Transformers documentation
快速入门
该模型于 2026-02-09 贡献至 Hugging Face Transformers。
Qwen3.5 MoE 是 Qwen3.5 的稀疏专家变体。它保留了相同的原生多模态解码器以及 3:1 Gated DeltaNet/Gated Attention 骨干网络，但将稠密 FFN 替换为包含 256 个专家的稀疏混合结构——每个 token 激活 8 个路由专家，外加 1 个共享专家——因此总参数量可以远超稠密检查点，而每个 token 的活跃计算量则小得多。
值得关注的检查点包括 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B（总参数 35B/激活参数 3B）、Qwen/Qwen3.5-122B-A10B、Qwen/Qwen3.5-397B-A17B 以及 Qwen/Qwen3.6-35B-A3B。Qwen3.6 检查点与 Qwen3.5 共享相同的架构和 model_type，并使用相同的类进行加载。文本塔复用了 Qwen3-Next 中的 Qwen3NextSparseMoeBlock 和专家内核；视觉塔则继承自 Qwen3-VL。
您可以在 Qwen 组织下找到所有官方的 Qwen3.5 MoE 检查点。
在 from_pretrained() 中设置
use_kernels=True，即可用 Hub 上的优化内核替换受支持的层。有关详细信息，请参阅 加载内核。
快速入门
import torch
from transformers import pipeline
pipe = pipeline(
task="text-generation",
model="Qwen/Qwen3.5-35B-A3B",
device_map="auto",
)
print(pipe("The capital of France is", max_new_tokens=20)[0]["generated_text"])import torch
from transformers import AutoTokenizer, Qwen3_5MoeForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B")
model = Qwen3_5MoeForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen3.5-35B-A3B",
device_map="auto",
)
inputs = tokenizer("Explain mixture-of-experts in one paragraph.", return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True))使用技巧与说明
在训练或微调时，请设置
output_router_logits=True，以便前向传播返回路由 logits，并将负载均衡辅助损失添加到总损失中（由router_aux_loss_coef进行缩放，默认值为0.001）。如果不设置该参数，专家可能会坍缩到少数几个热门槽位上。Qwen3_5MoeCausalLMOutputWithPast包含一个router_logits字段。通过位置解构模型输出的下游代码需要对此加以处理，或改用关键字访问。对于 Qwen3.5-35B-A3B，其文本配置在 40 层中均使用
hidden_size=2048，每个 token 配备 256 个专家，其中 8 个为路由专家，1 个为共享专家，且moe_intermediate_size=512。这与稠密 Qwen3.5 检查点的结构差异很大，因此权重不可互换。原生上下文为 262,144 个 token。若要达到宣传的约 1M 上下文，请通过配置中的
rope_scaling字段启用 YaRN rope 缩放——直接加载仅能获得原生窗口。与 Qwen3.5 一样，线性注意力层依赖于可选的
causal_conv1d（来自 Dao-AILab）。如果未安装该库，模型会静默回退到速度更慢且内存占用更高的 PyTorch 算子。在 NVIDIA GB10（计算能力 12.1 / SM121）上，
causal_conv1d和fla没有 SM121 构建版本，因此 Gated DeltaNet 路径始终使用较慢的 PyTorch 参考实现。向 from_pretrained() 传入use_kernels=True（pip install -U kernels）后，会将其替换为与稠密变体相同的、受计算能力限制的 Hub 内核（Atlas-Inference/gdn，由于Qwen3_5MoeGatedDeltaNet与Qwen3_5GatedDeltaNet具有相同的核心，因此共享该内核）；其他所有 GPU 均保留现有路径。该内核在数值上与回退实现保持一致（贪心解码输出完全相同），并加速了 prefill 阶段。在Qwen/Qwen3.6-35B-A3B（bf16，GB10/SM121，1024 token 提示，256 token 贪心解码）上的实测结果如下：use_kernelsTTFT（预填充） 解码 False（PyTorch 回退）0.73 s 16.3 tok/s True(Atlas-Inference/gdn)0.53 秒（快 1.38 倍） 16.7 tok/s Decode 阶段大致保持平稳，因为单 token 的 DeltaNet 递归受限于内存带宽；性能提升主要体现在分块预填充核心上，并随着提示词长度的增加而增大。目前，加载映射内核需要设置
trust_remote_code=True，直到Atlas-Inference被添加到受信任内核白名单中。在批量生成时使用左侧填充。请参阅 填充侧。
Qwen3_5MoeConfig
类 transformers.Qwen3_5MoeConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_id: int = 248056video_token_id: int = 248057vision_start_token_id: int = 248053vision_end_token_id: int = 248054tie_word_embeddings: bool = False )
参数
- text_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 文本骨干网络的配置对象或字典。 - vision_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]，可选) — 视觉骨干网络的配置对象或字典。 - image_token_id (
int，可选，默认为248056) — 用作输入图像占位符的图像 token 索引。 - video_token_id (
int，可选，默认为248057) — 用作输入视频占位符的视频 token 索引。 - vision_start_token_id (
int，可选，默认为248053) — 用于标记多模态输入序列中视觉片段起始位置的 Token ID。 - vision_end_token_id (
int，可选，默认为248054) — 用于标记多模态输入序列中视觉片段结束的 Token ID。 - tie_word_embeddings (
bool，可选，默认为False) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。
这是用于存储 Qwen3_5MoeModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Qwen3 5 Moe 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import Qwen3_5MoeForConditionalGeneration, Qwen3_5MoeConfig
>>> # Initializing a Qwen3.5-MoE style configuration
>>> configuration = Qwen3_5MoeConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen3.5-35B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3_5MoeForConditionalGeneration(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3_5MoeTextConfig
class transformers.Qwen3_5MoeTextConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonevocab_size: int = 248320hidden_size: int = 2048num_hidden_layers: int = 40num_attention_heads: int = 16num_key_value_heads: int = 2hidden_act: str = 'silu'max_position_embeddings: int = 32768initializer_range: float = 0.02rms_norm_eps: float = 1e-06use_cache: bool = Truetie_word_embeddings: bool = Falserope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = Noneattention_bias: bool = Falseattention_dropout: float | int = 0.0head_dim: int = 256linear_conv_kernel_dim: int = 4linear_key_head_dim: int = 128linear_value_head_dim: int = 128linear_num_key_heads: int = 16linear_num_value_heads: int = 32moe_intermediate_size: int = 512shared_expert_intermediate_size: int = 512num_experts_per_tok: int = 8num_experts: int = 256output_router_logits: bool = Falserouter_aux_loss_coef: float = 0.001layer_types: list[str] | None = Nonepad_token_id: int | None = Nonebos_token_id: int | None = Noneeos_token_id: int | list[int] | None = None )
参数
- vocab_size (
int，可选，默认为248320) — 模型的词表大小。定义了input_ids可以表示的不同 token 数量。 - hidden_size (
int，可选，默认为2048) — 隐藏表示的维度。 - num_hidden_layers (
int，可选，默认为40) — Transformer 解码器中的隐藏层数量。 - num_attention_heads (
int，可选，默认为16) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - num_key_value_heads (
int, 可选，默认为2) — 这是用于实现 Grouped Query Attention 的 key_value 头数。如果num_key_value_heads=num_attention_heads，模型将使用 Multi Head Attention (MHA)；如果num_key_value_heads=1，模型将使用 Multi Query Attention (MQA)；否则将使用 GQA。在将多头检查点转换为 GQA 检查点时，每个组的 key 和 value 头应通过对该组内所有原始头进行平均池化来构建。更多详情请参阅 这篇论文。如果未指定，则默认为num_attention_heads。 - hidden_act (
str，可选，默认为silu) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - max_position_embeddings (
int，可选，默认为32768) — 该模型可能使用的最大序列长度。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - rms_norm_eps (
float，可选，默认为1e-06) — RMS 归一化层使用的 epsilon 值。 - use_cache (
bool，可选，默认为True) — 模型是否应返回最后一次键/值注意力（并非所有模型都使用）。仅当config.is_decoder=True或模型为仅解码器生成式模型时相关。 - tie_word_embeddings (
bool，可选，默认为False) — 是否根据模型的tied_weights_keys映射来绑定权重嵌入。 - rope_parameters (
Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。 - attention_bias (
bool，可选，默认为False) — 在自注意力机制中，是否在 query、key、value 和 output 投影层中使用偏置。 - attention_dropout (
Union[float, int]，可选，默认为0.0) — 注意力概率的 dropout 比率。 - head_dim (
int，可选，默认为256) — 注意力头维度。如果为 None，则默认为 hidden_size // num_attention_heads - linear_conv_kernel_dim (
int，可选，默认为 4) — 线性注意力层中使用的卷积核大小。 - linear_key_head_dim (
int，可选，默认值为 128) — 线性注意力中每个 key 头的维度。 - linear_value_head_dim (
int，可选，默认值为 128) — 线性注意力中每个 value head 的维度。 - linear_num_key_heads (
int，可选，默认为 16) — 线性注意力层中使用的键头数量。 - linear_num_value_heads (
int，可选，默认为 32) — 线性注意力层中使用的值头数量。 - moe_intermediate_size (
int，可选，默认为512) — 路由专家 MLP 的中间层大小。 - shared_expert_intermediate_size (
int，可选，默认为512) — 共享专家 MLP 的中间层大小。 - num_experts_per_tok (
int，可选，默认为8) — 每个 token 路由到的专家数量。这是 token 选择路由的 top-k 值。 - num_experts (
int，可选，默认为256) — MoE 层中路由专家的数量。 - output_router_logits (
bool，可选，默认为False) — 是否由模型返回路由器 logits。启用此选项后，模型还将输出辅助损失，包括负载均衡损失和路由器 z-loss。 - router_aux_loss_coef (
float，可选，默认值为0.001) — 辅助负载均衡损失系数。用于惩罚 MoE 模型中专家路由的不均衡。 - layer_types (
list[str], 可选) — 一个列表，用于显式地将每个层索引映射到其层类型。如果未提供，将根据 config 值自动生成。 - pad_token_id (
int, 可选) — 词表中用于填充的 token id。 - bos_token_id (
int, 可选) — 词汇表中用于表示流起始的 Token id。 - eos_token_id (
Union[int, list[int]], 可选) — 词汇表中用于表示流结束（end-of-stream）的 token id。
这是用于存储 Qwen3_5MoeModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Qwen3 5 Moe 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
>>> from transformers import Qwen3_5MoeTextModel, Qwen3_5MoeTextConfig
>>> # Initializing a Qwen3.5-MoE style configuration
>>> configuration = Qwen3_5MoeTextConfig()
>>> # Initializing a model from the Qwen3.5-35B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3_5MoeTextModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configQwen3_5MoeVisionConfig
class transformers.Qwen3_5MoeVisionConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonedepth: int = 27hidden_size: int = 1152hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh'intermediate_size: int = 4304num_heads: int = 16in_channels: int = 3patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16spatial_merge_size: int = 2temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2out_hidden_size: int = 3584num_position_embeddings: int = 2304initializer_range: float = 0.02rope_parameters: dict | None = None )
参数
- depth (
int，可选，默认为27) — 视觉编码器中 Transformer 层的数量。 - hidden_size (
int，可选，默认为1152) — 隐藏表示的维度。 - hidden_act (
str，可选，默认为gelu_pytorch_tanh) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - intermediate_size (
int，可选，默认为4304) — MLP 表示的维度。 - num_heads (
int，可选，默认为16) — Transformer 解码器中每个注意力层的注意力头数量。 - in_channels (
int，可选，默认为3) — 输入通道的数量。 - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]]，可选，默认为16) — 每个 patch 的大小（分辨率）。 - spatial_merge_size (
int，可选，默认为2) — 用于通过合并相邻 patch 来减少视觉 token 数量的空间合并窗口大小。 - temporal_patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], 可选，默认为2) — 用于视频输入 3D 补丁嵌入的时间维度补丁大小。 - out_hidden_size (
int，可选，默认为 3584) — 视觉模型的输出隐藏层大小。 - num_position_embeddings (
int，可选，默认为 2304) — 该模型可能使用的最大序列长度 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - rope_parameters (
dict, 可选) — 包含 RoPE 嵌入配置参数的字典。该字典应包含rope_theta的值，并且如果希望使用 RoPE 处理更长的max_position_embeddings，则可选地包含用于缩放的参数。
这是用于存储 Qwen3_5MoeModel 配置的类。它根据指定的参数实例化 Qwen3 5 Moe 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置，将得到与 Qwen/Qwen3.5-35B-A3B 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
Qwen3_5MoeVisionModel
class transformers.Qwen3_5MoeVisionModel
< source >( config: Qwen3_5MoeVisionConfig*inputs**kwargs )
forward
< source >( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → torch.Tensor
Qwen3_5MoeTextModel
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。
返回值
MoeModelOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
MoeModelOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（Qwen3_5MoeConfig）和输入。
Qwen3_5MoeTextModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
router_logits (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_router_probs=True且config.add_router_probs=True，或当config.output_router_probs=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)。由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits（softmax 之后），这些术语用于计算混合专家模型的辅助损失。
Qwen3_5MoeModel
class transformers.Qwen3_5MoeModel
< source >( config: Qwen3_5MoeConfig )
参数
- config (Qwen3_5MoeConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。使用配置文件进行初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
未添加任何特定头部的裸 Qwen3 5 Moe 模型，输出原始隐藏状态。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneuse_cache: bool | None = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Nonemm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 对应输入图像的张量。像素值可通过 Qwen2VLImageProcessor 获取。有关详细信息，请参阅 Qwen2VLImageProcessor.call()（Qwen3VLProcessor 使用 Qwen2VLImageProcessor 处理图像）。 - pixel_values_videos (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)，可选) — 对应输入视频的张量。可以使用 Qwen3VLVideoProcessor 获取视频的像素值。有关详细信息，请参阅 Qwen3VLVideoProcessor.call()（Qwen3VLProcessor 使用 Qwen3VLVideoProcessor 处理视频）。 - image_grid_thw (
torch.LongTensor，形状为(num_images, 3)，可选) — LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。 - video_grid_thw（形状为
(num_videos, 3)的torch.LongTensor，可选） — LLM 中每个视频的特征形状的时间、高度和宽度。 - mm_token_type_ids (
torch.IntTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列中匹配每种模态的 token 索引。例如文本 (0)、图像 (1)、视频 (2)。 可通过 AutoProcessor 获取多模态 token 类型 id。详情请参见 ProcessorMixin.call()。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 可选) — 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (pooler_output、可选：last_hidden_states、可选：hidden_states、可选：attentions)pooler_output，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 组成，它是编码器融合到文本嵌入中的多模态特征序列。
返回值
MoeModelOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
MoeModelOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（Qwen3_5MoeConfig）和输入。
Qwen3_5MoeModel 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值，以及如果
config.is_encoder_decoder=True则还包括交叉注意力块中的键和值），可用于（参见past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
router_logits (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_router_probs=True且config.add_router_probs=True，或当config.output_router_probs=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, sequence_length, num_experts)。由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits（softmax 之后），这些术语用于计算混合专家模型的辅助损失。
Qwen3_5MoeForCausalLM
类 transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM
< source >( config: Qwen3_5MoeTextConfig )
参数
- config (Qwen3_5MoeTextConfig) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
用于因果语言建模的 Qwen3 5 Moe 模型。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneuse_cache: bool | None = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 用于计算因果语言建模损失的标签。索引应在[-100, 0, ..., config.vocab_size](参见input_ids文档字符串）。索引设置为-100的 token 将被忽略（掩码），损失仅针对标签在[0, ..., config.vocab_size].标签在内部会进行移位，因此使用
labels[..., 1:]来预测logits[..., :-1, :]。 请传入与input_ids匹配的未移位标签（即labels = input_ids）。在传入之前，请勿自行对标签进行移位。如果标签已经移位（例如在使用序列并行时），请将其作为
shift_labels关键字参数传入，系统将直接使用该值。为了计算损失，仍然必须传入labels。 - use_cache (
bool，可选) — 如果设置为True，则会返回past_key_values键值状态，可用于加速解码（参见past_key_values）。 - output_router_logits (
bool, 可选) — 是否返回所有路由器的 logits。它们对于计算路由器损失很有用，在推理期间不应返回。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 可选，默认为0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当显著。 如果为torch.Tensor，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。 这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。
返回值
MoeCausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
MoeCausalLMOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（Qwen3_5MoeConfig）和输入。
Qwen3_5MoeForCausalLM 的 forward 方法会重写 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。aux_loss (
torch.Tensor，可选，当传入output_router_logits=True或config.output_router_logits=True，且模型使用负载均衡损失训练其路由器时返回) — 稀疏模块的负载均衡辅助损失。那些改用路由器偏差来平衡其专家（DeepSeek-V3 及由其衍生的架构）的模型，此处返回None，但仍会返回router_logits。router_logits (
tuple(torch.Tensor)，可选，在传入output_router_logits=True或config.output_router_logits=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每个稀疏层对应一个），形状为(batch_size * sequence_length, num_experts)。由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits。可用于计算负载均衡损失，或检查 token 如何被分发到各个专家。
past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3_5MoeForCausalLM
>>> model = Qwen3_5MoeForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
forward
< source >( input_ids: LongTensor = Noneattention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneposition_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepast_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonepixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonepixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneimage_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonevideo_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonemm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = Noneoutput_router_logits: bool | None = Nonelogits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → MoeCausalLMOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)
参数
- input_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 输入序列中各 token 在词汇表中的索引。默认情况下，填充（padding）将被忽略。可以使用 AutoTokenizer 获取索引。有关详细信息，请参阅 PreTrainedTokenizer.encode() 和 PreTrainedTokenizer.call()。
- attention_mask (
torch.Tensor形状为(batch_size, sequence_length), ，可选) — 用于避免对填充 token 索引执行注意力机制的掩码。掩码值取自[0, 1]:- 1 表示未被屏蔽的 token，
- 对于被掩码的 token，值为 0。
- position_ids (
torch.LongTensor形状为(batch_size, sequence_length), 可选) — 输入序列中每个 token 在位置嵌入中的位置索引。取值范围为[0, config.n_positions - 1]. - past_key_values (
~cache_utils.Cache, 可选) — 预计算的隐藏状态（自注意力块和交叉注意力块中的键和值），可用于加速顺序解码。这通常由past_key_values在解码的先前阶段返回，当use_cache=True或config.use_cache=True.仅允许将 Cache 实例作为输入，请参阅我们的 kv cache 指南。 如果未传入
past_key_values，则默认会初始化 DynamicCache。模型将输出与输入相同的缓存格式。
如果使用了
past_key_values，用户应仅输入未处理的input_ids（即未向该模型提供其过去键值状态的那些），其形状为(batch_size, unprocessed_length)，而不是形状为(batch_size, sequence_length)的全部input_ids。 - inputs_embeds（形状为
(batch_size, sequence_length, hidden_size)的torch.Tensor，可选） — 可选地，您可以选择直接传入嵌入表示，而不是传入input_ids。如果您希望对input_ids索引如何转换为相应向量拥有比模型内部嵌入查找矩阵更多的控制权，这将非常有用。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 用于计算掩码语言建模损失的标签。索引值应在[0, ..., config.vocab_size]范围内，或为 -100（参见input_ids的文档字符串）。索引值设为-100的 token 将被忽略（即被掩码），损失仅针对标签位于[0, ..., config.vocab_size]范围内的 token 进行计算。 - pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 对应输入图像的张量。像素值可通过 Qwen2VLImageProcessor 获取。有关详细信息，请参阅 Qwen2VLImageProcessor.call()（Qwen3VLProcessor 使用 Qwen2VLImageProcessor 处理图像）。 - pixel_values_videos (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)，可选) — 对应输入视频的张量。可以使用 Qwen3VLVideoProcessor 获取视频的像素值。有关详细信息，请参阅 Qwen3VLVideoProcessor.call()（Qwen3VLProcessor 使用 Qwen3VLVideoProcessor 处理视频）。 - image_grid_thw (
torch.LongTensor，形状为(num_images, 3)，可选) — LLM 中每张图片特征形状的时间、高度和宽度。 - video_grid_thw（形状为
(num_videos, 3)的torch.LongTensor，可选） — LLM 中每个视频的特征形状的时间、高度和宽度。 - mm_token_type_ids (
torch.IntTensor，形状为(batch_size, sequence_length)，可选) — 输入序列中匹配每种模态的 token 索引。例如文本 (0)、图像 (1)、视频 (2)。 可通过 AutoProcessor 获取多模态 token 类型 id。详情请参见 ProcessorMixin.call()。 - output_router_logits (
bool, 可选) — 是否返回所有路由器的 logits。它们对于计算路由器损失很有用，在推理期间不应返回。 - logits_to_keep (
Union[int, torch.Tensor], 可选，默认为0) — 如果为int，则计算最后logits_to_keep个 token 的 logits。如果为0，则计算所有input_ids的 logits（特殊情况）。生成过程只需要最后一个 token 的 logits，仅针对该 token 进行计算可以节省内存，对于长序列或大词汇量而言，这种节省相当显著。 如果为torch.Tensor，则必须是一维张量，对应于序列长度维度中需要保留的索引。 这在使用打包张量格式（将批次和序列长度合并为单一维度）时非常有用。 - mm_encoder_outputs (
dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], 可选) — 一个字典，其中键为支持的模态，值为该模态的编码输出。每个编码输出是一个元组，由 (pooler_output、可选：last_hidden_states、可选：hidden_states、可选：attentions)pooler_output，形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)，可选) 组成，它是编码器融合到文本嵌入中的多模态特征序列。
返回值
MoeCausalLMOutputWithPast 或 tuple(torch.Tensor)
MoeCausalLMOutputWithPast 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（Qwen3_5MoeConfig）和输入。
Qwen3_5MoeForConditionalGeneration 的 forward 方法会重写 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 语言建模损失（用于下一个 token 预测）。logits（形状为
(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)的torch.Tensor）— 语言建模头的预测分数（SoftMax 之前每个词汇表 token 的分数）。aux_loss (
torch.Tensor，可选，当传入output_router_logits=True或config.output_router_logits=True，且模型使用负载均衡损失训练其路由器时返回) — 稀疏模块的负载均衡辅助损失。那些改用路由器偏差来平衡其专家（DeepSeek-V3 及由其衍生的架构）的模型，此处返回None，但仍会返回router_logits。router_logits (
tuple(torch.Tensor)，可选，在传入output_router_logits=True或config.output_router_logits=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每个稀疏层对应一个），形状为(batch_size * sequence_length, num_experts)。由 MoE 路由器计算的原始路由器 logits。可用于计算负载均衡损失，或检查 token 如何被分发到各个专家。
past_key_values（
Cache，可选，在传入use_cache=True或config.use_cache=True时返回）—— 它是一个 Cache 实例。更多详情，请参阅我们的 kv cache 指南。包含预计算的隐藏状态（自注意力块中的键和值），可用于（参见
past_key_values输入）加速顺序解码。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, sequence_length, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3_5MoeForConditionalGeneration
>>> model = Qwen3_5MoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct")
>>> messages = [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "image",
"image": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/qwen_vl_demo.jpeg",
},
{"type": "text", "text": "Describe this image in short."},
],
}
]
>>> # Preparation for inference
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
messages,
tokenize=True,
add_generation_prompt=True,
return_dict=True,
return_tensors="pt"
)
>>> inputs = inputs.to(model.device)
>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
>>> generated_ids_trimmed = [
out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
>>> processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A woman in a plaid shirt sits on a sandy beach at sunset, smiling as she gives a high-five to a yellow Labrador Retriever wearing a harness. The ocean waves roll in the background."