Qwen · 2025-04 · Densa

Qwen3 0.6B

Qwen3 0.6B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2025-04, con 28 strati, dimensione nascosta 1024 e una finestra di contesto di 40,960 token.

Pila di strati

Attention ×28 · Strati 28

Dati chiave

LaboratorioQwen
Pubblicazione2025-04
Parametri0.6 mld
Contesto40,960 tokens
AttentionGQA (16:8)
Strati28
Dim. nascosta1,024
Teste di attention16
Vocabolario151,936
Codifica posizionaleRoPE
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleQwen3ForCausalLM

Panoramica dell'architettura

t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 151,936 → Dim. nascosta 1,024 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Teste di attention 16 Teste KV 8 head dim 128 · RoPE FFN · SwiGLU Dim. FFN 3,072 × 28 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 151,936 p p p → token successivo Codifica posizionale RoPE Precisione BF16 Contesto 40K tok
Disegnato dal config.json distribuito · 28 strati / larghezza 1,024 / contesto 40,960. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 16 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.

FFN / MoE

È un modello denso: tutti i 0.6 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 Qwen2.5 7B
ModelloQwen3 0.6BQwen2.5 7BRapporto
model_typeqwen3qwen2
architecturesQwen3ForCausalLMQwen2ForCausalLM
hidden_size10243584×0.286
num_hidden_layers2828≈1
num_attention_heads1628×0.571
num_key_value_heads84×2.00
head_dim128
intermediate_size307218944×0.162
hidden_actsilusilu
rope_theta10000001000000≈1
max_position_embeddings4096032768×1.25
sliding_window131072
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size151936152064≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
attention_biasfalse
attention_dropout00
bos_token_id151643151643≈1
eos_token_id151645151645≈1
initializer_range0.020.02≈1
max_window_layers2828≈1
tie_word_embeddingstruefalse
transformers_version4.51.04.43.1
use_cachetruetrue
use_sliding_windowfalsefalse

Architetture più simili

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

Campi grezzi del config.json

24 campi
architecturesQwen3ForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bos_token_id151643
eos_token_id151645
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size1024
initializer_range0.02
intermediate_size3072
max_position_embeddings40960
max_window_layers28
model_typeqwen3
num_attention_heads16
num_hidden_layers28
num_key_value_heads8
rms_norm_eps0.000001
rope_theta1000000
tie_word_embeddingstrue
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.51.0
use_cachetrue
use_sliding_windowfalse
vocab_size151936