Qwen · 2026-04 · デンス · マルチモーダル

Qwen3.6 27B

Qwen3.6 27B は Qwen が 2026-04 に公開した グループ化クエリ注意(GQA) Transformer です。64 層、隠れ次元 5120、コンテキスト長 262,144 トークン。

層スタック

線形 ×48 注意機構 ×16 · 層数 64

主要スペック

開発元Qwen
公開日2026-04
総パラメータ23.7 B
コンテキスト262,144 tokens
注意機構GQA (24:4)
層数64
隠れ次元5,120
注意ヘッド24
語彙数248,320
位置エンコーディングRoPE
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_5ForConditionalGeneration

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 5,120 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意ヘッド 24 KVヘッド 4 head dim 256 · RoPE FFN · SwiGLU FFN次元 17,408 × 64 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 RoPE 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 · 64 層 / 隠れ次元 5,120 / 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) — 24 q-heads / 4 kv-heads.

FFN / MoE

デンスモデルであり、全 23.7B のパラメータがすべてのトークンの計算に参加します。

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 Qwen3.5 9B Base との全フィールド比較
モデルQwen3.6 27BQwen3.5 9B Base倍数
model_typeqwen3_5qwen3_5
architecturesQwen3_5ForConditionalGenerationQwen3_5ForConditionalGeneration
hidden_size51204096×1.25
num_hidden_layers6432×2.00
num_attention_heads2416×1.50
num_key_value_heads44≈1
head_dim256256≈1
intermediate_size1740812288×1.42
hidden_actsilusilu
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320248320≈1
image_token_id248056248056≈1
language_model_onlyfalse
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.57.14.57.0.dev0
video_token_id248057248057≈1
vision_end_token_id248054248054≈1
vision_start_token_id248053248053≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetruetrue
bos_token_id248044
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id248044248044≈1
full_attention_interval44≈1

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_5ForConditionalGeneration
image_token_id248056
language_model_onlyfalse
model_typeqwen3_5
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.57.1
video_token_id248057
vision_end_token_id248054
vision_start_token_id248053
attention_biasfalse
attention_dropout0
attn_output_gatetrue
bos_token_id248044
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
mamba_ssm_dtypefloat32
max_position_embeddings262144
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads24
num_hidden_layers64
num_key_value_heads4
output_gate_typeswish
partial_rotary_factor0.25
rms_norm_eps0.000001
use_cachetrue
vocab_size248320