Qwen 稀疏注意力对比 MiniMax，TileLang 内核推理基准大涨
技术作者 stochasticchasm 于 8 月 28 日发布多项关于 Qwen 稀疏注意力机制的观察与 TileLang 内核库测试结果，引发关于稀疏注意力设计取舍与训练策略的讨论。核心结论是：Qwen 方案可视为 MiniMax 稀疏注意力的精炼版，两者均采用块稀疏策略，关键差异在于池化位置；而测试数据显示推理类（非知识型）基准获得的提升幅度最大。
已确认
- Qwen 与 MiniMax 的稀疏注意力均为块稀疏（block sparse）设计，核心区别在池化位置：Qwen 在 SDPA（缩放点积注意力）之前池化，MiniMax 在其后。
- stochasticchasm 对 Qwen 的「冻结全网络 → 蒸馏索引器 → 解冻」两阶段训练流程表示不认同，希望看到从零训练以及在 CPT 阶段进行稀疏化的对比测试，并认为 MiniMax 在这方面做得更好。他还在另一帖中探讨，若在密集蒸馏阶段的训练初始即使用 teacher forcing 而非两阶段流程，模型表现会如何。
- 作者发布了 TileLang 内核库并附不同基准的结果对比图：不同基准提升幅度差异很大，其中「推理」类（非知识依赖）基准获得最高提升。
- 开发者 codestar 结合 MultiPL-E 基准的测试结果指出，不同基准间的成绩波动差异很大，值得探究导致部分基准方差远高于其他基准的因素，并同样观察到推理类基准在这轮变化中提升幅度最大。
为什么重要
- 池化相对 SDPA 的位置差异是理解两家稀疏注意力设计取舍的关键，可能影响长上下文处理中的效率与精度平衡。
- 两阶段训练是否必要关系到训练成本与可复现性：若从零训练或 CPT 阶段稀疏化能达到相似效果，将显著简化稀疏模型的训练路径。
- 推理类基准提升远高于知识类，提示内核或模型变动带来的收益更多集中在纯推理能力上，这对基准选择与能力归因具有重要参考价值；codestar 提出的基准方差问题也提示评测结论需谨慎解读。
2026-08-28 ~ 2026-08-28 · 7 条相关
一手来源
- 对比 Qwen 与 MiniMax 的稀疏注意力机制实现 — stochasticchasm ·
- 质疑两阶段训练流程并对比 Minimax 方案 — stochasticchasm ·
- TileLang 内核库发布，推理基准显著提升 — stochasticchasm ·
- 非知识类推理基准测试提升幅度显著高于其他 — stochasticchasm · 2026-08-28
- 【源头】TileLang 内核库发布，推理基准显著提升 — stochasticchasm · 2026-08-28
- 【源头】对比 Qwen 与 MiniMax 的稀疏注意力机制实现 — stochasticchasm · 2026-08-28
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- 探讨密集蒸馏阶段的训练策略 — stochasticchasm · 2026-08-28
- 基准测试结果差异引热议：推理类基准提升幅度最大 — code_star · 2026-08-28
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