Hunyuan · 2026-05 · MoE sparsa

Hunyuan-TurboS 30B A3B

Hunyuan-TurboS 30B A3B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Hunyuan nel 2026-05, con 48 strati, dimensione nascosta 2048 e una finestra di contesto di 262,144 token.

Pila di strati

Attention ×48 · Strati 48

Dati chiave

LaboratorioHunyuan
Pubblicazione2026-05
Parametri30.3 mld
Attivi3.3 mld
Contesto262,144 tokens
AttentionGQA (32:4)
Strati48
Dim. nascosta2,048
Teste di attention32
Vocabolario120,832
Codifica posizionaleRoPE
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleHYV3ForCausalLM

Panoramica dell'architettura

t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 120,832 → Dim. nascosta 2,048 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Teste di attention 32 Teste KV 4 head dim 128 · RoPE Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +120… Esperto condiviso ×1 top-8 su 128 esperti · ≈ 3.3mld parametri attivi per token × 48 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 120,832 p p p → token successivo Codifica posizionale RoPE Precisione BF16 Contesto 256K tok
Disegnato dal config.json distribuito · 48 strati / larghezza 2,048 / contesto 262,144. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 32 q-heads / 4 kv-heads. RoPE θ=11,158,840.

FFN / MoE

È un mixture-of-experts sparso con 128 esperti instradati e routing top-8; circa 3.3 milioni di parametri sono attivi per token.

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 3 Preview Base
ModelloHunyuan-TurboS 30B A3BHunyuan 3 Preview BaseRapporto
model_typehy_v3hy_v3
architecturesHYV3ForCausalLMHYV3ForCausalLM
hidden_size20484096×0.500
num_hidden_layers4880×0.600
num_attention_heads3264×0.500
num_key_value_heads48×0.500
head_dim128128≈1
intermediate_size691213312×0.519
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok88≈1
moe_intermediate_size7681536×0.500
rope_theta11158840
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832120832≈1
num_nextn_predict_layers1
attn_impleager
bos_token_id120000
enable_attention_fp32_softmaxfalsefalse
enable_lm_head_fp32truetrue
enable_moe_fp32_combinefalsefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim7681536×0.500
first_k_dense_replace11≈1
initializer_range0.0060.006≈1

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
attn_impleager
bos_token_id120000
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim768
moe_intermediate_size768
first_k_dense_replace1
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size2048
initializer_range0.006
intermediate_size6912
max_position_embeddings262144
model_typehy_v3
moe_router_enable_expert_biastrue
moe_router_use_sigmoidtrue
num_attention_heads32
num_experts128
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers48
num_key_value_heads4
num_shared_experts1
output_router_logitstrue
pad_token_id120002
qk_normtrue
rms_norm_eps0.00001
rope_theta11158840
route_normtrue
router_scaling_factor2.826
sep_token_id120007
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.57.1
use_cachetrue
use_grouped_mmfalse
vocab_size120832