对于主流大模型例如 DeepSeek-R1-671B，Qwen3-32B，我们知道 B 表示 Billion，表示他们的参数量。那么给定对应的模型参数和结构，我们怎么计算模型的总参数呢？下面以 Qwen3-8B 和 Qwen3-30B-A3B 为例来深入讲解 Dense 模型和 MOE 模型总参的计算。


![alt text](./../images/04Train03TrainAcceler/image.png)

![alt text](./../images/04Train03TrainAcceler/image-2.png)




### Dense 计算总参
下面是一个 Dense 模型 Qwen3-8B。

``` json

Qwen3ForCausalLM(
  (model): Qwen3Model(
    (embed_tokens): Embedding(151936, 4096)
    (layers): ModuleList(
      (0-35): 36 x Qwen3DecoderLayer(
        (self_attn): Qwen3Attention(
          (q_proj): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=False)
          (k_proj): Linear(in_features=4096, out_features=1024, bias=False)
          (v_proj): Linear(in_features=4096, out_features=1024, bias=False)
          (o_proj): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=False)
          (q_norm): Qwen3RMSNorm((128,), eps=1e-06)
          (k_norm): Qwen3RMSNorm((128,), eps=1e-06)
        )
        (mlp): Qwen3MLP(
          (gate_proj): Linear(in_features=4096, out_features=12288, bias=False)
          (up_proj): Linear(in_features=4096, out_features=12288, bias=False)
          (down_proj): Linear(in_features=12288, out_features=4096, bias=False)
          (act_fn): SiLU()
        )
        (input_layernorm): Qwen3RMSNorm((4096,), eps=1e-06)
        (post_attention_layernorm): Qwen3RMSNorm((4096,), eps=1e-06)
      )
    )
    (norm): Qwen3RMSNorm((4096,), eps=1e-06)
    (rotary_emb): Qwen3RotaryEmbedding()
  )
  (lm_head): Linear(in_features=4096, out_features=151936, bias=False)
)

```


从上图可以看到，大模型整个可以分为三个部分，embed_tokens 和 layers ，lm_head 三个部分。

其中 embed_tokens 和 lm_head 是相似的，分别是将 Token_id 转为 embedding，以及将 embedding 转为 Token_id，所以他们有时候是一样的。对于小模型来说，比如 Qwen3-0.6B，Qwen3-1.7B，Qwen3-4B，在表中可以看到 Tie Embedding 为 YES，表示 embed_tokens 部分和 lm_head 是共用的。

layers 层数整个大模型的核心，由 N 层完全一样的结构堆叠起来。每一层又可以分为 self_attn 和 mlp 两个部分。

self_attn 可以是 MHA，GQA 等，对应的参数都是 Q，K，V，O 四个矩阵。Qwen3 使用了 GQA，对于 8B 尺寸来说 Q-Heads 为 32，K-V-Heads 为 8。故 K，V 矩阵 为 d * d * 1/ 4 ，Q，O 矩阵依然是 d * d，其中 d 为隐藏层大小，这里为 4096。Qwen3 系列在 self_attn 还使用了 q_norm 和 k_norm，对应的参数较小，可以忽略不计。该部分总计为 2.5 * d * d。

mlp 部分参数部分为 gate，up 和 down 三个矩阵，三矩阵完全相同，故总参数大小为 3 * d * ffn，其中 d 是隐藏层大小，ffn 是 mlp 层升维大小，一般是 3-4d，qwen3 这里是 3d。

在每一层之间还有两次 Norm，该部分参数较小，可以忽略不计。

对于 Qwen3-8B 来说，总参数为 embed_tokens + 36 Layers + lm_head。

其中 embed_tokens 和 lm_head 均为  V * d，V 是单词表大小，d 是隐藏层大小。

每一层中，self_attn 为 2.5 * d * d，mlp 部分为 9 * d * d，总计为 11.5 d。

故总参数为 2 *  V * d + 11.5 * d * d * 36 = 8190427136，故为 8B

请大家根据这种方式，计算下 Qwen3-32B 的总参。


### MOE 计算总参

下面是一个 MOE 模型 Qwen3-30B-A3B

``` json
Qwen3MoeForCausalLM(
  (model): Qwen3MoeModel(
    (embed_tokens): Embedding(151936, 2048)
    (layers): ModuleList(
      (0-47): 48 x Qwen3MoeDecoderLayer(
        (self_attn): Qwen3MoeAttention(
          (q_proj): Linear(in_features=2048, out_features=4096, bias=False)
          (k_proj): Linear(in_features=2048, out_features=512, bias=False)
          (v_proj): Linear(in_features=2048, out_features=512, bias=False)
          (o_proj): Linear(in_features=4096, out_features=2048, bias=False)
          (q_norm): Qwen3MoeRMSNorm((128,), eps=1e-06)
          (k_norm): Qwen3MoeRMSNorm((128,), eps=1e-06)
        )
        (mlp): Qwen3MoeSparseMoeBlock(
          (gate): Linear(in_features=2048, out_features=128, bias=False)
          (experts): ModuleList(
            (0-127): 128 x Qwen3MoeMLP(
              (gate_proj): Linear(in_features=2048, out_features=768, bias=False)
              (up_proj): Linear(in_features=2048, out_features=768, bias=False)
              (down_proj): Linear(in_features=768, out_features=2048, bias=False)
              (act_fn): SiLU()
            )
          )
        )
        (input_layernorm): Qwen3MoeRMSNorm((2048,), eps=1e-06)
        (post_attention_layernorm): Qwen3MoeRMSNorm((2048,), eps=1e-06)
      )
    )
    (norm): Qwen3MoeRMSNorm((2048,), eps=1e-06)
    (rotary_emb): Qwen3MoeRotaryEmbedding()
  )
  (lm_head): Linear(in_features=2048, out_features=151936, bias=False)
)

``` 

对于 MOE 模型的分析，和 Dense 模型完全一样，也是分为 embed_tokens 和 layers ，lm_head 三个部分。其中 embed_tokens 和 lm_head 完全一样，差别在于 layers。

对于每一层中的 mlp 和 self_attn，self_attn 和 dense 是完全一样的，根据表中计算即可。

对于 mlp 部分来说，他这里相比起 Dense 模型，多了一个 gate，这个 gate 就负责将每一个 token 分发对对应的专家。接下来显示有 128 个专家，也就是说 128 个这样的 ffn，ffn 的结构和之前是完全一样的，也是 gate，up，down 三个部分是完全一致的。换句话来说，MOE 相比起 Dense 模型，他的核心就是将一个大的 FFN 拆分成了多个小的 FFN，并且增加了 gate 路由机制来选择每次处理的专家 ID。这一部分的总参数量为 gate + 128 * ffn。


对于 Qwen3-30B-A3B 来说，总参数为 embed_tokens + 48 Layers + lm_head。

其中 embed_tokens 和 lm_head 均为  V * d，V 是单词表大小，d 是隐藏层大小。 V = 151936， d = 2048 

每一层中，self_attn 为 4.5 * d * d，mlp 部分为 d * experts + experts * d * ffn * 3 ，总计为 4.5 * d * d + experts * d * ffn * 3。 d = 2048 ，experts = 128， ffn  = 768。

故总参数为 2 *  V * d + 48 * (4.5 * d * d + experts * d * ffn * 3) = 30519328768，故为 30B

对于激活值来说，2 *  V * d + 48 * (4.5 * d * d + top_k * d * ffn * 3) = 3340238848，故为 3B，其中 top_k = 8 。

请大家根据这种方式，计算下 DeepSeek-V3 的总参数