## Mulai Cepat

```py
import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="text-generation",
    model="Qwen/Qwen3.5-35B-A3B",
    device_map="auto",
)
print(pipe("The capital of France is", max_new_tokens=20)[0]["generated_text"])
```

```py
import torch
from transformers import AutoTokenizer, Qwen3_5MoeForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B")
model = Qwen3_5MoeForCausalLM.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen3.5-35B-A3B",
    device_map="auto",
)

inputs = tokenizer("Explain mixture-of-experts in one paragraph.", return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True))
```

## Tips dan catatan penggunaan

- Saat melakukan pelatihan atau fine-tuning, atur `output_router_logits=True` agar forward mengembalikan router logits dan loss tambahan untuk load-balancing ditambahkan ke total loss (dikalibrasi oleh `router_aux_loss_coef`, default `0.001`). Tanpa pengaturan ini, para expert dapat runtuh ke beberapa slot yang populer.
- `Qwen3_5MoeCausalLMOutputWithPast` menyertakan field `router_logits`. Kode hilir yang melakukan dekonstruksi output model berdasarkan posisi perlu memperhitungkan field ini atau beralih ke akses berbasis kata kunci.
- Untuk Qwen3.5-35B-A3B, konfigurasi teks menggunakan `hidden_size=2048` di 40 lapisan, 256 ahli dengan 8 yang di-rutekan + 1 yang dibagikan per token, dan `moe_intermediate_size=512` — bentuknya sangat berbeda dari checkpoint Qwen3.5 yang padat, sehingga bobotnya tidak dapat dipertukarkan.
- Konteks bawaan adalah 262.144 token. Untuk mencapai konteks ~1M yang diiklankan, aktifkan penskalaan rope YaRN melalui field `rope_scaling` di config — pemuatan biasa hanya memberikan jendela bawaan.
- Sama seperti Qwen3.5, lapisan linear-attention bergantung pada `causal_conv1d` opsional (dari [Dao-AILab](https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d)). Tanpa komponen ini, model akan secara diam-diam beralih ke operasi PyTorch yang lebih lambat dan lebih boros memori.
- Pada NVIDIA GB10 (compute capability 12.1 / SM121), `causal_conv1d` dan `fla` tidak memiliki build SM121, sehingga jalur Gated DeltaNet selalu menggunakan referensi PyTorch yang lambat. Menjalankan `use_kernels=True` (`pip install -U kernels`) pada [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) akan menggantinya dengan kernel Hub yang sama, yang juga dibatasi oleh compute capability, seperti varian dense ([`Atlas-Inference/gdn`](https://huggingface.co/kernels/Atlas-Inference/gdn), yang dibagikan karena `Qwen3_5MoeGatedDeltaNet` memiliki inti yang sama dengan `Qwen3_5GatedDeltaNet`); semua GPU lainnya tetap menggunakan jalur yang ada. Kernel ini secara numerik setia terhadap fallback (output greedy yang identik) dan mempercepat prefill. Diukur pada `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` (bf16, GB10/SM121, prompt 1024-token, greedy decode 256 token):

  | `use_kernels` | TTFT (prefill) | Decode |
  | --- | --- | --- |
  | `False` (fallback PyTorch) | 0.73 s | 16,3 tok/dtk |
  | `True` ([`Atlas-Inference/gdn`](https://huggingface.co/kernels/Atlas-Inference/gdn)) | 0,53 dtk (1,38x lebih cepat) | 16,7 tok/dtk |

  Decode relatif datar karena rekurensi DeltaNet single-token dibatasi oleh bandwidth memori; keuntungannya ada pada inti chunked-prefill dan meningkat seiring bertambahnya panjang prompt. Memuat kernel yang dipetakan saat ini memerlukan `trust_remote_code=True` sampai `Atlas-Inference` ditambahkan ke allowlist trusted-kernels.

- Gunakan padding kiri untuk generasi batched. Lihat [Sisi padding](../llm_tutorial#padding-side).

## Qwen3_5MoeConfig[[transformers.Qwen3_5MoeConfig]]

#### transformers.Qwen3_5MoeConfig[[transformers.Qwen3_5MoeConfig]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, text_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, vision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, image_token_id: int = 248056, video_token_id: int = 248057, vision_start_token_id: int = 248053, vision_end_token_id: int = 248054, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/configuration_qwen3_5_moe.py#L166)

**Parameter:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari text backbone.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *opsional*) : Objek config atau dictionary dari vision backbone.

image_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `248056`) : Indeks token gambar yang digunakan sebagai placeholder untuk gambar input.

video_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `248057`) : Indeks token video yang digunakan sebagai placeholder untuk video input.

vision_start_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `248053`) : Token ID yang menandai awal segmen visual dalam urutan input multimodal.

vision_end_token_id (`int`, *opsional*, defaultnya `248054`) : Token ID yang menandai akhir segmen visual dalam urutan input multimodal.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Qwen3_5MoeModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Qwen3 5 Moe berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [Qwen/Qwen3.5-35B-A3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-35B-A3B)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

```python
>>> from transformers import Qwen3_5MoeForConditionalGeneration, Qwen3_5MoeConfig

>>> # Initializing a Qwen3.5-MoE style configuration
>>> configuration = Qwen3_5MoeConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen3.5-35B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3_5MoeForConditionalGeneration(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Qwen3_5MoeTextConfig[[transformers.Qwen3_5MoeTextConfig]]

#### transformers.Qwen3_5MoeTextConfig[[transformers.Qwen3_5MoeTextConfig]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeTextConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, vocab_size: int = 248320, hidden_size: int = 2048, num_hidden_layers: int = 40, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 2, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 32768, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = False, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, head_dim: int = 256, linear_conv_kernel_dim: int = 4, linear_key_head_dim: int = 128, linear_value_head_dim: int = 128, linear_num_key_heads: int = 16, linear_num_value_heads: int = 32, moe_intermediate_size: int = 512, shared_expert_intermediate_size: int = 512, num_experts_per_tok: int = 8, num_experts: int = 256, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.001, layer_types: list[str] | None = None, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/configuration_qwen3_5_moe.py#L29)

**Parameter:**

vocab_size (`int`, *opsional*, defaultnya `248320`) : Ukuran kosakata model. Menentukan jumlah token berbeda yang dapat direpresentasikan oleh `input_ids`.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `2048`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

num_hidden_layers (`int`, *opsional*, defaultnya `40`) : Jumlah lapisan tersembunyi dalam decoder Transformer.

num_attention_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `16`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `2`) : Ini adalah jumlah key_value heads yang harus digunakan untuk mengimplementasikan Grouped Query Attention. Jika `num_key_value_heads=num_attention_heads`, model akan menggunakan Multi Head Attention (MHA), jika `num_key_value_heads=1` model akan menggunakan Multi Query Attention (MQA), selain itu GQA yang digunakan. Saat mengonversi checkpoint multi-head menjadi checkpoint GQA, setiap group key dan value head harus dibangun dengan meanpooling semua head asli di dalam grup tersebut. Untuk detail lebih lanjut, lihat [paper ini](https://huggingface.co/papers/2305.13245). Jika tidak ditentukan, akan default ke `num_attention_heads`.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `silu`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

max_position_embeddings (`int`, *opsional*, defaultnya `32768`) : Panjang maksimum urutan yang mungkin akan digunakan dengan model ini.

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rms_norm_eps (`float`, *opsional*, defaultnya `1e-06`) : Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi rms.

use_cache (`bool`, *opsional*, defaultnya `True`) : Apakah model harus mengembalikan perhatian kunci/nilai terakhir (tidak digunakan oleh semua model). Hanya relevan jika `config.is_decoder=True` atau ketika model adalah model generatif yang hanya decoder.

tie_word_embeddings (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah mengikat embedding bobot sesuai dengan pemetaan `tied_weights_keys` model.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *opsional*) : Dictionary yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Dictionary harus berisi nilai untuk `rope_theta` dan secara opsional parameter yang digunakan untuk scaling jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan `max_position_embeddings` yang lebih panjang.

attention_bias (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah akan menggunakan bias pada lapisan proyeksi query, key, value, dan output selama self-attention.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *opsional*, defaultnya `0.0`) : Rasio dropout untuk probabilitas perhatian.

head_dim (`int`, *opsional*, defaultnya `256`) : Dimensi kepala perhatian. Jika None, nilainya akan menjadi hidden_size // num_attention_heads

linear_conv_kernel_dim (`int`, *opsional*, defaultnya 4) : Ukuran kernel dari konvolusi yang digunakan pada lapisan perhatian linear.

linear_key_head_dim (`int`, *opsional*, default 128) : Dimensi setiap kepala kunci dalam atensi linear.

linear_value_head_dim (`int`, *opsional*, default 128) : Dimensi dari setiap value head dalam linear attention.

linear_num_key_heads (`int`, *opsional*, default 16) : Jumlah kepala kunci yang digunakan dalam lapisan perhatian linear.

linear_num_value_heads (`int`, *opsional*, defaultnya 32) : Jumlah value heads yang digunakan dalam lapisan linear attention.

moe_intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `512`) : Ukuran perantara dari MLP pakar yang dirutekan.

shared_expert_intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `512`) : Ukuran menengah dari MLP ahli bersama.

num_experts_per_tok (`int`, *opsional*, defaultnya `8`) : Jumlah pakar untuk merutekan setiap token. Ini adalah nilai top-k untuk perutekan pilihan token.

num_experts (`int`, *opsional*, defaultnya `256`) : Jumlah pakar yang dirutekan di lapisan MoE.

output_router_logits (`bool`, *opsional*, defaultnya `False`) : Apakah logits router harus dikembalikan oleh model. Mengaktifkan ini juga akan memungkinkan model untuk mengoutputkan loss tambahan, termasuk load balancing loss dan router z-loss.

router_aux_loss_coef (`float`, *opsional*, default `0.001`) : Koefisien loss penyeimbangan beban bantu. Digunakan untuk menghukum perutean pakar yang tidak merata pada model MoE.

layer_types (`list[str]`, *opsional*) : Daftar yang secara eksplisit memetakan setiap indeks lapisan dengan tipe lapisannya. Jika tidak disediakan, daftar ini akan dibuat secara otomatis berdasarkan nilai konfigurasi.

pad_token_id (`int`, *opsional*) : ID token yang digunakan untuk padding dalam kosakata.

bos_token_id (`int`, *opsional*) : ID token yang digunakan untuk awal aliran dalam kosakata.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *opsional*) : Token id yang digunakan untuk end-of-stream dalam kosakata.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Qwen3_5MoeModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Qwen3 5 Moe berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [Qwen/Qwen3.5-35B-A3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-35B-A3B)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

```python
>>> from transformers import Qwen3_5MoeTextModel, Qwen3_5MoeTextConfig

>>> # Initializing a Qwen3.5-MoE style configuration
>>> configuration =  Qwen3_5MoeTextConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen3.5-35B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3_5MoeTextModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Qwen3_5MoeVisionConfig[[transformers.Qwen3_5MoeVisionConfig]]

#### transformers.Qwen3_5MoeVisionConfig[[transformers.Qwen3_5MoeVisionConfig]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeVisionConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, depth: int = 27, hidden_size: int = 1152, hidden_act: str = 'gelu_pytorch_tanh', intermediate_size: int = 4304, num_heads: int = 16, in_channels: int = 3, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16, spatial_merge_size: int = 2, temporal_patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, out_hidden_size: int = 3584, num_position_embeddings: int = 2304, initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/configuration_qwen3_5_moe.py#L136)

**Parameter:**

depth (`int`, *opsional*, defaultnya `27`) : Jumlah lapisan Transformer dalam encoder visual.

hidden_size (`int`, *opsional*, defaultnya `1152`) : Dimensi dari representasi tersembunyi.

hidden_act (`str`, *opsional*, defaultnya `gelu_pytorch_tanh`) : Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, dan sebagainya.

intermediate_size (`int`, *opsional*, defaultnya `4304`) : Dimensi dari representasi MLP.

num_heads (`int`, *opsional*, defaultnya `16`) : Jumlah kepala perhatian untuk setiap lapisan perhatian dalam decoder Transformer.

in_channels (`int`, *opsional*, default `3`) : Jumlah saluran input.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `16`) : Ukuran (resolusi) dari setiap patch.

spatial_merge_size (`int`, *opsional*, defaultnya `2`) : Ukuran jendela penggabungan spasial yang digunakan untuk mengurangi jumlah token visual dengan menggabungkan patch tetangga.

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *opsional*, defaultnya `2`) : Ukuran patch temporal yang digunakan dalam patch embedding 3D untuk input video.

out_hidden_size (`int`, *opsional*, default 3584) : Ukuran hidden output dari model visi.

num_position_embeddings (`int`, *opsional*, default 2304) : Panjang maksimum urutan yang mungkin digunakan dengan model ini

initializer_range (`float`, *opsional*, defaultnya `0.02`) : Deviasi standar dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.

rope_parameters (`dict`, *opsional*) : Kamus yang berisi parameter konfigurasi untuk embedding RoPE. Kamus ini harus berisi nilai untuk `rope_theta` dan secara opsional parameter yang digunakan untuk penskalaan jika Anda ingin menggunakan RoPE dengan `max_position_embeddings` yang lebih panjang.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Qwen3_5MoeModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Qwen3 5 Moe berdasarkan argumen yang ditentukan, yang mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari [Qwen/Qwen3.5-35B-A3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-35B-A3B)

Objek konfigurasi mewarisi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) dan dapat digunakan untuk mengontrol keluaran model. Baca dokumentasi dari [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/id/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) untuk informasi lebih lanjut.

## Qwen3_5MoeVisionModel[[transformers.Qwen3_5MoeVisionModel]]

#### transformers.Qwen3_5MoeVisionModel[[transformers.Qwen3_5MoeVisionModel]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeVisionModel(config: Qwen3_5MoeVisionConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1199)

#### forward[[transformers.Qwen3_5MoeVisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1236)

**Parameter:**

hidden_states (`torch.Tensor` dengan bentuk `(seq_len, hidden_size)`) : State tersembunyi akhir dari model.

grid_thw (`torch.Tensor` dengan bentuk `(num_images_or_videos, 3)`) : Temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.

**Mengembalikan:** `torch.Tensor`

hidden_states.

## Qwen3_5MoeTextModel[[transformers.Qwen3_5MoeTextModel]]

#### transformers.Qwen3_5MoeTextModel[[transformers.Qwen3_5MoeTextModel]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeTextModel(config: Qwen3_5MoeTextConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1285)

#### forward[[transformers.Qwen3_5MoeTextModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1300)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

**Mengembalikan:** `MoeModelOutputWithPast` atau `tuple(torch.Tensor)`

Sebuah `MoeModelOutputWithPast` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)) dan input.

Metode forward dari [Qwen3_5MoeTextModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeTextModel) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika `config.is_encoder_decoder=True` di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_probs=True` dan `config.add_router_probs=True` diteruskan atau ketika `config.output_router_probs=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logit router mentah (setelah softmax) yang dihitung oleh router MoE; istilah-istilah ini digunakan untuk menghitung auxiliary loss pada model Mixture of Experts.

## Qwen3_5MoeModel[[transformers.Qwen3_5MoeModel]]

#### transformers.Qwen3_5MoeModel[[transformers.Qwen3_5MoeModel]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeModel(config: Qwen3_5MoeConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1374)

**Parameter:**

config ([Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Qwen3 5 Moe polos yang menghasilkan hidden-states mentah tanpa head spesifik di atasnya.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.Qwen3_5MoeModel.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1653)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). Lihat [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) menggunakan [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) untuk memproses gambar).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan video input. Nilai piksel untuk video dapat diperoleh menggunakan [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor). Lihat [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) untuk detailnya ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) menggunakan [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) untuk memproses video).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_images, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_videos, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap video dalam LLM.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token urutan masukan yang sesuai dengan setiap modalitas. Misalnya teks (0), gambar (1), video (2). ID jenis token multimodal dapat diperoleh menggunakan [AutoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Lihat [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/id/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) untuk detailnya.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opsional*) : Dict di mana kuncinya adalah modalitas yang didukung dan nilainya adalah output terenkod untuk modalitas tersebut. Setiap output terenkod adalah tuple yang terdiri dari (`pooler_output`, *opsional*: `last_hidden_states`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `pooler_output` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian fitur multimodal dari encoder yang digabungkan ke dalam embedding teks.

**Mengembalikan:** `MoeModelOutputWithPast` atau `tuple(torch.Tensor)`

A `MoeModelOutputWithPast` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)) dan input.

Metode forward dari [Qwen3_5MoeModel](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeModel) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Urutan hidden-states pada keluaran lapisan terakhir model.
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention, dan secara opsional jika `config.is_encoder_decoder=True` di blok cross-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_probs=True` dan `config.add_router_probs=True` diteruskan atau ketika `config.output_router_probs=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, num_experts)`.

  Logit router mentah (setelah softmax) yang dihitung oleh router MoE; istilah-istilah ini digunakan untuk menghitung auxiliary loss pada model Mixture of Experts.

## Qwen3_5MoeForCausalLM[[transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM]]

#### transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM[[transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM(config: Qwen3_5MoeTextConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1801)

**Parameter:**

config ([Qwen3_5MoeTextConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeTextConfig)) : Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode [from_pretrained()](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) untuk memuat bobot model.

Model Qwen3 5 Moe untuk pemodelan bahasa kausal.

Model ini mewarisi dari [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/id/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka ini untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran input embeddings, memangkas heads, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

#### forward[[transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM.forward]]

```python
forward(input_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, use_cache: bool | None = None, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1821)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan. Indeks harus berada di `[0, ..., config.vocab_size]` atau -100 (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label di `[0, ..., config.vocab_size]`.

use_cache (`bool`, *opsional*) : Jika diatur ke `True`, state kunci-nilai `past_key_values` akan dikembalikan dan dapat digunakan untuk mempercepat decoding (lihat `past_key_values`).

output_router_logits (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan logits dari semua router. Hal ini berguna untuk menghitung kerugian router, dan tidak seharusnya dikembalikan selama inferensi.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika berupa `int`, hitung logits untuk `logits_to_keep` token terakhir. Jika `0`, hitung logits untuk semua `input_ids` (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa `torch.Tensor`, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

**Mengembalikan:** `MoeCausalLMOutputWithPast` atau `tuple(torch.Tensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)) dan input.

Metode forward dari [Qwen3_5MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_logits=True` dilewatkan atau ketika `config.output_router_logits=True`, dan model melatih router-nya dengan load-balancing loss) -- Load-balancing auxiliary loss untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan expert-nya dengan router bias (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan `None` di sini sambil tetap mengembalikan `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_logits=True` diteruskan atau ketika `config.output_router_logits=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh:

```python
>>> from transformers import AutoTokenizer, Qwen3_5MoeForCausalLM

>>> model = Qwen3_5MoeForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")

>>> prompt = "Hey, are you conscious? Can you talk to me?"
>>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, max_length=30)
>>> tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"Hey, are you conscious? Can you talk to me?\nI'm not conscious, but I can talk to you."
```

## Qwen3_5MoeForConditionalGeneration[[transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration]]

#### transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration[[transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration(config: Qwen3_5MoeConfig)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1900)

#### forward[[transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration.forward]]

```python
forward(input_ids: LongTensor = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, position_ids: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, past_key_values: transformers.cache_utils.Cache | None = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, mm_token_type_ids: typing.Optional[torch.IntTensor] = None, output_router_logits: bool | None = None, logits_to_keep: typing.Union[int, torch.Tensor] = 0, mm_encoder_outputs: dict[str, transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Sumber](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1942)

**Parameter:**

input_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token dari urutan input dalam kosakata. Padding akan diabaikan secara default. Indeks dapat diperoleh menggunakan [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer). Lihat [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) dan [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/id/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) untuk detailnya. [Apa itu input IDs?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Mask untuk menghindari pelaksanaan attention pada indeks token padding. Nilai mask dipilih dalam `[0, 1]`:  - 1 untuk token yang **tidak di-mask**, - 0 untuk token yang **di-mask**.  [Apa itu attention masks?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks posisi token dari setiap urutan input dalam embedding posisi. Dipilih dalam rentang `[0, config.n_positions - 1]`.  [Apa itu position ID?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *opsional*) : Hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention dan di blok cross-attention) yang dapat digunakan untuk mempercepat decoding berurutan. Ini biasanya terdiri dari `past_key_values` yang dikembalikan oleh model pada tahap decoding sebelumnya, ketika `use_cache=True` atau `config.use_cache=True`. Hanya instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache) yang diizinkan sebagai input, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami. Jika tidak ada `past_key_values` yang diteruskan, [DynamicCache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) akan diinisialisasi secara default. Model akan mengoutput format cache yang sama dengan yang diberikan sebagai input. Jika `past_key_values` digunakan, pengguna diharapkan untuk hanya menginput `input_ids` yang belum diproses (yang tidak memiliki state past key value mereka diberikan ke model ini) dengan bentuk `(batch_size, unprocessed_length)` alih-alih semua `input_ids` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`.

inputs_embeds (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) : Secara opsional, alih-alih meneruskan `input_ids`, Anda dapat memilih untuk langsung meneruskan representasi tertanam. Ini berguna jika Anda ingin lebih banyak kendali atas cara mengonversi indeks `input_ids` menjadi vektor terkait daripada matriks pencarian penanaman internal model.

labels (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa yang disamarkan. Indeks harus berada di `[0, ..., config.vocab_size]` atau -100 (lihat docstring `input_ids`). Token dengan indeks yang disetel ke `-100` diabaikan (disamarkan), kerugian hanya dihitung untuk token dengan label di `[0, ..., config.vocab_size]`.

pixel_values (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor). Lihat [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) untuk detailnya ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) menggunakan [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) untuk memproses gambar).

pixel_values_videos (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *opsional*) : Tensor yang sesuai dengan video input. Nilai piksel untuk video dapat diperoleh menggunakan [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor). Lihat [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/id/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) untuk detailnya ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) menggunakan [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) untuk memproses video).

image_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_images, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap gambar dalam LLM.

video_grid_thw (`torch.LongTensor` dengan bentuk `(num_videos, 3)`, *opsional*) : Dimensi temporal, tinggi, dan lebar dari bentuk fitur setiap video dalam LLM.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length)`, *opsional*) : Indeks token urutan masukan yang sesuai dengan setiap modalitas. Misalnya teks (0), gambar (1), video (2). ID jenis token multimodal dapat diperoleh menggunakan [AutoProcessor](/docs/transformers/main/id/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor). Lihat [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/id/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) untuk detailnya.

output_router_logits (`bool`, *opsional*) : Apakah akan mengembalikan logits dari semua router. Hal ini berguna untuk menghitung kerugian router, dan tidak seharusnya dikembalikan selama inferensi.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *opsional*, defaultnya `0`) : Jika berupa `int`, hitung logits untuk `logits_to_keep` token terakhir. Jika `0`, hitung logits untuk semua `input_ids` (kasus khusus). Hanya logits token terakhir yang diperlukan untuk generasi, dan menghitungnya hanya untuk token tersebut dapat menghemat memori, yang menjadi cukup signifikan untuk urutan panjang atau ukuran kosakata besar. Jika berupa `torch.Tensor`, harus 1D yang sesuai dengan indeks yang akan dipertahankan pada dimensi panjang urutan. Ini berguna saat menggunakan format tensor terpadu (satu dimensi untuk batch dan panjang urutan).

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *opsional*) : Dict di mana kuncinya adalah modalitas yang didukung dan nilainya adalah output terenkod untuk modalitas tersebut. Setiap output terenkod adalah tuple yang terdiri dari (`pooler_output`, *opsional*: `last_hidden_states`, *opsional*: `hidden_states`, *opsional*: `attentions`) `pooler_output` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *opsional*) adalah rangkaian fitur multimodal dari encoder yang digabungkan ke dalam embedding teks.

**Mengembalikan:** `MoeCausalLMOutputWithPast` atau `tuple(torch.Tensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast` atau tuple dari `torch.Tensor` (jika `return_dict=False` dilewatkan atau ketika `config.return_dict=False`) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi ([Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)) dan input.

Metode forward dari [Qwen3_5MoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/id/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration) menimpa metode khusus `__call__`.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance `Module` setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

- **loss** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(1,)`, *opsional*, dikembalikan saat `labels` disediakan) -- Loss pemodelan bahasa (untuk prediksi token berikutnya).
- **logits** (`torch.Tensor` dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Skor prediksi dari kepala pemodelan bahasa (skor untuk setiap token kosakata sebelum SoftMax).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_logits=True` dilewatkan atau ketika `config.output_router_logits=True`, dan model melatih router-nya dengan load-balancing loss) -- Load-balancing auxiliary loss untuk modul sparse. Model yang menyeimbangkan expert-nya dengan router bias (DeepSeek-V3 dan arsitektur yang diturunkan darinya) mengembalikan `None` di sini sambil tetap mengembalikan `router_logits`.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_router_logits=True` diteruskan atau ketika `config.output_router_logits=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap lapisan sparse) dengan bentuk `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  Logit router mentah yang dihitung oleh router MoE. Logit ini dapat digunakan untuk menghitung kerugian penyeimbangan beban (load-balancing loss) atau untuk memeriksa bagaimana token didistribusikan ke para ahli (experts).
- **past_key_values** (`Cache`, *opsional*, dikembalikan saat `use_cache=True` dilewatkan atau saat `config.use_cache=True`) -- Ini adalah instance [Cache](/docs/transformers/main/id/internal/generation_utils#transformers.Cache). Untuk detail lebih lanjut, lihat [panduan kv cache](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) kami.

  Berisi hidden-states yang telah dihitung sebelumnya (key dan values di blok self-attention) yang dapat digunakan (lihat input `past_key_values`) untuk mempercepat decoding berurutan.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan saat `output_hidden_states=True` dilewatkan atau saat `config.output_hidden_states=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *opsional*, dikembalikan ketika `output_attentions=True` dilewatkan atau ketika `config.output_attentions=True`) -- Tuple dari `torch.Tensor` (satu untuk setiap layer) dengan bentuk `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala self-attention.

Contoh:
```python
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3_5MoeForConditionalGeneration

>>> model = Qwen3_5MoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3.5-35B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "image": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/qwen_vl_demo.jpeg",
            },
            {"type": "text", "text": "Describe this image in short."},
        ],
    }
]

>>> # Preparation for inference
>>> inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt"
)
>>> inputs = inputs.to(model.device)

>>> # Generate
>>> generated_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=128)
>>> generated_ids_trimmed = [
    out_ids[len(in_ids) :] for in_ids, out_ids in zip(inputs.input_ids, generated_ids)
]
>>> processor.batch_decode(generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
"A woman in a plaid shirt sits on a sandy beach at sunset, smiling as she gives a high-five to a yellow Labrador Retriever wearing a harness. The ocean waves roll in the background."
```