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BYTEDANCE SEED / ByteDance-Seed/Qwen3-30B-A3B-MoE-SAE

Qwen3-30B-A3B MoE-Output SAE

Drei TopK-Autoencoder von ByteDance Seed untersuchen MoE-Blockausgaben von Qwen3-30B-A3B. Gewichte und Forschungsarbeit sind vom 5. November. Jede Schicht hat einen eigenen Checkpoint mit 1.048.576 latenten Merkmalen, von denen pro Token bis zu 100 ausgewählt werden.

01 / ZUSAMMENFASSUNG

Das Wesentliche

ORIENTIERUNGDünn besetzte Autoencoder pro Schicht

Primäre Verwendung angegeben oder vorsichtig aus offizieller Dokumentation abgeleitet.

KONTEXTSchichten 4, 30 und 46 von Qwen3-30B-A3B

Maximale Eingabekapazität bei Veröffentlichung durch die Quelle.

AUSFAHRT100 aktive Merkmale pro Token und Autoencoder

Dokumentierte maximale Erzeugungsgrenze.

ZUGANGHugging Face · herunterladbarer Checkpoint

Verifizierte Verfügbarkeitskanäle.

MODELLTYPInterpretierbarkeit

Primäre Funktionsfamilie und verifizierte Spezialisierungen.

LIZENZApache 2.0

Deklarierte Bedingungen für API, Gewichte oder Self-Hosting.

02 / TECHNISCHES DATENBLATT

Limits und Integration

API-IDByteDance-Seed/Qwen3-30B-A3B-MoE-SAE
ModelltypInterpretierbarkeit
ZugangsmodellOffene Gewichte
LizenzApache 2.0
EinsatzSelbst gehostet
Veröffentlichung05 NOV 2026
WissensstichtagNicht veröffentlicht
EingangInterne Aktivierungen
AusfahrtLatente Merkmale · Rekonstruierte Aktivierungen
KontextfensterSchichten 4, 30 und 46 von Qwen3-30B-A3B
maximale Leistung100 aktive Merkmale pro Token und Autoencoder
SchlussfolgernNicht veröffentlicht
Veröffentlichte Tools
Strukturierte AusflügeNicht veröffentlicht
StapelverarbeitungNicht veröffentlicht
Prompt-CacheNicht veröffentlicht
FeinabstimmungNicht veröffentlicht
Verifizierte PlattformenHugging Face · PyTorch
EIGNET SICH BESSER FÜR

Untersuchen, welche Experten zu bestimmten Merkmalen beitragen, und den Rekonstruktionsfehler von Aktivierungen messen. Die drei Schichtcheckpoint-Varianten teilen eine Karte. Sie ersetzen das Basismodell nicht, erzeugen keinen Text und sind keine Dokument-Embeddings.

SOLLTE BEOBACHTET WERDEN

Jede FP32-Gewichtsdatei benötigt rund 17,2 GB zusätzlich zum Speicher des Basismodells. Die Schichten teilen keinen austauschbaren latenten Raum. Lange Eingaben müssen ggf. segmentiert werden. Beobachtete Zuordnungen allein belegen keine Kausalität.

03 / FÄHIGKEITEN

Was es kann

01

Orientierung

Untersuchen, welche Experten zu bestimmten Merkmalen beitragen, und den Rekonstruktionsfehler von Aktivierungen messen. Die drei Schichtcheckpoint-Varianten teilen eine Karte. Sie ersetzen das Basismodell nicht, erzeugen keinen Text und sind keine Dokument-Embeddings.

02

Kontext

Schichten 4, 30 und 46 von Qwen3-30B-A3B · 100 aktive Merkmale pro Token und Autoencoder

03

Tools und Integration

Nicht veröffentlicht

04

Zugang

Hugging Face · herunterladbarer Checkpoint

Eingabemodalitäten
Interne Aktivierungen
04 / PREISE

Dokumentierte Kosten

KonzeptWertEinheit/Zustand
StandardeingabeKein offizieller API-Preis veröffentlichtStandardtarif der API
Eingabe aus dem CacheNicht veröffentlichtLesen wiederverwendeter Präfixe
Schreiben oder Speichern im CacheNicht veröffentlichtDie Bedingung variiert je nach Anbieter
StandardausgabeKosten der eigenen InfrastrukturKann Reasoning-Tokens enthalten
Batch-EingabeNicht veröffentlichtAsynchrone Verarbeitung
Batch-AusgabeNicht veröffentlichtAsynchrone Verarbeitung

Für diesen Checkpoint ist keine kommerziell gehostete API verifiziert. Herunterladbare Gewichte decken weder Speicherplatz noch Beschleuniger, Arbeitsspeicher oder Betrieb ab.

i Die Preise ändern sich und können von Level, Region oder Kontextlänge abhängen. Überprüfen Sie die Quelle, bevor Sie eine Entscheidung treffen.

05 / BEWERTUNGEN

So lesen Sie die Ergebnisse

“

ByteDance meldet 12,6 %, 25,1 % und 7,6 % unerklärte Varianz für die Schichten 4, 30 und 46. Niedriger bedeutet in diesem Test bessere Rekonstruktion. Die Werte sind weder Aufgabenerfolgsraten noch Chat-Modellrankings. Inferama hat sie nicht reproduziert.

BenchmarkErgebnisMetrikQuelle
Qwen3 MoE SAE FVU (layer 4)12,6 %Niedriger ist besserQuelle öffnen ↗
Qwen3 MoE SAE FVU (layer 30)25,1 %Niedriger ist besserQuelle öffnen ↗
Qwen3 MoE SAE FVU (layer 46)7,6 %Niedriger ist besserQuelle öffnen ↗

Inferama hebt nur dann ein „bestes Ergebnis“ hervor, wenn Metrik, Testsatz, Konfiguration und Datum einen gleichwertigen Vergleich ermöglichen. Die Zahlen des Lieferanten werden als Angaben aus eigener Quelle dargestellt.

06 / VERSIONEN

Chronologie

Qwen3-30B-A3B MoE-Output SAE

In den verifizierten Katalog von Inferama aufgenommene Version.

07 / QUELLEN

Rückverfolgbarkeit