Qwen · 2026-02 · スパースMoE · マルチモーダル

Qwen3.5 122B A10B

Qwen3.5 122B A10B は Qwen が 2026-02 に公開した グループ化クエリ注意(GQA) Transformer です。48 層、隠れ次元 3072、コンテキスト長 262,144 トークン。

層スタック

線形 ×36 注意機構 ×12 · 層数 48

主要スペック

開発元Qwen
公開日2026-02
総パラメータ119.9 B
活性パラメータ7.6 B
コンテキスト262,144 tokens
注意機構GQA (32:2)
層数48
隠れ次元3,072
注意ヘッド32
語彙数248,320
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Qwen3_5MoeForConditionalGeneration

アーキテクチャ概要

視覚入力 → トークン t₁ t₂ t₃ t₄ 入力トークン Embedding · 語彙数 248,320 → 隠れ次元 3,072 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 注意ヘッド 32 KVヘッド 2 head dim 256 · learned/absolute ルーター E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +248… 共有エキスパート ×1 256 エキスパートから top-8 · トークンごとに約 7.6B パラメータ活性 × 48 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 248,320 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 Vision ⇢ token
同梱の config.json に基づき作図 · 48 層 / 隠れ次元 3,072 / 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) — 32 q-heads / 2 kv-heads.

FFN / MoE

スパースなMixture-of-Expertsモデルで、256 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 7.6B 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 Qwen3-Coder-Next との全フィールド比較
モデルQwen3.5 122B A10BQwen3-Coder-Next倍数
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

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
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