Qwen · 2026-02 · 稀疏 MoE · 多模態

Qwen3.5 397B A17B

Qwen3.5 397B A17B 是 Qwen 於 2026-02 發布的 分組查詢注意力(GQA) Transformer,共 60 層,隱藏維度 4096,上下文視窗 262,144 個 token。

層堆疊

线性 ×45 注意力 ×15 · 層數 60

關鍵參數

實驗室Qwen
發布時間2026-02
總參數392.6 B
激活參數13.6 B
上下文262,144 tokens
注意力GQA (32:2)
層數60
隱藏維度4,096
注意力頭32
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_5MoeForConditionalGeneration

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 4,096 Q1 Q2 Q3 Qn KV1 KV2 注意力頭 32 KV 頭 2 head dim 256 · learned/absolute 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 13.6B 参数 × 60 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 · 60 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) — 32 q-heads / 2 kv-heads.

前饋 / MoE

它是稀疏混合專家模型:512 個路由專家、top-10 路由;每個 token 約激活 13.6B 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 Qwen3.5 35B A3B 的全欄位對比
模型Qwen3.5 397B A17BQwen3.5 35B A3B倍數
model_typeqwen3_5_moeqwen3_5_moe
architecturesQwen3_5MoeForConditionalGenerationQwen3_5MoeForConditionalGeneration
hidden_size40962048×2.00
num_hidden_layers6040×1.50
num_attention_heads3216×2.00
num_key_value_heads22≈1
head_dim256256≈1
hidden_actsilusilu
num_experts_per_tok108×1.25
moe_intermediate_size1024512×2.00
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
initializer_range0.020.02≈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

39 個欄位
architecturesQwen3_5MoeForConditionalGeneration
image_token_id248056
model_typeqwen3_5_moe
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_size4096
initializer_range0.02
layer_typeslinear_attention×45 + full_attention×15
linear_conv_kernel_dim4
linear_key_head_dim128
linear_num_key_heads16
linear_num_value_heads64
linear_value_head_dim128
max_position_embeddings262144
moe_intermediate_size1024
mtp_num_hidden_layers1
mtp_use_dedicated_embeddingsfalse
num_attention_heads32
num_experts512
num_experts_per_tok10
num_hidden_layers60
num_key_value_heads2
rms_norm_eps0.000001
router_aux_loss_coef0.001
shared_expert_intermediate_size1024
use_cachetrue
vocab_size248320
mamba_ssm_dtypefloat32