformers_version | 4.57.3 |
| use_cache | true |
| vocab_size | 248320 |