Qwen · 2026-02 · 稠密 · 多模態

Qwen3.5 27B

Qwen3.5 27B 是 Qwen 於 2026-02 發布的 分組查詢注意力(GQA) Transformer,共 64 層,隱藏維度 5120,上下文視窗 262,144 個 token。

層堆疊

线性 ×48 注意力 ×16 · 層數 64

關鍵參數

實驗室Qwen
發布時間2026-02
總參數23.7 B
上下文262,144 tokens
注意力GQA (24:4)
層數64
隱藏維度5,120
注意力頭24
詞表248,320
位置編碼learned/absolute
正規化RMSNorm
激活函數silu
訓練精度bf16
架構類別Qwen3_5ForConditionalGeneration

架構概覽

视觉输入 → token t₁ t₂ t₃ t₄ 輸入 token Embedding · 詞表 248,320 → 隱藏維度 5,120 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 KV3 KVn 注意力頭 24 KV 頭 4 head dim 256 · learned/absolute FFN · SwiGLU FFN 維度 17,408 × 64 Transformer 块 注意力 前饋 / MoE RMSNorm pre-norm 最終正規化 · RMSNorm LM head → 詞表 248,320 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 Vision ⇢ token
依據隨權重發布的 config.json 繪製 · 64 層 / 寬 5,120 / 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) — 24 q-heads / 4 kv-heads.

前饋 / MoE

它是稠密模型:全部 23.7B 參數都參與每個 token 的計算。

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 Qwen3.5 122B A10B 的全欄位對比
模型Qwen3.5 27BQwen3.5 122B A10B倍數
model_typeqwen3_5qwen3_5_moe
architecturesQwen3_5ForConditionalGenerationQwen3_5MoeForConditionalGeneration
hidden_size51203072×1.67
num_hidden_layers6448×1.33
num_attention_heads2432×0.750
num_key_value_heads42×2.00
head_dim256256≈1
intermediate_size17408
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok8
moe_intermediate_size1024
max_position_embeddings262144262144≈1
rms_norm_eps0.0000010.000001≈1
vocab_size248320248320≈1
image_token_id248056248056≈1
tie_word_embeddingsfalsefalse
transformers_version4.57.0.dev04.57.0.dev0
video_token_id248057248057≈1
vision_end_token_id248054248054≈1
vision_start_token_id248053248053≈1
attention_biasfalsefalse
attention_dropout00
attn_output_gatetruetrue
dtypebfloat16bfloat16
eos_token_id248044248044≈1
full_attention_interval44≈1

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

35 個欄位
architecturesQwen3_5ForConditionalGeneration
image_token_id248056
model_typeqwen3_5
tie_word_embeddingsfalse
transformers_version4.57.0.dev0
video_token_id248057
vision_end_token_id248054
vision_start_token_id248053
attention_biasfalse
attention_dropout0
attn_output_gatetrue
dtypebfloat16
eos_token_id248044
full_attention_interval4
head_dim256
hidden_actsilu
hidden_size5120
initializer_range0.02
intermediate_size17408
layer_typeslinear_attention×48 + full_attention×16
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads48
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads24
num_hidden_layers64
num_key_value_heads4
rms_norm_eps0.000001
use_cachetrue
vocab_size248320
mamba_ssm_dtypefloat32