Qwen 稀疏注意力机制分析与 TileLang 内核发布
技术作者 stochasticchasm 发布了多项关于 Qwen 稀疏注意力机制的观察与 TileLang 内核库测试结果，引发了关于模型结构设计与训练策略的讨论。
已确认
- Qwen 的稀疏注意力被视为 MiniMax 稀疏注意力的精炼版，两者均采用块稀疏策略。核心区别在于池化位置：Qwen 在 SDPA（缩放点积注意力）之前进行池化，而 MiniMax 在 SDPA 之后。
- 作者对 Qwen 采用的「冻结全网络 → 蒸馏索引器 → 解冻」两阶段训练流程表示不认同。他认为 MiniMax 在从零训练或在 CPT 阶段进行稀疏化方面做得更好，并希望看到这些不同技术路径的对比测试。
- 作者发布了 TileLang 内核库，并附上不同基准的结果对比图。测试结果显示，推理类（非知识依赖）基准的性能提升幅度显著大于其他类型。
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。
- 探讨两阶段训练的必要性关系到训练成本与模型可复现性；如果从零训练或 CPT 阶段稀疏化能达到相似效果，将简化稀疏模型的训练路径。
- 推理类基准提升远高于知识类，提示新内核或模型变动带来的收益更多集中在纯推理能力上，这对评估基准选择与能力归因具有重要参考价值。
2026-08-28 ~ 2026-08-28 · 7 条相关
一手来源
- 探讨密集蒸馏阶段的训练策略 — 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
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- 对比 Qwen 与 MiniMax 的稀疏注意力机制实现 — stochasticchasm · 2026-08-28
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