Qwen · 2026-02 · MoE sparsa · Multimodale

Qwen3.5 122B A10B

Qwen3.5 122B A10B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2026-02, con 48 strati, dimensione nascosta 3072 e una finestra di contesto di 262,144 token.

Pila di strati

Lineare ×36 Attention ×12 · Strati 48

Dati chiave

LaboratorioQwen
Pubblicazione2026-02
Parametri119.9 mld
Attivi7.6 mld
Contesto262,144 tokens
AttentionGQA (32:2)
Strati48
Dim. nascosta3,072
Teste di attention32
Vocabolario248,320
Codifica posizionalelearned/absolute
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleQwen3_5MoeForConditionalGeneration

Panoramica dell'architettura

Ingresso vision → token t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 248,320 → Dim. nascosta 3,072 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 Teste di attention 32 Teste KV 2 head dim 256 · learned/absolute Router E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… Esperto condiviso ×1 top-8 su 256 esperti · ≈ 7.6mld parametri attivi per token × 48 blocco transformer Attention FFN / MoE RMSNorm pre-norm Normalizzazione finale · RMSNorm LM head → Vocabolario 248,320 p p p → token successivo MTP ×1 → +1 token futuri Codifica posizionale learned/absolute Precisione BF16 Contesto 256K tok Vision ⇢ token
Disegnato dal config.json distribuito · 48 strati / larghezza 3,072 / contesto 262,144. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 32 q-heads / 2 kv-heads.

FFN / MoE

È un mixture-of-experts sparso con 256 esperti instradati e routing top-8; circa 7.6 milioni di parametri sono attivi per token.

La configurazione include 1 strati extra di predizione multi-token (MTP) usati per accelerare il decodice.

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-Coder-Next
ModelloQwen3.5 122B A10BQwen3-Coder-NextRapporto
model_typeqwen3_5_moeqwen3_next
architecturesQwen3_5MoeForConditionalGenerationQwen3NextForCausalLM
hidden_size30722048×1.50
num_hidden_layers4848≈1
num_attention_heads3216×2.00
num_key_value_heads22≈1
head_dim256256≈1
intermediate_size5120
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok810×0.800
moe_intermediate_size1024512×2.00
rope_theta5000000
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320151936×1.63
torch_dtypebfloat16
image_token_id248056
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.57.0.dev04.57.0.dev0
video_token_id248057
vision_end_token_id248054
vision_start_token_id248053
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetrue
dtypebfloat16

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
architecturesQwen3_5MoeForConditionalGeneration
image_token_id248056
model_typeqwen3_5_moe
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.57.0.dev0
video_token_id248057
vision_end_token_id248054
vision_start_token_id248053
attention_biasfalse
attention_dropout0
attn_output_gatetrue
dtypebfloat16
eos_token_id248044
full_attention_interval4
head_dim256
hidden_actsilu
hidden_size3072
initializer_range0.02
layer_typeslinear_attention×36 + full_attention×12
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads64
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
moe_intermediate_size1024
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads32
num_experts256
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers48
num_key_value_heads2
rms_norm_eps0.000001
router_aux_loss_coef0.001
shared_expert_intermediate_size1024
use_cachetrue
vocab_size248320
mamba_ssm_dtypefloat32