Hunyuan · 2026-04 · 稀疏 MoE

Hunyuan 3 Preview

Hunyuan 3 Preview 是 Hunyuan 於 2026-04 發布的 分組查詢注意力(GQA) Transformer,共 80 層,隱藏維度 4096,上下文視窗 262,144 個 token。

層堆疊

注意力 ×80 · 層數 80

關鍵參數

實驗室Hunyuan
發布時間2026-04
總參數296.3 B
激活參數19.9 B
上下文262,144 tokens
注意力GQA (64:8)
層數80
隱藏維度4,096
注意力頭64
詞表120,832
位置編碼learned/absolute
正規化RMSNorm
激活函數silu
訓練精度bf16
架構類別HYV3ForCausalLM

架構概覽

t₁ t₂ t₃ t₄ 輸入 token Embedding · 詞表 120,832 → 隱藏維度 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意力頭 64 KV 頭 8 head dim 128 · learned/absolute 路由器 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7 E8 +184… 共享专家 ×1 192 专家选 top-8 · 每 token 约激活 19.9B 参数 × 80 Transformer 块 注意力 前饋 / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 詞表 120,832 p p p → 下一 token MTP ×1 → +1 个未来 token 位置編碼 learned/absolute 訓練精度 BF16 上下文 256K tok
依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 80 層 / 寬 4,096 / 上下文 262,144。本圖為本站原創示意圖。

注意力

分組查詢注意力(GQA) — 64 q-heads / 8 kv-heads.

前饋 / MoE

它是稀疏混合專家模型:192 個路由專家、top-8 路由;每個 token 約激活 19.9B 參數。

設定中包含 1 個額外的多 token 預測(MTP)層,用於加速解碼。

欄位級對比

對比對象為同實驗室的上一代模型;無前代時取結構最相似的模型。倍數欄 = 本模型數值 ÷ 對比模型數值。

與前代 Hunyuan 7B 的全欄位對比
模型Hunyuan 3 PreviewHunyuan 7B倍數
model_typehy_v3hunyuan_v1_dense
architecturesHYV3ForCausalLMHunYuanDenseV1ForCausalLM
hidden_size40964096≈1
num_hidden_layers8032×2.50
num_attention_heads6432×2.00
num_key_value_heads88≈1
head_dim128128≈1
intermediate_size1331214336×0.929
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size1536
rope_theta10000
max_position_embeddings26214432768×8.00
rms_norm_eps0.000010.00001≈1
vocab_size120832128167×0.943
torch_dtypebfloat16
num_nextn_predict_layers1
bos_token_id1200001×120000.00
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026127967×0.938
eos_token_id120025127960×0.938
expert_hidden_dim1536
first_k_dense_replace1
initializer_range0.0060.02×0.300

結構最相似的模型

相似度取值範圍 0(無共同類別特徵)到 1(結構輪廓完全一致)。

原始 config 欄位

38 個欄位
architecturesHYV3ForCausalLM
bos_token_id120000
enable_attention_fp32_softmaxfalse
enable_lm_head_fp32true
enable_moe_fp32_combinefalse
eod_token_id120026
eos_token_id120025
expert_hidden_dim1536
moe_intermediate_size1536
first_k_dense_replace1
head_dim128
hidden_actsilu
hidden_size4096
initializer_range0.006
intermediate_size13312
max_position_embeddings262144
model_typehy_v3
moe_router_enable_expert_biastrue
moe_router_use_sigmoidtrue
num_attention_heads64
num_experts192
num_experts_per_tok8
num_hidden_layers80
num_key_value_heads8
num_shared_experts1
output_router_logitstrue
pad_token_id120002
qk_normtrue
rms_norm_eps0.00001
route_normtrue
router_scaling_factor2.826
sep_token_id120007
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version5.6.0
use_cachetrue
use_grouped_mmfalse
vocab_size120832
num_nextn_predict_layers1