Hunyuan · 2026-05 · Densa · Multimodale

Hunyuan-TurboS 7B

Hunyuan-TurboS 7B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Hunyuan nel 2026-05, con 32 strati, dimensione nascosta 4096 e una finestra di contesto di 262,144 token.

Pila di strati

Attention ×32 · Strati 32

Dati chiave

LaboratorioHunyuan
Pubblicazione2026-05
Parametri7.8 mld
Contesto262,144 tokens
AttentionGQA (32:8)
Strati32
Dim. nascosta4,096
Teste di attention32
Vocabolario128,167
Codifica posizionaleRoPE
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleHunYuanDenseV1ForCausalLM

Panoramica dell'architettura

Ingresso vision → token t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 128,167 → Dim. nascosta 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Teste di attention 32 Teste KV 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU Dim. FFN 14,336 × 32 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 128,167 p p p → token successivo Codifica posizionale RoPE Precisione BF16 Contesto 256K tok Vision ⇢ token
Disegnato dal config.json distribuito · 32 strati / larghezza 4,096 / contesto 262,144. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 32 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=10,000.

FFN / MoE

È un modello denso: tutti i 7.8 milioni di parametri partecipano al calcolo di ogni 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-TurboS 30B A3B
ModelloHunyuan-TurboS 7BHunyuan-TurboS 30B A3BRapporto
model_typehunyuan_v1_densehy_v3
architecturesHunYuanDenseV1ForCausalLMHYV3ForCausalLM
hidden_size40962048×2.00
num_hidden_layers3248×0.667
num_attention_heads3232≈1
num_key_value_heads84×2.00
head_dim128128≈1
intermediate_size143366912×2.07
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size768
rope_theta1000011158840×0.001
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size128167120832×1.06
torch_dtypebfloat16
add_classification_headfalse
attention_biasfalse
attention_dropout0.1
attention_head_dim128
bos_token_id127958120000×1.07
cla_share_factor2
class_num0
dense_list4096×1 + 0×1
eos_token_id127960120025×1.07
im_end_id5

Architetture più simili

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

Campi grezzi del config.json

44 campi
add_classification_headfalse
architecturesHunYuanDenseV1ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0.1
attention_head_dim128
bos_token_id127958
cla_share_factor2
class_num0
dense_list4096×1 + 0×1
torch_dtypebfloat16
eos_token_id127960
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
im_end_id5
im_newline_id11
im_start_id4
initializer_range0.02
intermediate_size14336
mask_init_id12
max_position_embeddings262144
mlp_biasfalse
model_typehunyuan_v1_dense
norm_typerms
num_attention_heads32
num_hidden_layers32
num_key_value_heads8
org_vocab_size128167
pad_id127961
pad_token_id127961
pool_typelast
pretraining_tp1
rms_norm_eps0.00001
rope_theta10000
sep_token_id127962
text_end_id7
text_start_id6
tie_word_embeddingstrue
transformers_version4.57.6
use_cachetrue
use_clafalse
use_qk_normtrue
use_rotary_pos_embtrue
vocab_size128167