Qwen · 2026-08 · MoE sparsa
Qwen3.8 2.4T A95B
Qwen3.8 2.4T A95B è un Transformer a attention grouped-query (GQA) pubblicato da Qwen nel 2026-08, con 92 strati, dimensione nascosta 8192 e una finestra di contesto di 262,144 token.
Pila di strati
Dati chiave
| Laboratorio | Qwen |
|---|---|
| Pubblicazione | 2026-08 |
| Parametri | 2,399.6 mld |
| Attivi | 95 mld |
| Contesto | 262,144 tokens |
| Attention | GQA (64:4) |
| Strati | 92 |
| Dim. nascosta | 8,192 |
| Teste di attention | 64 |
| Vocabolario | 248,320 |
| Codifica posizionale | RoPE |
| Normalizzazione | RMSNorm |
| Attivazione | silu |
| Precisione | bf16 |
| Classe architetturale | Qwen3_5MoeForCausalLM |
Panoramica dell'architettura
Attention
attention grouped-query (GQA) — 64 q-heads / 4 kv-heads.
FFN / MoE
È un mixture-of-experts sparso con 512 esperti instradati e routing top-10; circa 95 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 Qwen3.6 35B A3B
| Modello | Qwen3.8 2.4T A95B | Qwen3.6 35B A3B | Rapporto |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen3_5_moe_text | qwen3_5_moe | ≠ |
| architectures | Qwen3_5MoeForCausalLM | Qwen3_5MoeForConditionalGeneration | ≠ |
| hidden_size | 8192 | 2048 | ×4.00 |
| num_hidden_layers | 92 | 40 | ×2.30 |
| num_attention_heads | 64 | 16 | ×4.00 |
| num_key_value_heads | 4 | 2 | ×2.00 |
| head_dim | 256 | 256 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 10 | 8 | ×1.25 |
| moe_intermediate_size | 2048 | 512 | ×4.00 |
| max_position_embeddings | 262144 | 262144 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 248320 | 248320 | ≈1 |
| attention_bias | false | false | ＝ |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| attn_output_gate | true | true | ＝ |
| bos_token_id | 248044 | 248044 | ≈1 |
| dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| eos_token_id | 248044 | 248044 | ≈1 |
| full_attention_interval | 4 | 4 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| layer_types | linear_attention×69 + full_attention×23 | linear_attention×30 + full_attention×10 | ≠ |
| linear_conv_kernel_dim | 4 | 4 | ≈1 |
| linear_key_head_dim | 128 | 128 | ≈1 |
| linear_num_key_heads | 16 | 16 | ≈1 |
| linear_num_value_heads | 128 | 32 | ×4.00 |
Architetture più simili
- GLM-4.5 (GLM, 2025-07) 0.994
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I valori di similarità vanno da 0 (nessuna caratteristica categoriale condivisa) a 1 (profili identici).
Campi grezzi del config.json
39 campi
| architectures | Qwen3_5MoeForCausalLM |
|---|---|
| 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 | 8192 |
| initializer_range | 0.02 |
| layer_types | linear_attention×69 + full_attention×23 |
| linear_conv_kernel_dim | 4 |
| linear_key_head_dim | 128 |
| linear_num_key_heads | 16 |
| linear_num_value_heads | 128 |
| linear_value_head_dim | 128 |
| mamba_ssm_dtype | float32 |
| max_position_embeddings | 262144 |
| model_type | qwen3_5_moe_text |
| moe_intermediate_size | 2048 |
| mtp_num_hidden_layers | 1 |
| mtp_use_dedicated_embeddings | false |
| num_attention_heads | 64 |
| num_experts | 512 |
| num_experts_per_tok | 10 |
| num_hidden_layers | 92 |
| num_key_value_heads | 4 |
| output_gate_type | swish |
| output_router_logits | false |
| partial_rotary_factor | 0.25 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| router_aux_loss_coef | 0.001 |
| shared_expert_intermediate_size | 2048 |
| tie_word_embeddings | false |
| transformers_version | 4.57.3 |
| use_cache | true |
| vocab_size | 248320 |