Qwen · 2025-04 · MoE sparsa
Qwen3 30B A3B
Qwen3 30B A3B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2025-04, con 48 strati, dimensione nascosta 2048 e una finestra di contesto di 262,144 token.
Pila di strati
Attention ×48 · Strati 48
Dati chiave
| Laboratorio | Qwen |
|---|---|
| Pubblicazione | 2025-04 |
| Parametri | 30.4 mld |
| Attivi | 3.2 mld |
| Contesto | 262,144 tokens |
| Attention | GQA (32:4) |
| Strati | 48 |
| Dim. nascosta | 2,048 |
| Teste di attention | 32 |
| Vocabolario | 151,936 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | bf16 |
| Classe architetturale | Qwen3MoeForCausalLM |
Panoramica dell'architettura
Attention
attention grouped-query (GQA) — 32 q-heads / 4 kv-heads. RoPE θ=10,000,000.
FFN / MoE
È un mixture-of-experts sparso con 128 esperti instradati e routing top-8; circa 3.2 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 235B A22B
| Modello | Qwen3 30B A3B | Qwen3 235B A22B | Rapporto |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen3_moe | qwen3_moe | ＝ |
| architectures | Qwen3MoeForCausalLM | Qwen3MoeForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 2048 | 4096 | ×0.500 |
| num_hidden_layers | 48 | 94 | ×0.511 |
| num_attention_heads | 32 | 64 | ×0.500 |
| num_key_value_heads | 4 | 4 | ≈1 |
| head_dim | 128 | 128 | ≈1 |
| intermediate_size | 6144 | 12288 | ×0.500 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 8 | 8 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 768 | 1536 | ×0.500 |
| rope_theta | 10000000 | 5000000 | ×2.00 |
| max_position_embeddings | 262144 | 262144 | ≈1 |
| 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 | 1 | ≈1 |
| eos_token_id | 151645 | 151645 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| max_window_layers | 48 | 94 | ×0.511 |
| norm_topk_prob | true | true | ＝ |
| num_experts | 128 | 128 | ≈1 |
| output_router_logits | false | false | ＝ |
Architetture più simili
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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 | 2048 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 6144 |
| max_position_embeddings | 262144 |
| max_window_layers | 48 |
| model_type | qwen3_moe |
| moe_intermediate_size | 768 |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 32 |
| num_experts | 128 |
| num_experts_per_tok | 8 |
| num_hidden_layers | 48 |
| num_key_value_heads | 4 |
| output_router_logits | false |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 10000000 |
| 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 |