Hunyuan · 2025-08 · 稠密 · 多模态
Hunyuan 7B
Hunyuan 7B 是 Hunyuan 于 2025-08 发布的 分组查询注意力（GQA） Transformer，共 32 层，隐藏维度 4096，上下文窗口 32,768 个 token。
层堆栈
注意力 ×32 · 层数 32
关键参数
| 实验室 | Hunyuan |
|---|---|
| 发布时间 | 2025-08 |
| 总参数 | 7.8 B |
| 上下文 | 32,768 tokens |
| 注意力 | GQA (32:8) |
| 层数 | 32 |
| 隐藏维度 | 4,096 |
| 注意力头 | 32 |
| 词表 | 128,167 |
| 位置编码 | RoPE |
| 归一化 | RMSNorm |
| 激活函数 | silu |
| 训练精度 | bf16 |
| 架构类名 | HunYuanDenseV1ForCausalLM |
架构概览
注意力
分组查询注意力（GQA） — 32 q-heads / 8 kv-heads. RoPE θ=10,000.
前馈 / MoE
它是稠密模型：全部 7.8B 参数都参与每个 token 的计算。
字段级对比
对比对象为同实验室的上一代模型；无前代时取结构最相似的模型。倍数列 = 本模型数值 ÷ 对比模型数值。
与最相似 Mistral 7B 的全字段对比
| 模型 | Hunyuan 7B | Mistral 7B | 倍数 |
|---|---|---|---|
| model_type | hunyuan_v1_dense | mistral | ≠ |
| architectures | HunYuanDenseV1ForCausalLM | MistralForCausalLM | ≠ |
| hidden_size | 4096 | 4096 | ≈1 |
| num_hidden_layers | 32 | 32 | ≈1 |
| num_attention_heads | 32 | 32 | ≈1 |
| num_key_value_heads | 8 | 8 | ≈1 |
| head_dim | 128 | — | |
| intermediate_size | 14336 | 14336 | ≈1 |
| hidden_act | silu | silu | ＝ |
| rope_theta | 10000 | 10000 | ≈1 |
| max_position_embeddings | 32768 | 32768 | ≈1 |
| sliding_window | — | 4096 | |
| rms_norm_eps | 0.00001 | 0.00001 | ≈1 |
| vocab_size | 128167 | 32000 | ×4.01 |
| torch_dtype | bfloat16 | bfloat16 | ＝ |
| add_classification_head | false | — | |
| attention_bias | false | — | |
| attention_dropout | 0.1 | — | |
| attention_head_dim | 128 | — | |
| bos_token_id | 1 | 1 | ≈1 |
| cla_share_factor | 2 | — | |
| class_num | 0 | — | |
| dense_list | 4096×1 + 0×1 | — | |
| eod_token_id | 127967 | — | |
| eos_token_id | 127960 | 2 | ×63980.00 |
| im_end_id | 5 | — |
结构最相似的模型
- Mistral 7B (Mistral, 2023-09) 1.000
- Qwen3 8B (Qwen, 2025-04) 1.000
- Qwen2.5 7B (Qwen, 2024-09) 1.000
- Llama 3.1 8B (Meta, 2024-07) 0.999
- Hunyuan-TurboS 7B (Hunyuan, 2026-05) 0.998
- Qwen3 32B (Qwen, 2025-04) 0.991
相似度取值范围 0（无共同类别特征）到 1（结构画像完全一致）。
原始 config 字段
45 个字段
| add_classification_head | false |
|---|---|
| architectures | HunYuanDenseV1ForCausalLM |
| attention_bias | false |
| attention_dropout | 0.1 |
| attention_head_dim | 128 |
| bos_token_id | 1 |
| cla_share_factor | 2 |
| class_num | 0 |
| dense_list | 4096×1 + 0×1 |
| eod_token_id | 127967 |
| eos_token_id | 127960 |
| head_dim | 128 |
| hidden_act | silu |
| hidden_size | 4096 |
| im_end_id | 5 |
| im_newline_id | 11 |
| im_start_id | 4 |
| initializer_range | 0.02 |
| intermediate_size | 14336 |
| mask_init_id | 12 |
| max_position_embeddings | 32768 |
| mlp_bias | false |
| model_type | hunyuan_v1_dense |
| norm_type | rms |
| num_attention_heads | 32 |
| num_hidden_layers | 32 |
| num_key_value_heads | 8 |
| org_vocab_size | 128167 |
| pad_id | 127961 |
| pad_token_id | 127961 |
| pool_type | last |
| pretraining_tp | 1 |
| rms_norm_eps | 0.00001 |
| rope_theta | 10000 |
| sep_token_id | 127962 |
| text_end_id | 7 |
| text_start_id | 6 |
| tie_word_embeddings | true |
| torch_dtype | bfloat16 |
| transformers_version | 4.41.2 |
| use_cache | true |
| use_cla | false |
| use_qk_norm | true |
| use_rotary_pos_emb | true |
| vocab_size | 128167 |