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Qwen4-Exp

Transformers

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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2026-08-26.

Qwen4-Exp

O Qwen4-Exp se baseia na arquitetura híbrida de texto e multimodal do Qwen3.5, com três componentes principais: GatedResidual (GR), Qwen Sparse Attention (QSA) e Per-Layer Embedding (PLE).

GR é uma arquitetura residual desenvolvida pela Qwen que combina Hyper-Connection com GatedNorm. Ela mistura múltiplos fluxos residuais com gating element-wise de granularidade fina antes de cada bloco de atenção e Mixture-of-Experts (MoE), e em seguida controla a quantidade da saída do bloco que é injetada de volta em cada fluxo.

O QSA utiliza múltiplas cabeças de consulta para pontuar blocos de chaves comprimidos, seleciona os blocos contíguos de tokens mais relevantes e mantém o bloco final incompleto não comprimido. Essa seleção em nível de bloco reduz o sobrecarga de indexação e melhora a localidade de memória para sequências longas. Combinado com o Gated DeltaNet, o QSA torna o Qwen4-Exp a primeira arquitetura híbrida a integrar atenção linear e atenção esparsa, melhorando substancialmente a eficiência de inferência para cargas de trabalho de contexto longo.

PLE enriquece camadas de decodificador selecionadas com características lexicais específicas de cada camada, derivadas de n-gramas de tokens hasheados e de uma convolução depthwise diluída.

Dicas de uso

ple_layer_ids usa índices de camadas do decodificador baseados em 1. Quando o PLE está habilitado e o modelo recebe inputs_embeds, passe os ids de tokens originais por meio de ple_input_ids. Se input_ids forem fornecidos, o modelo os usará para o PLE automaticamente.
Durante a geração com cache, o PLE mantém tanto o contexto de n-gramas quanto o estado da convolução diluída. DynamicCache é o padrão recomendado e StaticCache também é suportado. O recorte de cache não é suportado quando o PLE ou o QSA está habilitado. Com o offloading de cache, os estados do GatedDeltaNet, do PLE e do indexador do QSA permanecem no dispositivo, enquanto os estados de chave/valor da atenção são transferidos para fora.
split_ngram_parts controla os shards de checkpoint lógico para cada tabela de embedding n-gram PLE grande. O Transformers concatena esses shards ao longo da dimensão do vocabulário em um único peso de runtime. O padrão save_pretrained(save_original_format=True) grava o layout original particionado configurado.
hc_count define o número de streams residuais, e hc_lowrank define o rank do mixer de entrada GR aprendido.
Fornecer o conjunto completo de campos do indexador QSA permite a seleção esparsa de tokens em camadas de atenção completa. As atenções Eager e SDPA são suportadas; outros backends solicitados fazem fallback para eager. A compilação de geração automática é desabilitada porque a seleção de tokens é dependente dos dados.
tp_plan="auto" suporta a divisão (sharding) de atenção, MoE, GatedDeltaNet, QSA, GR e das linhas de vocabulário das tabelas PLE. Configurações personalizadas devem manter as cabeças de atenção divididas, as dimensões de projeção de QSA e GatedDeltaNet, a largura do stream de GR, as dimensões dos especialistas e o vocabulário PLE com padding divisíveis pelo tamanho de TP. A saída de baixo rank de GR replicada não adiciona nenhuma restrição de divisibilidade.
O FSDP2 faz o particionamento (sharding) dos embeddings de tokens e das camadas do decodificador, mantendo o mixer GR final agregado. TP e FSDP não podem ser combinados no momento, e nenhum plano de paralelismo por pipeline é fornecido.
Use Qwen4ExpForCausalLM com Qwen4ExpTextConfig para geração apenas de texto. Use Qwen4ExpForConditionalGeneration com Qwen4ExpConfig para entradas multimodais.
Use padding à esquerda para geração em lote. Consulte Lado do padding.

Qwen4ExpConfig

classe transformers.Qwen4ExpConfig

< source >

Parâmetros

text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de texto.
vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — O objeto de configuração ou dicionário do backbone de visão.
image_token_id (int, opcional, padrão 248056) — O índice do token de imagem usado como marcador de posição para as imagens de entrada.
video_token_id (int, opcional, padrão 248057) — O índice do token de vídeo usado como marcador para os vídeos de entrada.
vision_start_token_id (int, opcional, padrão 248053) — ID do token que marca o início de um segmento visual na sequência de entrada multimodal.
vision_end_token_id (int, opcional, padrão 248054) — ID do token que marca o fim de um segmento visual na sequência de entrada multimodal.
tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Qwen4ExpModel. Ela é usada para instanciar um modelo Qwen4 Exp de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do Qwen/Qwen4-Exp

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Exemplo:

>>> from transformers import Qwen4ExpConfig, Qwen4ExpForConditionalGeneration

>>> configuration = Qwen4ExpConfig()
>>> model = Qwen4ExpForConditionalGeneration(configuration)
>>> configuration = model.config

Qwen4ExpTextConfig

classe transformers.Qwen4ExpTextConfig

< 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 = 10num_experts: int = 512output_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 = Nonehc_count: int = 4hc_lowrank: int = 320ple_layer_ids: list[int] | None = Noneple_embed_dim: int | None = Noneple_conv_kernel_size: int = 4ngram_size: int = 3heads_per_ngram: int = 8ngram_vocab_size_base: int = 20000000make_ngram_vocab_size_divisible_by: int = 128seed: int = 1234split_ngram_parts: int = 512indexer_n_heads: int | None = Noneindexer_kv_heads: int | None = Noneindexer_head_dim: int | None = Noneindexer_budget: int | None = Noneindexer_compress_ratio: int | None = Nonenorm_topk_prob: bool = Trueoutput_gate_type: str | None = None )

Parâmetros

vocab_size (int, opcional, padrão 248320) — Tamanho do vocabulário do modelo. Define o número de tokens diferentes que podem ser representados pelos input_ids.
hidden_size (int, opcional, padrão 2048) — Dimensão das representações ocultas.
num_hidden_layers (int, opcional, padrão 40) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
num_attention_heads (int, opcional, padrão 16) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
num_key_value_heads (int, opcional, padrão 2) — Este é o número de cabeças de key_value que devem ser usadas para implementar Grouped Query Attention. Se num_key_value_heads=num_attention_heads, o modelo usará Multi Head Attention (MHA); se num_key_value_heads=1, o modelo usará Multi Query Attention (MQA); caso contrário, será usado GQA. Ao converter um checkpoint multi-head para um checkpoint GQA, cada grupo de cabeças de chave e valor deve ser construído por meio do meanpooling de todas as cabeças originais dentro desse grupo. Para mais detalhes, consulte este artigo. Se não for especificado, o padrão será num_attention_heads.
hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
max_position_embeddings (int, opcional, padrão 32768) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado.
initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
rms_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-06) — O epsilon usado pelas camadas de normalização rms.
use_cache (bool, opcional, padrão True) — Se o modelo deve ou não retornar as últimas chaves/valores de atenção (não usado por todos os modelos). Relevante apenas se config.is_decoder=True ou quando o modelo for um modelo generativo somente decodificador.
tie_word_embeddings (bool, opcional, padrão False) — Se deve vincular as embeddings de pesos de acordo com o mapeamento tied_weights_keys do modelo.
rope_parameters (Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict], opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.
attention_bias (bool, opcional, padrão False) — Indica se deve ser usado um viés nas camadas de projeção de query, key, value e output durante a autoatenção.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
head_dim (int, opcional, padrão 256) — A dimensão da cabeça de atenção. Se for None, o valor padrão será hidden_size // num_attention_heads
linear_conv_kernel_dim (int, opcional, padrão 4) — Tamanho do kernel da convolução usada nas camadas de atenção linear.
linear_key_head_dim (int, opcional, padrão 128) — Dimensão de cada cabeçalho de chave na atenção linear.
linear_value_head_dim (int, opcional, padrão 128) — Dimensão de cada head de valor na atenção linear.
linear_num_key_heads (int, opcional, padrão 16) — Número de cabeças de chave usadas nas camadas de atenção linear.
linear_num_value_heads (int, opcional, padrão 32) — Número de cabeças de valor usadas nas camadas de atenção linear.
moe_intermediate_size (int, opcional, padrão 512) — Tamanho intermediário dos MLPs dos especialistas roteados.
shared_expert_intermediate_size (int, opcional, padrão 512) — Tamanho intermediário dos MLPs de especialista compartilhado.
num_experts_per_tok (int, opcional, padrão 10) — Número de especialistas para os quais cada token deve ser roteado. Este é o valor top-k para o roteamento de escolha de token.
num_experts (int, opcional, padrão 512) — Número de especialistas roteados nas camadas MoE.
output_router_logits (bool, opcional, padrão False) — Indica se os logits do roteador devem ser retornados pelo modelo. Ativar essa opção também permitirá que o modelo saída a perda auxiliar, incluindo a perda de balanceamento de carga e a perda z do roteador.
router_aux_loss_coef (float, opcional, padrão 0.001) — Coeficiente da perda auxiliar de balanceamento de carga. Usado para penalizar o roteamento desigual de especialistas em modelos MoE.
layer_types (list[str], opcional) — Uma lista que mapeia explicitamente cada índice de camada com seu tipo de camada. Se não for fornecida, será gerada automaticamente com base nos valores de configuração.
pad_token_id (int, opcional) — ID do token usado para preenchimento no vocabulário.
bos_token_id (int, opcional) — ID do token usado para o início do fluxo no vocabulário.
eos_token_id (Union[int, list[int]], opcional) — ID do token usado para o fim do fluxo no vocabulário.
hc_count (int, opcional, padrão 4) — Número de streams residuais usados pelas hyper-connections.
hc_lowrank (int, opcional, padrão 320) — Rank do mixer de entrada de hiperconexão aprendido.
ple_layer_ids (list[int], opcional) — IDs das camadas do decodificador, com índice começando em 1, que utilizam Per-Layer Embedding (PLE).
ple_embed_dim (int, opcional) — Dimensão total dos embeddings concatenados de todas as cabeças n-gram em cada módulo PLE. O valor padrão é hidden_size.
ple_conv_kernel_size (int, opcional, padrão 4) — Tamanho do kernel da convolução depthwise diluída em cada módulo PLE.
ngram_size (int, opcional, padrão 3) — Maior n-grama de tokens representado pelo PLE.
heads_per_ngram (int, opcional, padrão 8) — Número de cabeças de incorporação independentemente hasheadas para cada ordem de n-grama.
ngram_vocab_size_base (int, opcional, padrão 20000000) — Limite inferior usado para derivar um tamanho de vocabulário primo distinto para cada cabeça de n-gramas com hash.
make_ngram_vocab_size_divisible_by (int, opcional, padrão 128) — Divisor usado para preencher o vocabulário combinado de incorporações de n-gramas.
seed (int, opcional, padrão 1234) — Semente usada para derivar de forma determinística os multiplicadores de hash de n-gramas por camada.
split_ngram_parts (int, opcional, padrão 512) — Número de shards de checkpoint usados para cada tabela de embedding de n-gramas PLE. O carregamento concatena os shards em um único embedding de runtime, enquanto save_pretrained restaura o layout particionado configurado.
indexer_n_heads (int, opcional) — Número de cabeças de consulta usadas pelo indexador de tokens QSA. Definir isso habilita o QSA nas camadas de atenção completa.
indexer_kv_heads (int, opcional) — Número de cabeças de chave do indexer. O Qwen4-Exp QSA requer uma cabeça de chave.
indexer_head_dim (int, opcional) — Dimensão de cada cabeçalho de consulta e chave do indexador QSA.
indexer_budget (int, opcional) — Número máximo de tokens selecionados dos blocos comprimidos completos para cada consulta.
indexer_compress_ratio (int, opcional) — Número de chaves de tokens consecutivas que são médias em um único bloco de índice QSA.
norm_topk_prob (bool, opcional, padrão True) — Indica se as pesos dos especialistas roteados devem ser normalizados.
output_gate_type (str, opcional) — Ativação usada pelo gate de saída da atenção linear. Se não for definido, hidden_act é usado.

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

validate_architecture

< source >

( )

Parte da validação impulsionada por @strict. Valida os invariantes da arquitetura Qwen4-Exp.

Qwen4ExpVisionConfig

classe transformers.Qwen4ExpVisionConfig

< source >

Parâmetros

depth (int, opcional, padrão 27) — Número de camadas do Transformer no codificador de visão.
hidden_size (int, opcional, padrão 1152) — Dimensão das representações ocultas.
hidden_act (str, opcional, padrão gelu_pytorch_tanh) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
intermediate_size (int, opcional, padrão 4304) — Dimensão das representações do MLP.
num_heads (int, opcional, padrão 16) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
in_channels (int, opcional, padrão 3) — O número de canais de entrada.
patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, padrão 16) — O tamanho (resolução) de cada patch.
spatial_merge_size (int, opcional, padrão 2) — O tamanho da janela de mesclagem espacial usada para reduzir o número de tokens visuais ao mesclar patches vizinhos.
temporal_patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, padrão 2) — Tamanho do patch temporal usado no embedding de patch 3D para entradas de vídeo.
out_hidden_size (int, opcional, padrão 3584) — O tamanho oculto de saída do modelo de visão.
num_position_embeddings (int, opcional, padrão 2304) — O comprimento máximo de sequência com o qual este modelo pode ser utilizado
initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
rope_parameters (dict, opcional) — Dicionário contendo os parâmetros de configuração para os embeddings RoPE. O dicionário deve conter um valor para rope_theta e, opcionalmente, parâmetros usados para escalonamento, caso você queira usar RoPE com max_position_embeddings maiores.

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Qwen4ExpVisionModel

classe transformers.Qwen4ExpVisionModel

< source >

( config: Qwen4ExpVisionConfig*inputs**kwargs )

Parâmetros

config (Qwen4ExpVisionConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Qwen4 Exp puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< source >

( hidden_states: Tensorgrid_thw: Tensor**kwargs ) → torch.Tensor

Parâmetros

hidden_states (torch.Tensor de forma (seq_len, hidden_size)) — Os estados ocultos finais do modelo.
grid_thw (torch.Tensor de forma (num_images_or_videos, 3)) — O valor temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.

Retorna

torch.Tensor

hidden_states.

Qwen4ExpTextModel

classe transformers.Qwen4ExpTextModel

< source >

( config: Qwen4ExpTextConfig )

Parâmetros

config (Qwen4ExpTextConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo de texto Qwen4 Exp sem processamento adicional, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

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 = Noneple_input_ids: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPast or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
ple_input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — IDs de tokens originais usados pelo Per-Layer Embedding (PLE). Isso é necessário apenas quando o PLE está habilitado e inputs_embeds são passados em vez de input_ids.

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BaseModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários elementos dependendo da configuração (Qwen4ExpConfig) e das entradas.

O método forward do Qwen4ExpTextModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

Se past_key_values for usado, apenas o último hidden-state das sequências, com forma (batch_size, 1, hidden_size), é retornado.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Qwen4ExpModel

classe transformers.Qwen4ExpModel

< source >

( config: Qwen4ExpConfig )

Parâmetros

config (Qwen4ExpConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Qwen4 Exp puro, que gera estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

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] = 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)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Qwen2VLImageProcessor. Consulte Qwen2VLImageProcessor.call() para mais detalhes (Qwen3VLProcessor usa Qwen2VLImageProcessor para processar imagens).
pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Os tensors correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando Qwen3VLVideoProcessor. Consulte Qwen3VLVideoProcessor.call() para mais detalhes (Qwen3VLProcessor usa Qwen3VLVideoProcessor para processar vídeos).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.
mm_token_type_ids (torch.IntTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada correspondentes a cada modalidade. Por exemplo, texto (0), imagem (1), vídeo (2). Os ids de tipo de token multimodal podem ser obtidos usando AutoProcessor. Veja ProcessorMixin.call() para mais detalhes.
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

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MoeModelOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um MoeModelOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (Qwen4ExpConfig) e das entradas.

O método forward do Qwen4ExpModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e, opcionalmente, se config.is_encoder_decoder=True, nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.
router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_router_probs=True e config.add_router_probs=True são passados ou quando config.output_router_probs=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, sequence_length, num_experts).

Logits brutos do roteador (pós-softmax) calculados pelos roteadores MoE; esses termos são usados para calcular a perda auxiliar em modelos Mixture of Experts.

Qwen4ExpForCausalLM

classe transformers.Qwen4ExpForCausalLM

< source >

( config: Qwen4ExpTextConfig )

Parâmetros

config (Qwen4ExpTextConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Qwen4 Exp para modelagem de linguagem causal.

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)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
use_cache (bool, opcional) — Se definido como True, os estados de chave-valor past_key_values são retornados e podem ser usados para acelerar a decodificação (veja past_key_values).
output_router_logits (bool, opcional) — Indica se os logits de todos os roteadores devem ser retornados. Eles são úteis para calcular a perda do roteador e não devem ser retornados durante a inferência.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).

Retorna

MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Um MoeCausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (Qwen4ExpConfig) e das entradas.

O método forward de Qwen4ExpForCausalLM substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
aux_loss (torch.Tensor, opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) — Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornam None aqui, mas ainda retornam router_logits.
router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada esparsa) com forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen4ExpForCausalLM

>>> model = Qwen4ExpForCausalLM.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."

Qwen4ExpForConditionalGeneration

classe transformers.Qwen4ExpForConditionalGeneration

< source >

( config: Qwen4ExpConfig )

Parâmetros

config (Qwen4ExpConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Qwen4 Exp para geração de tokens condicionado a outras modalidades (por exemplo, geração de texto a partir de imagem e texto).

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)

Parâmetros

input_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada no vocabulário. O padding será ignorado por padrão.
Os índices podem ser obtidos usando AutoTokenizer. Consulte PreTrainedTokenizer.encode() e PreTrainedTokenizer.call() para mais detalhes.

O que são IDs de entrada?
attention_mask (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção nos índices de tokens de preenchimento. Valores de máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para tokens que não estão mascarados,
- 0 para tokens que estão mascarados.
O que são máscaras de atenção?
position_ids (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices das posições dos tokens de cada sequência de entrada nos embeddings de posição. Selecionados no intervalo [0, config.n_positions - 1].
O que são IDs de posição?
past_key_values (~cache_utils.Cache, opcional) — Estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção e nos blocos de atenção cruzada) que podem ser usados para acelerar a decodificação sequencial. Isso geralmente consiste no past_key_values retornado pelo modelo em uma etapa anterior da decodificação, quando use_cache=True ou config.use_cache=True.
Apenas uma instância de Cache é permitida como entrada, consulte nosso guia de cache de kv. Se nenhum past_key_values for passado, DynamicCache será inicializado por padrão.

O modelo sairá no mesmo formato de cache que é fornecido como entrada.

Se past_key_values forem usados, espera-se que o usuário insira apenas os input_ids não processados (aqueles que não têm seus estados de chave e valor passados fornecidos a este modelo) com a forma (batch_size, unprocessed_length), em vez de todos os input_ids com a forma (batch_size, sequence_length).
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar input_ids, você pode escolher passar diretamente uma representação incorporada. Isso é útil se você quiser ter mais controle sobre como converter os índices de input_ids nos vetores associados do que a matriz de busca de incorporação interna do modelo.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de modelagem de linguagem mascarada. Os índices devem estar em [0, ..., config.vocab_size] ou ser -100 (veja a docstring de input_ids). Tokens com índices definidos como -100 são ignorados (mascarados); a perda é calculada apenas para os tokens com rótulos em [0, ..., config.vocab_size].
pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando Qwen2VLImageProcessor. Consulte Qwen2VLImageProcessor.call() para mais detalhes (Qwen3VLProcessor usa Qwen2VLImageProcessor para processar imagens).
pixel_values_videos (torch.Tensor de forma (batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size), opcional) — Os tensors correspondentes ao vídeo de entrada. Os valores de pixels para vídeos podem ser obtidos usando Qwen3VLVideoProcessor. Consulte Qwen3VLVideoProcessor.call() para mais detalhes (Qwen3VLProcessor usa Qwen3VLVideoProcessor para processar vídeos).
image_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_images, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada imagem no LLM.
video_grid_thw (torch.LongTensor de forma (num_videos, 3), opcional) — A dimensão temporal, a altura e a largura da forma dos recursos de cada vídeo no LLM.
mm_token_type_ids (torch.IntTensor de forma (batch_size, sequence_length), opcional) — Índices dos tokens da sequência de entrada correspondentes a cada modalidade. Por exemplo, texto (0), imagem (1), vídeo (2). Os ids de tipo de token multimodal podem ser obtidos usando AutoProcessor. Veja ProcessorMixin.call() para mais detalhes.
output_router_logits (bool, opcional) — Indica se os logits de todos os roteadores devem ser retornados. Eles são úteis para calcular a perda do roteador e não devem ser retornados durante a inferência.
logits_to_keep (Union[int, torch.Tensor], opcional, padrão 0) — Se for um int, calcula os logits para os últimos logits_to_keep tokens. Se for 0, calcula os logits para todos os input_ids (caso especial). Apenas os logits do último token são necessários para a geração, e calculá-los apenas para esse token pode economizar memória, o que se torna bastante significativo para sequências longas ou tamanho de vocabulário grande. Se for um torch.Tensor, deve ser 1D, correspondendo aos índices a serem mantidos na dimensão de comprimento da sequência. Isso é útil ao usar o formato de tensor empacotado (uma única dimensão para lote e comprimento da sequência).
mm_encoder_outputs (dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling], opcional) — Dicionário em que as chaves são as modalidades suportadas e os valores são as saídas codificadas para essa modalidade. Cada saída codificada é uma tupla que consiste em (pooler_output, opcional: last_hidden_states, opcional: hidden_states, opcional: attentions) pooler_output de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de recursos multimodais do codificador mesclados em incorporações de texto.

Retorna

MoeCausalLMOutputWithPast ou tuple(torch.Tensor)

Uma MoeCausalLMOutputWithPast ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários elementos dependendo da configuração (Qwen4ExpConfig) e das entradas.

O método forward de Qwen4ExpForConditionalGeneration substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de modelagem de linguagem (para previsão do próximo token).
logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.vocab_size)) — Pontuações de previsão da cabeça de modelagem de linguagem (pontuações para cada token do vocabulário antes do SoftMax).
aux_loss (torch.Tensor, opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True, e o modelo treina seu roteador com uma perda de balanceamento de carga) — Perda auxiliar de balanceamento de carga para os módulos esparsos. Modelos que equilibram seus especialistas com um viés de roteador em vez disso (DeepSeek-V3 e as arquiteturas derivadas dele) retornam None aqui, mas ainda retornam router_logits.
router_logits (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_router_logits=True é passado ou quando config.output_router_logits=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada esparsa) com forma (batch_size * sequence_length, num_experts).

Logits brutos do roteador calculados pelos roteadores MoE. Podem ser usados para calcular uma perda de balanceamento de carga ou para inspecionar como os tokens são distribuídos entre os especialistas.
past_key_values (Cache, opcional, retornado quando use_cache=True é passado ou quando config.use_cache=True) — É uma instância de Cache. Para mais detalhes, consulte nosso guia de cache kv.

Contém estados ocultos pré-computados (chaves e valores nos blocos de autoatenção) que podem ser usados (veja a entrada past_key_values) para acelerar a decodificação sequencial.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen4ExpForConditionalGeneration

>>> model = Qwen4ExpForConditionalGeneration.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."

Update on GitHub

←Qwen3Next RAG→