Qwen · 2026-01 · 稀疏 MoE

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next 是 Qwen 于 2026-01 发布的 分组查询注意力(GQA) Transformer,共 48 层,隐藏维度 2048,上下文窗口 262,144 个 token。

层堆栈

线性 ×36 注意力 ×12 · 层数 48

关键参数

实验室Qwen
发布时间2026-01
总参数78.7 B
激活参数2.9 B
上下文262,144 tokens
注意力GQA (16:2)
层数48
隐藏维度2,048
注意力头16
词表151,936
位置编码RoPE
归一化RMSNorm
激活函数silu
训练精度bf16
架构类名Qwen3NextForCausalLM

架构概览

t₁ t₂ t₃ t₄ 输入 token Embedding · 词表 151,936 → 隐藏维度 2,048 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 注意力头 16 KV 头 2 head dim 256 · RoPE 路由器 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +504… 共享专家 ×1 512 专家选 top-10 · 每 token 约激活 2.9B 参数 × 48 Transformer 块 注意力 前馈 / MoE RMSNorm pre-norm 最终归一化 · RMSNorm LM head → 词表 151,936 p p p → 下一 token 位置编码 RoPE 训练精度 BF16 上下文 256K tok
依据随权重发布的 config.json 绘制 · 48 层 / 宽 2,048 / 上下文 262,144。本图为本站原创示意图。

注意力

分组查询注意力(GQA) — 16 q-heads / 2 kv-heads. RoPE θ=5,000,000.

前馈 / MoE

它是稀疏混合专家模型:512 个路由专家、top-10 路由;每个 token 约激活 2.9B 参数。

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。

与前代 Qwen3-Next 80B A3B 的全字段对比
模型Qwen3-Coder-NextQwen3-Next 80B A3B倍数
model_typeqwen3_nextqwen3_next
architecturesQwen3NextForCausalLMQwen3NextForCausalLM
hidden_size20482048≈1
num_hidden_layers4848≈1
num_attention_heads1616≈1
num_key_value_heads22≈1
head_dim256256≈1
intermediate_size51205120≈1
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok1010≈1
moe_intermediate_size512512≈1
rope_theta500000010000000×0.500
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size151936151936≈1
torch_dtypebfloat16bfloat16
attention_biasfalse
attention_dropout00
bos_token_id151643151643≈1
decoder_sparse_step11≈1
eos_token_id151645151645≈1
full_attention_interval44≈1
initializer_range0.020.02≈1
linear_conv_kernel_dim44≈1
linear_key_head_dim128128≈1
linear_num_key_heads1616≈1

结构最相似的模型

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

38 个字段
architecturesQwen3NextForCausalLM
attention_biasfalse
attention_dropout0
bos_token_id151643
decoder_sparse_step1
eos_token_id151645
full_attention_interval4
head_dim256
hidden_actsilu
hidden_size2048
initializer_range0.02
intermediate_size5120
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads32
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
model_typeqwen3_next
moe_intermediate_size512
norm_topk_probtrue
num_attention_heads16
num_experts512
num_experts_per_tok10
num_hidden_layers48
num_key_value_heads2
output_router_logitsfalse
partial_rotary_factor0.25
rms_norm_eps0.000001
rope_theta5000000
router_aux_loss_coef0.001
shared_expert_intermediate_size512
tie_word_embeddingsfalse
torch_dtypebfloat16
transformers_version4.57.0.dev0
use_cachetrue
use_sliding_windowfalse
vocab_size151936