Qwen · 2025-04 · 덴스

Qwen3 32B

Qwen3 32B은(는) Qwen가 2025-04에 공개한 그룹화 쿼리 어텐션(GQA) Transformer로, 64개 층, 은닉 차원 5120, 컨텍스트 길이 40,960 토큰을 갖습니다.

레이어 스택

어텐션 ×64 · 레이어 수 64

동봉된 config.json을 바탕으로 작도 · 64층 / 은닉 5,120 / 컨텍스트 40,960. 도식은 본 사이트의 오리지널입니다.

그룹화 쿼리 어텐션(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=1,000,000.

덴스 모델로, 전체 32.1B 파라미터가 모든 토큰 계산에 참여합니다.

같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.

이전 세대 Qwen3 30B A3B과의 전 필드 비교

모델	Qwen3 32B	Qwen3 30B A3B	배수
model_type	`qwen3`	`qwen3_moe`	≠
architectures	`Qwen3ForCausalLM`	`Qwen3MoeForCausalLM`	≠
hidden_size	`5120`	`2048`	×2.50
num_hidden_layers	`64`	`48`	×1.33
num_attention_heads	`64`	`32`	×2.00
num_key_value_heads	`8`	`4`	×2.00
head_dim	`128`	`128`	≈1
intermediate_size	`25600`	`6144`	×4.17
hidden_act	`silu`	`silu`	＝
num_experts_per_tok	`—`	`8`
moe_intermediate_size	`—`	`768`
rope_theta	`1000000`	`10000000`	×0.100
max_position_embeddings	`40960`	`262144`	×0.156
rms_norm_eps	`0.000001`	`0.000001`	≈1
vocab_size	`151936`	`151936`	≈1
torch_dtype	`bfloat16`	`bfloat16`	＝
attention_bias	`false`	`false`	＝
attention_dropout	`0`	`0`	＝
bos_token_id	`151643`	`151643`	≈1
eos_token_id	`151645`	`151645`	≈1
initializer_range	`0.02`	`0.02`	≈1
max_window_layers	`64`	`48`	×1.33
tie_word_embeddings	`false`	`false`	＝
transformers_version	`4.51.0`	`4.51.0`	＝
use_cache	`true`	`true`	＝
use_sliding_window	`false`	`false`	＝

Qwen3.6 27B (Qwen, 2026-04) 0.998
Qwen3.8 27B (Qwen, 2026-08) 0.998
Llama 3.1 70B (Meta, 2024-07) 0.995
Qwen2 72B (Qwen, 2024-06) 0.995
Qwen2.5 72B (Qwen, 2024-09) 0.995
Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 0.992

유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.

24 개 필드