Qwen · 2026-04 · Densa · Multimodale
Qwen3.6 27B
Qwen3.6 27B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2026-04, 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
| Laboratorio | Qwen |
|---|---|
| Pubblicazione | 2026-04 |
| Parametri | 23.7 mld |
| Contesto | 262,144 tokens |
| Attention | GQA (24:4) |
| Strati | 64 |
| Dim. nascosta | 5,120 |
| Teste di attention | 24 |
| Vocabolario | 248,320 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | bf16 |
| Classe architetturale | Qwen3_5ForConditionalGeneration |
Panoramica dell'architettura
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 9B Base
| Modello | Qwen3.6 27B | Qwen3.5 9B Base | Rapporto |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen3_5 | qwen3_5 | ＝ |
| architectures | Qwen3_5ForConditionalGeneration | Qwen3_5ForConditionalGeneration | ＝ |
| hidden_size | 5120 | 4096 | ×1.25 |
| num_hidden_layers | 64 | 32 | ×2.00 |
| num_attention_heads | 24 | 16 | ×1.50 |
| num_key_value_heads | 4 | 4 | ≈1 |
| head_dim | 256 | 256 | ≈1 |
| intermediate_size | 17408 | 12288 | ×1.42 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| max_position_embeddings | 262144 | 262144 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 248320 | 248320 | ≈1 |
| image_token_id | 248056 | 248056 | ≈1 |
| language_model_only | false | — | |
| tie_word_embeddings | false | false | ＝ |
| transformers_version | 4.57.1 | 4.57.0.dev0 | ≠ |
| video_token_id | 248057 | 248057 | ≈1 |
| vision_end_token_id | 248054 | 248054 | ≈1 |
| vision_start_token_id | 248053 | 248053 | ≈1 |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| attn_output_gate | true | true | ＝ |
| bos_token_id | 248044 | — | |
| dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| eos_token_id | 248044 | 248044 | ≈1 |
| full_attention_interval | 4 | 4 | ≈1 |
Architetture più simili
- Qwen3.8 27B (Qwen, 2026-08) 1.000
- Qwen3 32B (Qwen, 2025-04) 0.998
- Llama 3.1 70B (Meta, 2024-07) 0.994
- Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 0.992
- Llama 3.1 8B (Meta, 2024-07) 0.992
- Hunyuan-TurboS 7B (Hunyuan, 2026-05) 0.992
I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).
Campi grezzi del config.json
39 campi
| architectures | Qwen3_5ForConditionalGeneration |
|---|---|
| image_token_id | 248056 |
| language_model_only | false |
| model_type | qwen3_5 |
| tie_word_embeddings | false |
| transformers_version | 4.57.1 |
| video_token_id | 248057 |
| vision_end_token_id | 248054 |
| vision_start_token_id | 248053 |
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| attn_output_gate | true |
| bos_token_id | 248044 |
| dtype | bfloat16 |
| eos_token_id | 248044 |
| full_attention_interval | 4 |
| head_dim | 256 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 5120 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 17408 |
| layer_types | linear_attention×48 + full_attention×16 |
| linear_conv_kernel_dim | 4 |
| linear_key_head_dim | 128 |
| linear_num_key_heads | 16 |
| linear_num_value_heads | 48 |
| linear_value_head_dim | 128 |
| mamba_ssm_dtype | float32 |
| max_position_embeddings | 262144 |
| mtp_num_hidden_layers | 1 |
| mtp_use_dedicated_embeddings | false |
| num_attention_heads | 24 |
| num_hidden_layers | 64 |
| num_key_value_heads | 4 |
| output_gate_type | swish |
| partial_rotary_factor | 0.25 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| use_cache | true |
| vocab_size | 248320 |