Qwen · 2026-01 · 스파스 MoE
Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next은(는) Qwen가 2026-01에 공개한 그룹화 쿼리 어텐션(GQA) Transformer로, 48개 층, 은닉 차원 2048, 컨텍스트 길이 262,144 토큰을 갖습니다.
레이어 스택
선형 ×36 어텐션 ×12 · 레이어 수 48
핵심 사양
| 연구소 | Qwen |
|---|---|
| 공개일 | 2026-01 |
| 총 파라미터 | 78.7 B |
| 활성 파라미터 | 2.9 B |
| 컨텍스트 | 262,144 tokens |
| 어텐션 | GQA (16:2) |
| 레이어 수 | 48 |
| 은닉 차원 | 2,048 |
| 어텐션 헤드 | 16 |
| 어휘 크기 | 151,936 |
| 위치 인코딩 | RoPE |
| 정규화 | RMSNorm |
| 활성화 함수 | silu |
| 학습 정밀도 | bf16 |
| 아키텍처 클래스 | Qwen3NextForCausalLM |
아키텍처 개요
어텐션
그룹화 쿼리 어텐션(GQA) — 16 q-heads / 2 kv-heads. RoPE θ=5,000,000.
FFN / MoE
스파스 Mixture-of-Experts 모델로, 512개 라우팅 전문가와 top-10 라우팅을 사용하며 토큰당 약 2.9B 파라미터가 활성화됩니다.
필드 단위 비교
같은 연구소의 이전 세대 모델과 비교합니다. 없으면 구조가 가장 유사한 모델과 비교. 배수 열 = 본 모델 ÷ 비교 대상.
이전 세대 Qwen3-Next 80B A3B과의 전 필드 비교
| 모델 | Qwen3-Coder-Next | Qwen3-Next 80B A3B | 배수 |
|---|---|---|---|
| model_type | qwen3_next | qwen3_next | ＝ |
| architectures | Qwen3NextForCausalLM | Qwen3NextForCausalLM | ＝ |
| hidden_size | 2048 | 2048 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 48 | 48 | ≈1 |
| num_attention_heads | 16 | 16 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 2 | 2 | ≈1 |
| head_dim | 256 | 256 | ≈1 |
| intermediate_size | 5120 | 5120 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| num_experts_per_tok | 10 | 10 | ≈1 |
| moe_intermediate_size | 512 | 512 | ≈1 |
| rope_theta | 5000000 | 10000000 | ×0.500 |
| max_position_embeddings | 262144 | 262144 | ≈1 |
| rms_norm_eps | 0.000001 | 0.000001 | ≈1 |
| vocab_size | 151936 | 151936 | ≈1 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| attention_bias | false | — | |
| attention_dropout | 0 | 0 | ＝ |
| bos_token_id | 151643 | 151643 | ≈1 |
| decoder_sparse_step | 1 | 1 | ≈1 |
| eos_token_id | 151645 | 151645 | ≈1 |
| full_attention_interval | 4 | 4 | ≈1 |
| initializer_range | 0.02 | 0.02 | ≈1 |
| linear_conv_kernel_dim | 4 | 4 | ≈1 |
| linear_key_head_dim | 128 | 128 | ≈1 |
| linear_num_key_heads | 16 | 16 | ≈1 |
구조가 가장 유사한 모델
- Qwen3-Next 80B A3B (Qwen, 2025-09) 1.000
- Qwen3.8-Flash-Next (Qwen, 2026-08) 1.000
- Qwen3.6 35B A3B (Qwen, 2026-04) 0.999
- Qwen3 30B A3B (Qwen, 2025-04) 0.997
- Hunyuan-TurboS 30B A3B (Hunyuan, 2026-05) 0.997
- GPT-OSS 120B (OpenAI, 2025-08) 0.996
유사도는 0(공통 범주 특징 없음)에서 1(구조 프로파일 완전 일치) 사이의 값입니다.
config.json 전체 필드
38 개 필드
| architectures | Qwen3NextForCausalLM |
|---|---|
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0 |
| bos_token_id | 151643 |
| decoder_sparse_step | 1 |
| eos_token_id | 151645 |
| full_attention_interval | 4 |
| head_dim | 256 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 2048 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 5120 |
| linear_conv_kernel_dim | 4 |
| linear_key_head_dim | 128 |
| linear_num_key_heads | 16 |
| linear_num_value_heads | 32 |
| linear_value_head_dim | 128 |
| max_position_embeddings | 262144 |
| model_type | qwen3_next |
| moe_intermediate_size | 512 |
| norm_topk_prob | true |
| num_attention_heads | 16 |
| num_experts | 512 |
| num_experts_per_tok | 10 |
| num_hidden_layers | 48 |
| num_key_value_heads | 2 |
| output_router_logits | false |
| partial_rotary_factor | 0.25 |
| rms_norm_eps | 0.000001 |
| rope_theta | 5000000 |
| router_aux_loss_coef | 0.001 |
| shared_expert_intermediate_size | 512 |
| tie_word_embeddings | false |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.57.0.dev0 |
| use_cache | true |
| use_sliding_window | false |
| vocab_size | 151936 |