Qwen · 2025-04 · MoE sparsa
Qwen3 235B A22B
Qwen3 235B A22B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2025-04, con 94 strati, dimensione nascosta 4096 e una finestra di contesto di 262,144 token.
Pila di strati
Attention ×94 · Strati 94
Dati chiave
| Laboratorio | Qwen |
|---|---|
| Pubblicazione | 2025-04 |
| Parametri | 234.6 mld |
| Attivi | 21.7 mld |
| Contesto | 262,144 tokens |
| Attention | GQA (64:4) |
| Strati | 94 |
| Dim. nascosta | 4,096 |
| Teste di attention | 64 |
| Vocabolario | 151,936 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | bf16 |
| Classe architetturale | Qwen3MoeForCausalLM |
Panoramica dell'architettura
Attention
attention grouped-query (GQA) — 64 q-heads / 4 kv-heads. RoPE θ=5,000,000.
FFN / MoE
È un mixture-of-experts sparso con 128 esperti instradati e routing top-8; circa 21.7 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 Qwen3 0.6B
| Modello | Qwen3 235B A22B | Qwen3 0.6B | Rapporto |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen3_moe | qwen3 | ≠ |
| architectures | Qwen3MoeForCausalLM | Qwen3ForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 4096 | 1024 | ×4.00 |
| num_hidden_layers | 94 | 28 | ×3.36 |
| num_attention_heads | 64 | 16 | ×4.00 |
| num_key_value_heads | 4 | 8 | ×0.500 |
| head_dim | 128 | 128 | ≈1 |
| intermediate_size | 12288 | 3072 | ×4.00 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 8 | — | |
| moe_intermediate_size | 1536 | — | |
| rope_theta | 5000000 | 1000000 | ×5.00 |
| max_position_embeddings | 262144 | 40960 | ×6.40 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 151936 | 151936 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| bos_token_id | 151643 | 151643 | ≈1 |
| decoder_sparse_step | 1 | — | |
| eos_token_id | 151645 | 151645 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| max_window_layers | 94 | 28 | ×3.36 |
| norm_topk_prob | true | — | |
| num_experts | 128 | — | |
| output_router_logits | false | — |
Architetture più simili
- GLM-4.6 (GLM, 2025-10) 0.999
- GLM-4.5 (GLM, 2025-07) 0.999
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I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).
Campi grezzi del config.json
31 campi
| architectures | Qwen3MoeForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| bos_token_id | 151643 |
| decoder_sparse_step | 1 |
| eos_token_id | 151645 |
| head_dim | 128 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 4096 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 12288 |
| max_position_embeddings | 262144 |
| max_window_layers | 94 |
| model_type | qwen3_moe |
| moe_intermediate_size | 1536 |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts | 128 |
| num_experts_per_tok | 8 |
| num_hidden_layers | 94 |
| num_key_value_heads | 4 |
| output_router_logits | false |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 5000000 |
| router_aux_loss_coef | 0.001 |
| tie_word_embeddings | false |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.51.0 |
| use_cache | true |
| use_sliding_window | false |
| vocab_size | 151936 |