待验证90% 置信事实时间未知
Qwen3.5采用混合注意力架构，将Gated Delta Net（线性注意力变体）和Gated Attention（常规注意力）混合使用
1
来源数
90%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
Qwen3.5深度解析：混合注意力架构实现19倍长上下文加速
bilibili雪天鱼
涉及实体
相关事实
待验证Qwen3.5-Omni采用混合注意力MOE（Mixture of Experts）架构77% 相似待验证Qwen系列在架构层面引入了GQA（分组查询注意力）机制，相比标准多头注意力降低了KV缓存的内存占用72% 相似待验证K3将线性注意力层与标准注意力层混合使用，以在精度与效率之间寻求平衡65% 相似待验证Muse Glimmer采用混合注意力机制：大部分层只关注2048 token的局部窗口，每隔四层做一次全局全注意力63% 相似待验证Multi-Query Attention技术让多个注意力头共享同一组Key和Value投影矩阵，将KV缓存显存需求压缩至原来的1/H，代价是模型表达能力的轻微损失62% 相似
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