## クイックスタート

```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))
```

## 使用上のヒントと注意点

- 学習やファインチューニングを行う際は、`output_router_logits=True`を設定してください。これにより、forward が router logits を返すようになり、負荷分散用の補助損失が総損失に追加されます（`router_aux_loss_coef`でスケーリングされ、デフォルト値は`0.001`）。設定しないと、エキスパートが一部の人気スロットに集中してしまいます。
- `Qwen3_5MoeCausalLMOutputWithPast` には `router_logits` フィールドが含まれます。モデルの出力を位置指定でデストラクチャリングする下流のコードでは、このフィールドを考慮するか、キーワードアクセスに切り替える必要があります。
- Qwen3.5-35B-A3B では、テキスト設定が 40 層にわたり `hidden_size=2048` を使用し、1 トークンあたり 8 つのルーティングエキスパートと 1 つの共有エキスパートを含む 256 のエキスパート、および `moe_intermediate_size=512` を採用しています。これは、Dense な Qwen3.5 チェックポイントとは非常に異なる形状であり、そのため重みは相互に交換できません。
- ネイティブのコンテキストは262,144トークンです。宣伝されている約1Mのコンテキストに到達するには、設定の`rope_scaling`フィールドを介してYaRN ropeスケーリングを有効にしてください。通常の読み込みでは、ネイティブのウィンドウのみが利用可能になります。
- Qwen3.5と同様に、linear-attentionレイヤーは、[Dao-AILab](https://github.com/Dao-AILab/causal-conv1d)の任意の`causal_conv1d`に依存しています。これがない場合、モデルはより低速でメモリ消費量が多いPyTorchのオペレーションに無言でフォールバックします。
- NVIDIA GB10（compute capability 12.1 / SM121）では、`causal_conv1d` と `fla` に SM121 向けのビルドが存在しないため、Gated DeltaNet パスでは常に低速な PyTorch リファレンス実装が使用されます。`use_kernels=True`（`pip install -U kernels`）を [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) に渡すと、dense 版と同じく compute capability で制御される Hub カーネル（[`Atlas-Inference/gdn`](https://huggingface.co/kernels/Atlas-Inference/gdn)）に切り替わります（`Qwen3_5MoeGatedDeltaNet` と `Qwen3_5GatedDeltaNet` はコアが同一であるため共有されています）。その他の GPU では既存のパスが維持されます。このカーネルはフォールバックと数値的に忠実であり（greedy 出力が同一）、prefill を高速化します。`Qwen/Qwen3.6-35B-A3B`（bf16、GB10/SM121、1024 トークンのプロンプト、256 トークンの greedy デコード）での測定結果は以下の通りです。

  | `use_kernels` | TTFT（プリフィル） | デコード |
  | --- | --- | --- |
  | `False`（PyTorch フォールバック） | 0.73 s | 16.3 tok/s |
  | `True` ([`Atlas-Inference/gdn`](https://huggingface.co/kernels/Atlas-Inference/gdn)) | 0.53 秒（1.38 倍高速化） | 16.7 tok/s |

  Decode はほぼ平坦です。単一トークンの DeltaNet 再帰はメモリ帯域幅がボトルネックとなるためです。性能向上はチャンク化された prefill コアに現れ、プロンプトの長さが増すほど大きくなります。マッピングされたカーネルの読み込みには、`Atlas-Inference` が信頼済みカーネルの許可リストに追加されるまで、現在 `trust_remote_code=True` の指定が必要です。

- バッチ生成には左パディングを使用します。[Padding side](../llm_tutorial#padding-side)を参照してください。

## 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)
```

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

**パラメータ:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : テキストバックボーンの config オブジェクトまたは辞書。

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *任意*) : ビジョンバックボーンの config オブジェクトまたは辞書。

image_token_id (`int`、*任意*、デフォルトは`248056`) : 入力画像のプレースホルダーとして使用される画像トークンのインデックス。

video_token_id (`int`、*任意*、デフォルトは`248057`) : 入力動画のプレースホルダーとして使用される動画トークンのインデックス。

vision_start_token_id (`int`, *任意*, デフォルトは `248053`) : マルチモーダル入力シーケンス内で、視覚セグメントの開始を示すトークンIDです。

vision_end_token_id (`int`, *任意*, デフォルトは `248054`) : マルチモーダル入力シーケンスにおいて、視覚セグメントの終了を示すトークンIDです。

tie_word_embeddings (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルの `tied_weights_keys` マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうか。

これはQwen3_5MoeModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Qwen3 5 Moe モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[Qwen/Qwen3.5-35B-A3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-35B-A3B) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

例:

```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)
```

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

**パラメータ:**

vocab_size (`int`、*任意*、デフォルトは`248320`) : モデルの語彙サイズ。`input_ids`で表現できるトークンの種類数を定義します。

hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`2048`) : 隠れ表現の次元数。

num_hidden_layers (`int`、*任意*、デフォルトは `40`) : Transformer デコーダーの隠れ層の数。

num_attention_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : Transformerデコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。

num_key_value_heads (`int`、*任意*、デフォルトは `2`) : Grouped Query Attention を実装するために使用する key_value ヘッドの数です。`num_key_value_heads=num_attention_heads` の場合、モデルは Multi Head Attention (MHA) を使用し、`num_key_value_heads=1` の場合は Multi Query Attention (MQA) を使用し、それ以外の場合は GQA が使用されます。マルチヘッドのチェックポイントを GQA のチェックポイントに変換する際は、各グループの key ヘッドと value ヘッドは、そのグループ内の元のすべてのヘッドを平均プーリングして構築する必要があります。詳細については、[この論文](https://huggingface.co/papers/2305.13245)を参照してください。指定されない場合、デフォルトで `num_attention_heads` が使用されます。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは`silu`) : デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"`など。

max_position_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは`32768`) : このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長です。

initializer_range (`float`、*任意*、デフォルトは`0.02`) : すべての重み行列を初期化するためのtruncated_normal_initializerの標準偏差です。

rms_norm_eps (`float`、*任意*、デフォルトは`1e-06`) : rms 正規化レイヤーで使用する epsilon。

use_cache (`bool`、*任意*、デフォルトは `True`) : モデルが最後のキー/バリューアテンションを返すかどうか（すべてのモデルで利用されるわけではありません）。`config.is_decoder=True` の場合、またはモデルがデコーダー専用の生成モデルである場合にのみ関連します。

tie_word_embeddings (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルの `tied_weights_keys` マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうか。

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *optional*) : RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書には `rope_theta` の値が含まれていなければならず、より長い `max_position_embeddings` で RoPE を使用する場合、スケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。

attention_bias (`bool`、*任意*、デフォルトは`False`) : セルフアテンションにおけるクエリ、キー、バリュー、出力の投影層でバイアスを使用するかどうか。

attention_dropout (`Union[float, int]`、*任意*、デフォルトは`0.0`) : 注意確率のドロップアウト率。

head_dim (`int`、*任意*、デフォルトは`256`) : アテンションヘッドの次元です。None の場合、hidden_size // num_attention_heads がデフォルトとして使用されます。

linear_conv_kernel_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 4) : 線形アテンション層で使用する畳み込みのカーネルサイズ。

linear_key_head_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 128) : リニアアテンションにおける各キーヘッドの次元数。

linear_value_head_dim (`int`、*optional*、デフォルトは 128) : リニアアテンションにおける各バリューヘッドの次元数。

linear_num_key_heads (`int`、*optional*、デフォルトは 16) : 線形アテンション層で使用するキーヘッドの数。

linear_num_value_heads (`int`、*optional*、デフォルトは 32) : 線形アテンション層で使用するバリューヘッドの数。

moe_intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`512`) : ルーティングされたエキスパートのMLPの中間サイズ。

shared_expert_intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`512`) : 共有エキスパートMLPの中間サイズ。

num_experts_per_tok (`int`、*任意*、デフォルトは`8`) : 各トークンをルーティングするエキスパートの数です。これは、トークン選択ルーティングにおける top-k の値です。

num_experts (`int`、*任意*、デフォルトは `256`) : MoE レイヤーにおけるルーティング対象のエクスパート数。

output_router_logits (`bool`, *任意*, デフォルトは `False`) : モデルがルーターのロジスティック値を返すかどうかを指定します。これを有効にすると、モデルはロードバランシングロスやルーターのzロスを含む補助ロスの出力も可能になります。

router_aux_loss_coef (`float`、*任意*、デフォルトは `0.001`) : 補助的なロードバランシング損失の係数です。MoE モデルにおける不均一なエキスパートルーティングをペナルティするために使用されます。

layer_types (`list[str]`、*任意*) : 各レイヤーのインデックスとそのレイヤータイプを明示的にマッピングするリストです。指定しない場合、config の値に基づいて自動的に生成されます。

pad_token_id (`int`, *任意*) : 語彙内でパディングに使用されるトークンID。

bos_token_id (`int`, *任意*) : 語彙内でストリームの開始に使用されるトークン ID。

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`、*任意*) : 語彙内でストリームの終了に使用されるトークン ID。

これは Qwen3_5MoeModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Qwen3 5 Moe モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[Qwen/Qwen3.5-35B-A3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-35B-A3B) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

```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)
```

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

**パラメータ:**

depth (`int`、*任意*、デフォルトは `27`) : ビジョンエンコーダーの Transformer レイヤー数。

hidden_size (`int`、*任意*、デフォルトは`1152`) : 隠れ表現の次元数。

hidden_act (`str`、*任意*、デフォルトは `gelu_pytorch_tanh`) : デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、`"gelu"`、`"relu"`、`"silu"` など。

intermediate_size (`int`、*任意*、デフォルトは`4304`) : MLP 表現の次元数。

num_heads (`int`、*任意*、デフォルトは`16`) : Transformerデコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。

in_channels (`int`、*任意*、デフォルトは`3`) : 入力チャネル数。

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`16`) : 各パッチのサイズ（解像度）。

spatial_merge_size (`int`、*optional*、デフォルトは`2`) : 近傍の patch をマージしてビジュアルトークンの数を削減するために使用される、空間マージウィンドウのサイズです。

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`、*任意*、デフォルトは`2`) : 動画入力における3Dパッチ埋め込みで使用する時間方向のパッチサイズ。

out_hidden_size (`int`、*optional*、デフォルトは 3584) : ビジョンモデルの出力隠れ層サイズです。

num_position_embeddings (`int`、*任意*、デフォルトは 2304) : このモデルが使用される可能性のある最大シーケンス長

initializer_range (`float`、*任意*、デフォルトは`0.02`) : すべての重み行列を初期化するためのtruncated_normal_initializerの標準偏差です。

rope_parameters (`dict`, *任意*) : RoPE 埋め込みの設定パラメータを含む辞書です。この辞書には `rope_theta` の値が含まれており、より長い `max_position_embeddings` で RoPE を使用する場合にスケーリングに使用されるパラメータが任意で含まれます。

これはQwen3_5MoeModelの設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Qwen3 5 Moe モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、[Qwen/Qwen3.5-35B-A3B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-35B-A3B) と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトは [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) を継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、[PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ja/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) のドキュメントを参照してください。

## Qwen3_5MoeVisionModel[[transformers.Qwen3_5MoeVisionModel]]

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

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1206)

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

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1243)

**パラメータ:**

hidden_states (`torch.Tensor`、shape `(seq_len, hidden_size)`) : モデルの最終的な隠れ状態。

grid_thw (`torch.Tensor`、形状 `(num_images_or_videos, 3)`) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

**戻り値:** `torch.Tensor`

hidden_states

## Qwen3_5MoeTextModel[[transformers.Qwen3_5MoeTextModel]]

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

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1319)

#### 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.FloatTensor] = None, use_cache: bool | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1334)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

**戻り値:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) または `tuple(torch.FloatTensor)`

設定（[Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成される [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/ja/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) または `torch.FloatTensor` のタプル（`return_dict=False` が渡された場合、または `config.return_dict=False` の場合）。

[Qwen3_5MoeTextModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeTextModel)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  `past_key_values`が使用されている場合、出力されるのは、形状`(batch_size, 1, hidden_size)`のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  自己アテンションブロック（および `config.is_encoder_decoder=True` の場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（`past_key_values` 入力参照）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

## Qwen3_5MoeModel[[transformers.Qwen3_5MoeModel]]

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

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1408)

**パラメータ:**

config ([Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

Qwen3 5 Moeの素のモデルで、特定のヘッドを上に載せず、生のhidden-statesを出力します。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### 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.FloatTensor] = None, use_cache: bool | None = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = 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'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1687)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

pixel_values (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) は画像の処理に [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) を使用します）。

pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、形状 `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`、*任意*) : 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) を参照してください（[Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) は動画の処理に [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) を使用します）。

image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各モダリティに一致する入力シーケンスのトークンインデックスです。例えば、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) などです。マルチモーダルなトークンタイプIDは、[AutoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) を使用して取得できます。詳細については、[ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) を参照してください。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(`pooler_output`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

**戻り値:** `Qwen3_5MoeModelOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`Qwen3_5MoeModelOutputWithPast`、または`torch.FloatTensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[Qwen3_5MoeModel](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeModel)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **last_hidden_state** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

  `past_key_values`が使用されている場合、出力されるのは、形状`(batch_size, 1, hidden_size)`のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  自己アテンションブロック（および `config.is_encoder_decoder=True` の場合、クロスカレンションブロック）の事前計算済みヒドゥンステート（キーとバリュー）を保持します。これらは逐次デコーディングを高速化するために使用できます（`past_key_values` 入力参照）。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **rope_deltas** (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, )`、*任意*) -- シーケンス長とマルチモーダル rope の間の rope インデックスの差です。この属性は非推奨であり、v5.20 で削除される予定です。代わりに `model.base_model.rope_deltas` を使用してください。
- **router_logits** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合または `config.add_router_probs=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  モデルのRouter logits。Mixture of Expertsモデルの補助損失を計算するのに役立ちます。

## Qwen3_5MoeForCausalLM[[transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM]]

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

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

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1842)

**パラメータ:**

config ([Qwen3_5MoeTextConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeTextConfig)) : モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、[from_pretrained()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) メソッドを確認してください。

因果言語モデリング用のQwen3 5 Moeモデル。

このモデルは [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ja/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) を継承しています。ライブラリがすべてのモデルに対して実装している汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。

このモデルは、PyTorchの[torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)のサブクラスでもあります。通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。

#### 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.FloatTensor] = 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'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1862)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : マスク言語モデリング損失を計算するためのラベル。インデックスは `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内であるか、-100 である必要があります（`input_ids` のドキュメント文字列を参照）。インデックスが `-100` に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。

use_cache (`bool`, *任意*) : `True`に設定すると、`past_key_values`のキーバリュー状態が返され、デコーディングの高速化に利用できます（`past_key_values`を参照）。

output_router_logits (`bool`, *任意*) : すべてのルーターの logits を返すかどうか。ルーター損失の計算に有用であり、推論時には返すべきではありません。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`、*任意*、デフォルトは `0`) : `int` の場合、最後の `logits_to_keep` トークンについて logits を計算します。`0` の場合、すべての `input_ids` について logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。`torch.Tensor` の場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元である必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめる形式）を使用する場合に有用です。

**戻り値:** `MoeCausalLMOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`MoeCausalLMOutputWithPast`、または`torch.FloatTensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[Qwen3_5MoeForCausalLM](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForCausalLM)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.FloatTensor`、shape `(1,)`、*optional*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。
- **logits** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。
- **aux_loss** (`torch.FloatTensor`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合、または `config.output_router_logits=True` の場合、かつモデルがロードバランシング損失でルーターを学習する場合に返されます) -- スパースモジュール用のロードバランシング補助損失。ルーターバイアスでエキスパートをバランスさせるモデル（DeepSeek-V3 とそこから派生したアーキテクチャ）は、`router_logits` を返しながらも、ここでは `None` を返します。
- **router_logits** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合または `config.output_router_logits=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（スパース層ごとに1つ）、形状は `(batch_size * sequence_length, num_experts)`。

  MoE ルーターによって計算される生のルーター logits です。ロードバランシング損失の計算や、トークンがどのようにエキスパートにディスパッチされるかの確認に使用できます。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  逐次デコーディングを高速化するために使用できる（`past_key_values` 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

例:

```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)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1941)

#### 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.FloatTensor] = None, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, pixel_values_videos: typing.Optional[torch.FloatTensor] = 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'>)
```

[ソース](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_5_moe/modeling_qwen3_5_moe.py#L1983)

**パラメータ:**

input_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 語彙における入力シーケンスのトークンインデックスです。デフォルトでは、パディングは無視されます。インデックスは [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) を使用して取得できます。詳細については、[PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) および [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/ja/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) を参照してください。 [入力IDとは何ですか？](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : padding トークンのインデックスに対する attention を回避するためのマスクです。マスクの値は `[0, 1]` から選択されます:  - **マスクされない**トークンは 1、- **マスクされる**トークンは 0。  [attention マスクとは?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各入力シーケンスのトークンが位置埋め込み内で占める位置のインデックスです。`[0, config.n_positions - 1]` の範囲から選択されます。 [位置 ID とは何か？](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *任意*) : 逐次デコードを高速化するために使用できる、事前計算された hidden-states（self-attention ブロックおよび cross-attention ブロック内の key と value）です。通常、`use_cache=True` または `config.use_cache=True` の場合、モデルがデコードの以前の段階で返した `past_key_values` で構成されます。入力として許可されるのは [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) インスタンスのみです。[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。`past_key_values` が渡されない場合、デフォルトで [DynamicCache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) が初期化されます。モデルは、入力として与えられたのと同じキャッシュ形式を出力します。`past_key_values` を使用する場合は、すべての `input_ids`（形状 `(batch_size, sequence_length)`）の代わりに、このモデルに過去の key value 状態が与えられていない未処理の `input_ids`（形状 `(batch_size, unprocessed_length)`）のみを入力する必要があります。

inputs_embeds (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) : `input_ids` を渡す代わりに、埋め込み表現を直接渡すこともできます。これは、モデル内部の埋め込み参照行列よりも、`input_ids` のインデックスを対応するベクトルに変換する方法をより細かく制御したい場合に有用です。

labels (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : マスク言語モデリング損失を計算するためのラベル。インデックスは `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内であるか、-100 である必要があります（`input_ids` のドキュメント文字列を参照）。インデックスが `-100` に設定されたトークンは無視（マスク）され、損失は `[0, ..., config.vocab_size]` の範囲内のラベルを持つトークンに対してのみ計算されます。

pixel_values (`torch.Tensor`、形状 `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`、*任意*) : 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Qwen2VLImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) を参照してください（[Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) は画像の処理に [Qwen2VLImageProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen2_vl#transformers.Qwen2VLImageProcessor) を使用します）。

pixel_values_videos (`torch.FloatTensor`、形状 `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`、*任意*) : 入力動画に対応するテンソルです。動画のピクセル値は [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) を使用して取得できます。詳細は [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ja/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) を参照してください（[Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor) は動画の処理に [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) を使用します）。

image_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_images, 3)`、*任意*) : LLM における各画像のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

video_grid_thw (`torch.LongTensor`、形状 `(num_videos, 3)`、*任意*) : LLM における各動画のフィーチャー形状の時間軸、高さ、幅。

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`、shape `(batch_size, sequence_length)`、*任意*) : 各モダリティに一致する入力シーケンスのトークンインデックスです。例えば、テキスト (0)、画像 (1)、動画 (2) などです。マルチモーダルなトークンタイプIDは、[AutoProcessor](/docs/transformers/main/ja/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) を使用して取得できます。詳細については、[ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/ja/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) を参照してください。

output_router_logits (`bool`, *任意*) : すべてのルーターの logits を返すかどうか。ルーター損失の計算に有用であり、推論時には返すべきではありません。

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`、*任意*、デフォルトは `0`) : `int` の場合、最後の `logits_to_keep` トークンについて logits を計算します。`0` の場合、すべての `input_ids` について logits を計算します（特殊ケース）。生成には最後のトークンの logits だけで十分であり、そのトークンのみについて計算することでメモリを節約できます。これは、長いシーケンスや大規模な語彙サイズの場合に特に顕著な効果があります。`torch.Tensor` の場合、シーケンス長次元で保持するインデックスに対応する 1 次元である必要があります。これは、パックされたテンソル形式（バッチとシーケンス長を単一の次元にまとめる形式）を使用する場合に有用です。

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *任意*) : キーがサポートされているモダリティ、値がそのモダリティのエンコード済み出力である辞書。各エンコード済み出力は、(`pooler_output`、*任意*: `last_hidden_states`、*任意*: `hidden_states`、*任意*: `attentions`) という形式のタプルで、`pooler_output` の形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`、*任意*) であり、エンコーダーのマルチモーダル特徴量をテキスト埋め込みにマージしたシーケンスです。

**戻り値:** `Qwen3_5MoeCausalLMOutputWithPast` または `tuple(torch.FloatTensor)`

`Qwen3_5MoeCausalLMOutputWithPast`、または`torch.FloatTensor`のタプル（`return_dict=False`が渡された場合、または`config.return_dict=False`の場合）。設定（[Qwen3_5MoeConfig](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeConfig)）と入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

[Qwen3_5MoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/ja/model_doc/qwen3_5_moe#transformers.Qwen3_5MoeForConditionalGeneration)のforwardメソッドは、`__call__`特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく`Module`インスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを無視してしまいます。

- **loss** (`torch.FloatTensor`、shape `(1,)`、*optional*、`labels` が指定された場合に返されます) -- 言語モデリングの損失(次のトークンの予測用)。
- **logits** (`torch.FloatTensor`、shape `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- 言語モデリングヘッドの予測スコア（SoftMax 適用前の各語彙トークンのスコア）。
- **past_key_values** (`Cache`、*任意*、`use_cache=True` が渡された場合または `config.use_cache=True` の場合に返されます) -- [Cache](/docs/transformers/main/ja/internal/generation_utils#transformers.Cache) のインスタンスです。詳細については、[kv cache ガイド](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache)を参照してください。

  逐次デコーディングを高速化するために使用できる（`past_key_values` 入力参照）、事前計算済みの隠れ状態（自己注意ブロックのキーとバリュー）が含まれます。
- **hidden_states** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_hidden_states=True` が渡された場合または `config.output_hidden_states=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 1 つずつ）で、形状は `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` です。

  各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
- **attentions** (`tuple(torch.FloatTensor)`、*optional*、`output_attentions=True` が渡された場合または `config.output_attentions=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（各レイヤーごとに1つ）で、形状は `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` です。

  アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。
- **rope_deltas** (`torch.LongTensor`、形状 `(batch_size, )`、*任意*) -- シーケンス長とマルチモーダル rope の間の rope インデックスの差です。この属性は非推奨であり、v5.20 で削除される予定です。代わりに `model.base_model.rope_deltas` を使用してください。
- **router_logits** (`tuple[torch.FloatTensor]`、*optional*、`output_router_logits=True` が渡された場合または `config.add_router_probs=True` の場合に返されます) -- `torch.FloatTensor` のタプル（レイヤーごとに1つ）、形状は `(batch_size, sequence_length, num_experts)`。

  モデルのRouter logits。Mixture of Expertsモデルの補助損失を計算するのに役立ちます。
- **aux_loss** (`torch.FloatTensor`、*任意*、`labels` が指定された場合のみ返されます) -- スパースモジュールの aux_loss。

例:
```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."
```