Qwen · 2026-02 · Densa · Multimodale

Qwen3.5 27B

Qwen3.5 27B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2026-02, con 64 strati, dimensione nascosta 5120 e una finestra di contesto di 262,144 token.

Pila di strati

Lineare ×48 Attention ×16 · Strati 64

Dati chiave

LaboratorioQwen
Pubblicazione2026-02
Parametri23.7 mld
Contesto262,144 tokens
AttentionGQA (24:4)
Strati64
Dim. nascosta5,120
Teste di attention24
Vocabolario248,320
Codifica posizionalelearned/absolute
NormalizzazioneRMSNorm
Attivazionesilu
Precisionebf16
Classe architetturaleQwen3_5ForConditionalGeneration

Panoramica dell'architettura

Ingresso vision → token t₁ t₂ t₃ t₄ token di ingresso Embedding · Vocabolario 248,320 → Dim. nascosta 5,120 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn Teste di attention 24 Teste KV 4 head dim 256 · learned/absolute FFN · SwiGLU Dim. FFN 17,408 × 64 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 · 64 strati / larghezza 5,120 / contesto 262,144. Schema originale di questo atlante.

Attention

attention grouped-query (GQA) — 24 q-heads / 4 kv-heads.

FFN / MoE

È un modello denso: tutti i 23.7 milioni di parametri partecipano al calcolo di ogni 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 Qwen3.5 122B A10B
ModelloQwen3.5 27BQwen3.5 122B A10BRapporto
model_typeqwen3_5qwen3_5_moe
architecturesQwen3_5ForConditionalGenerationQwen3_5MoeForConditionalGeneration
hidden_size51203072×1.67
num_hidden_layers6448×1.33
num_attention_heads2432×0.750
num_key_value_heads42×2.00
head_dim256256≈1
intermediate_size17408
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size1024
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320248320≈1
image_token_id248056248056≈1
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.57.0.dev04.57.0.dev0
video_token_id248057248057≈1
vision_end_token_id248054248054≈1
vision_start_token_id248053248053≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetruetrue
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id248044248044≈1
full_attention_interval44≈1

Architetture più simili

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

Campi grezzi del config.json

35 campi
architecturesQwen3_5ForConditionalGeneration
image_token_id248056
model_typeqwen3_5
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_size5120
initializer_range0.02
intermediate_size17408
layer_typeslinear_attention×48 + full_attention×16
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads48
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads24
num_hidden_layers64
num_key_value_heads4
rms_norm_eps0.000001
use_cachetrue
vocab_size248320
mamba_ssm_dtypefloat32