Hunyuan · 2026-07 · MoE sparsa

Hunyuan 3

Hunyuan 3 è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Hunyuan nel 2026-07, con 80 strati, dimensione nascosta 4096 e una finestra di contesto di 262,144 token.

Pila di strati

Attention ×80 · Strati 80

Dati chiave

LaboratorioHunyuan
Pubblicazione2026-07
Parametri296.3 mld
Attivi19.9 mld
Contesto262,144 tokens
AttentionGQA (64:8)
Strati80
Dim. nascosta4,096
Teste di attention64
Vocabolario120,832
Codifica posizionalelearned/absolute
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleHYV3ForCausalLM

Panoramica dell'architettura

t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 120,832 → Dim. nascosta 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Teste di attention 64 Teste KV 8 head dim 128 · learned/absolute Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +184… Esperto condiviso ×1 top-8 su 192 esperti · ≈ 19.9mld parametri attivi per token × 80 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 120,832 p p p → token successivo MTP ×1 → +1 token futuri Codifica posizionale learned/absolute Precisione BF16 Contesto 256K tok
Disegnato dal config.json distribuito · 80 strati / larghezza 4,096 / contesto 262,144. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads.

FFN / MoE

È un mixture-of-experts sparso con 192 esperti instradati e routing top-8; circa 19.9 milioni di parametri sono attivi per token.

La configurazione include 1 strati extra di predizione multi-token (MTP) usati per accelerare il decodice.

Confronto campo per campo

Confronto con il modello precedente dello stesso laboratorio; in assenza, col modello strutturalmente più vicino. La colonna rapporto = questo modello ÷ modello di confronto.

Confronto completo con il predecessore Hunyuan-TurboS 7B
ModelloHunyuan 3Hunyuan-TurboS 7BRapporto
model_typehy_v3hunyuan_v1_dense
architecturesHYV3ForCausalLMHunYuanDenseV1ForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers8032×2.50
num_attention_heads6432×2.00
num_key_value_heads88≈1
head_dim128128≈1
intermediate_size1331214336×0.929
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size1536
rope_theta10000
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832128167×0.943
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers1
bos_token_id120000127958×0.938
dtypebfloat16
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025127960×0.938
expert_hidden_dim1536
first_k_dense_replace1

Architetture più simili

I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).

Campi grezzi del config.json

39 campi
architecturesHYV3ForCausalLM
bos_token_id120000
dtypebfloat16
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim1536
moe_intermediate_size1536
first_k_dense_replace1
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
initializer_range0.006
intermediate_size13312
max_position_embeddings262144
model_typehy_v3
moe_router_enable_expert_biastrue
moe_router_use_sigmoidtrue
num_attention_heads64
num_experts192
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers80
num_key_value_heads8
num_shared_experts1
output_router_logitstrue
pad_token_id120002
qk_normtrue
rms_norm_eps0.00001
route_normtrue
router_scaling_factor2.826
sep_token_id120007
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version5.6.0
use_cachetrue
use_grouped_mmfalse
vocab_size120832
num_nextn_predict_layers1