Hunyuan · 2026-07 · スパースMoE

Hunyuan 3

Hunyuan 3 は Hunyuan が 2026-07 に公開した グループ化クエリ注意(GQA) Transformer です。80 層、隠れ次元 4096、コンテキスト長 262,144 トークン。

層スタック

注意機構 ×80 · 層数 80

主要スペック

開発元Hunyuan
公開日2026-07
総パラメータ296.3 B
活性パラメータ19.9 B
コンテキスト262,144 tokens
注意機構GQA (64:8)
層数80
隠れ次元4,096
注意ヘッド64
語彙数120,832
位置エンコーディングlearned/absolute
正規化RMSNorm
活性化関数silu
学習精度bf16
アーキテクチャクラスHYV3ForCausalLM

アーキテクチャ概要

t₁ t₂ t₃ t₄ 入力トークン Embedding · 語彙数 120,832 → 隠れ次元 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意ヘッド 64 KVヘッド 8 head dim 128 · learned/absolute ルーター E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +184… 共有エキスパート ×1 192 エキスパートから top-8 · トークンごとに約 19.9B パラメータ活性 × 80 Transformer ブロック 注意機構 FFN / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 語彙数 120,832 p p p → 次のトークン MTP ×1 → +1 個の先のトークン 位置エンコーディング learned/absolute 学習精度 BF16 コンテキスト 256K tok
同梱の config.json に基づき作図 · 80 層 / 隠れ次元 4,096 / コンテキスト 262,144。図は本サイトのオリジナルです。

注意機構

グループ化クエリ注意(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads.

FFN / MoE

スパースなMixture-of-Expertsモデルで、192 個のルーティングエキスパートと top-8 ルーティングを持ち、トークンごとに約 19.9B のパラメータが活性化します。

設定にはデコード高速化のためのマルチトークン予測(MTP)層が 1 個含まれます。

フィールド単位の比較

同一開発元の前世代モデルと比較します。前世代がない場合は構造最相似モデルと比較。倍数欄 = 本モデル ÷ 比較対象。

前世代 Hunyuan-TurboS 7B との全フィールド比較
モデルHunyuan 3Hunyuan-TurboS 7B倍数
model_typehy_v3hunyuan_v1_dense
architecturesHYV3ForCausalLMHunYuanDenseV1ForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers8032×2.50
num_attention_heads6432×2.00
num_key_value_heads88≈1
head_dim128128≈1
intermediate_size1331214336×0.929
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size1536
rope_theta10000
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832128167×0.943
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers1
bos_token_id120000127958×0.938
dtypebfloat16
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025127960×0.938
expert_hidden_dim1536
first_k_dense_replace1

構造が最も近いモデル

類似度は 0(共通のカテゴリ特徴なし)から 1(構造プロファイルが完全に一致)の範囲です。

config.json の全フィールド

39 フィールド
architecturesHYV3ForCausalLM
bos_token_id120000
dtypebfloat16
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim1536
moe_intermediate_size1536
first_k_dense_replace1
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
initializer_range0.006
intermediate_size13312
max_position_embeddings262144
model_typehy_v3
moe_router_enable_expert_biastrue
moe_router_use_sigmoidtrue
num_attention_heads64
num_experts192
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers80
num_key_value_heads8
num_shared_experts1
output_router_logitstrue
pad_token_id120002
qk_normtrue
rms_norm_eps0.00001
route_normtrue
router_scaling_factor2.826
sep_token_id120007
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version5.6.0
use_cachetrue
use_grouped_mmfalse
vocab_size120832
num_nextn_predict_layers1