# Qwen3-VL-Moe

[Qwen3-VL](https://huggingface.co/papers/2502.13923), hem yoğun hem de MoE varyantlarını ve Instruct ile Thinking sürümlerini kapsayan çok modlu bir görme-dil model serisidir. Önceki sürümlerinin üzerine inşa edilen Qwen3-VL, güçlü saf metin yeteneklerini korurken görsel anlama konusunda önemli iyileştirmeler sunar. Temel mimari gelişmeler şunlardır: daha iyi uzamsal-zamansal modelleme için iç içe yerleşim düzenine sahip geliştirilmiş MRope, Vision Transformer (ViT) kaynaklı çok seviyeli özellikleri etkin biçimde kullanmak için DeepStack entegrasyonu ve metin tabanlı zaman hizalaması yoluyla iyileştirilmiş video anlama—daha hassas zamansal yerelleştirme için T-RoPE'den metin zaman damgası hizalamasına evrilme. Bu yenilikler, Qwen3-VL'nin karmaşık çok modlu görevlerde üstün performans sergilemesini mümkün kılar.

Model kullanımı

```python
from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained(
    "Qwen/Qwen3-VL-Moe",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)
processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-Moe")
messages = [
    {
        "role":"user",
        "content":[
            {
                "type":"image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
            },
            {
                "type":"text",
                "text":"Describe this image."
            }
        ]
    }

]

inputs = processor.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=True,
    add_generation_prompt=True,
    return_dict=True,
    return_tensors="pt",
)
inputs.pop("token_type_ids", None)

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)
]
output_text = processor.batch_decode(
       generated_ids_trimmed, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False
)
print(output_text)
```

## Qwen3VLMoeConfig[[transformers.Qwen3VLMoeConfig]]

#### transformers.Qwen3VLMoeConfig[[transformers.Qwen3VLMoeConfig]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeConfig(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 = 151655, video_token_id: int = 151656, vision_start_token_id: int = 151652, vision_end_token_id: int = 151653, tie_word_embeddings: bool = False)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/configuration_qwen3_vl_moe.py#L157)

**Parametreler:**

text_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *isteğe bağlı*) : Metin omurgasının yapılandırma nesnesi veya sözlüğü.

vision_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *isteğe bağlı*) : Görüntü iskeletinin yapılandırma nesnesi veya sözlüğü.

image_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `151655`) : Girdi görselleri için yer tutucu olarak kullanılan görsel jeton indeksi.

video_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `151656`) : Girdi videoları için yer tutucu olarak kullanılan video jetonu indeksi.

vision_start_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `151652`) : Çok modlu giriş dizisinde görsel bir segmentin başlangıcını işaretleyen Token kimliği.

vision_end_token_id (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `151653`) : Çok modlu giriş dizisinde görsel bir segmentin sonunu işaretleyen Token kimliği.

tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir.

Bu, bir Qwen3VLMoeModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Qwen3 Vl Moe modelinin örneklenmesi için kullanılır ve model mimarisini tanımlar. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct) ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

Örnek:

```python
>>> from transformers import Qwen3VLMoeForConditionalGeneration, Qwen3VLMoeConfig

>>> # Initializing a Qwen3-VL-MOE style configuration
>>> configuration = Qwen3VLMoeConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen3-VL-30B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(configuration)

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

## Qwen3VLMoeVisionConfig[[transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig]]

#### transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig[[transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeVisionConfig(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, deepstack_visual_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 24), initializer_range: float = 0.02, rope_parameters: dict | None = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/configuration_qwen3_vl_moe.py#L124)

**Parametreler:**

depth (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `27`) : Görüntü kodlayıcıdaki Transformer katman sayısı.

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1152`) : Gizli temsillerin boyutu.

hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `gelu_pytorch_tanh`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4304`) : MLP temsil boyutu.

num_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `16`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

in_channels (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `3`) : Girdi kanal sayısı.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `16`) : Her yamanın boyutu (çözünürlüğü).

spatial_merge_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2`) : Komşu yamaları birleştirerek görsel jeton sayısını azaltmak için kullanılan uzamsal birleştirme penceresinin boyutu.

temporal_patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2`) : Video girdileri için 3D yama gömümünde kullanılan zamansal yama boyutu.

out_hidden_size (`int`, *opsiyonel*, varsayılan 3584) : Görüntü modelinin çıktı gizli boyutu.

num_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 2304) : Bu modelin kullanılabileceği en büyük dizi uzunluğu

deepstack_visual_indexes (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[8, 16, 24]`) : deepstack gömme katmanlarının dizinleri.

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

rope_parameters (`dict`, *isteğe bağlı*) : RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, `rope_theta` için bir değer içermeli ve daha uzun `max_position_embeddings` ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan parametreleri isteğe bağlı olarak içermelidir.

Bu, bir Qwen3VLMoeModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Qwen3 Vl Moe modelinin örneklenmesi için kullanılır ve model mimarisini tanımlar. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct) ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

## Qwen3VLMoeTextConfig[[transformers.Qwen3VLMoeTextConfig]]

#### transformers.Qwen3VLMoeTextConfig[[transformers.Qwen3VLMoeTextConfig]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeTextConfig(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 = 151936, hidden_size: int = 2048, intermediate_size: int = 5632, num_hidden_layers: int = 24, num_attention_heads: int = 16, num_key_value_heads: int = 16, hidden_act: str = 'silu', max_position_embeddings: int = 128000, initializer_range: float = 0.02, rms_norm_eps: float = 1e-06, use_cache: bool = True, tie_word_embeddings: bool = True, rope_parameters: transformers.modeling_rope_utils.RopeParameters | dict | None = None, attention_bias: bool = False, attention_dropout: float | int = 0.0, decoder_sparse_step: int = 1, moe_intermediate_size: int = 1408, num_experts_per_tok: int = 4, num_experts: int = 60, output_router_logits: bool = False, router_aux_loss_coef: float = 0.001, mlp_only_layers: list[int] | None = None, pad_token_id: int | None = None, bos_token_id: int | None = None, eos_token_id: int | list[int] | None = None, head_dim: int | None = None)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/configuration_qwen3_vl_moe.py#L29)

**Parametreler:**

vocab_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `151936`) : Modelin sözlük boyutu. `input_ids` tarafından temsil edilebilecek farklı token sayısını tanımlar.

hidden_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `2048`) : Gizli temsillerin boyutu.

intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `5632`) : MLP temsil boyutu.

num_hidden_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `24`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı.

num_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `16`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.

num_key_value_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `16`) : Grouped Query Attention'ı uygulamak için kullanılması gereken key_value başlarının sayısıdır. `num_key_value_heads=num_attention_heads` ise model Multi Head Attention (MHA) kullanır, `num_key_value_heads=1` ise model Multi Query Attention (MQA) kullanır, aksi halde GQA kullanılır. Çok başlı bir checkpoint'i GQA checkpoint'ine dönüştürürken, her grup key ve value başı, o gruptaki tüm orijinal başların ortalama havuzlanması (meanpooling) ile oluşturulmalıdır. Daha fazla ayrıntı için [bu makaleye](https://huggingface.co/papers/2305.13245) göz atın. Belirtilmezse, varsayılan olarak `num_attention_heads` kullanılır.

hidden_act (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `silu`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb.

max_position_embeddings (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `128000`) : Bu modelin kullanılabileceği maksimum dizi uzunluğu.

initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.02`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.

rms_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-06`) : rms normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Modelin son anahtar/değer dikkatlerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir (tüm modellerde kullanılmaz). Yalnızca `config.is_decoder=True` olduğunda veya model yalnızca çözücü tabanlı üretken bir model olduğunda geçerlidir.

tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir.

rope_parameters (`Union[~modeling_rope_utils.RopeParameters, dict]`, *isteğe bağlı*) : RoPE gömme yapılandırma parametrelerini içeren sözlük. Sözlük, `rope_theta` için bir değer içermeli ve daha uzun `max_position_embeddings` ile RoPE kullanmak istiyorsanız ölçekleme için kullanılan parametreleri isteğe bağlı olarak içermelidir.

attention_bias (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Kendi kendine dikkat (self-attention) sırasında sorgu, anahtar, değer ve çıktı projeksiyon katmanlarında sapma (bias) kullanılıp kullanılmayacağı.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı.

decoder_sparse_step (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1) : MoE katmanının sıklığı.

moe_intermediate_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1408`) : Yönlendirilmiş uzman MLP'lerinin ara boyutu.

num_experts_per_tok (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `4`) : Her jetonu yönlendirilecek uzman sayısı. Bu, jeton seçimli yönlendirmenin top-k değeridir.

num_experts (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `60`) : MoE katmanlarındaki yönlendirilmiş uzman sayısı.

output_router_logits (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Modelin router logit'lerini döndürüp döndürmeyeceğini belirtir. Bu özellik etkinleştirildiğinde, modelin yük dengeleme kaybı ve router z-kaybı dahil olmak üzere yardımcı kaybı (auxiliary loss) da çıkarmasına olanak tanınır.

router_aux_loss_coef (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.001`) : Yardımcı yük dengeleme kaybı katsayısı. MoE modellerinde dengesiz uzman yönlendirmesini cezalandırmak için kullanılır.

mlp_only_layers (`List[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[]`) : Qwen3VLMoeSparseMoeBlock yerine Qwen3VLMoeMLP kullanan katmanları belirtir. Liste, num_layers katman varsa 0'dan num_layers-1'e kadar katman indekslerini içerir. `mlp_only_layers` boşsa, seyrelme `decoder_sparse_step` ile belirlenir.

pad_token_id (`int`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte dolgu için kullanılan token kimliği.

bos_token_id (`int`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış başlangıcı için kullanılan token kimliği.

eos_token_id (`Union[int, list[int]]`, *isteğe bağlı*) : Sözlükte akış sonu için kullanılan token kimliği.

head_dim (`int`, *isteğe bağlı*) : Dikkat başı boyutu. None ise, varsayılan olarak hidden_size // num_attention_heads değerini alır

Bu, bir Qwen3VLMoeModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Qwen3 Vl Moe modelinin örneklenmesi için kullanılır ve model mimarisini tanımlar. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneklendiğinde, [Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct](https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct) ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun.

```python
>>> from transformers import Qwen3VLMoeForConditionalGeneration, Qwen3VLMoeConfig

>>> # Initializing a Qwen3VLMoe style configuration
>>> configuration = Qwen3VLMoeConfig()

>>> # Initializing a model from the Qwen3-VL-30B-A3B style configuration
>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(configuration)

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

## Qwen3VLMoeVisionModel[[transformers.Qwen3VLMoeVisionModel]]

#### transformers.Qwen3VLMoeVisionModel[[transformers.Qwen3VLMoeVisionModel]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeVisionModel(config: Qwen3VLMoeVisionConfig, *inputs, **kwargs)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L647)

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeVisionModel.forward]]

```python
forward(hidden_states: Tensor, grid_thw: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L695)

**Parametreler:**

hidden_states (`torch.Tensor`, şekli `(seq_len, hidden_size)`) : Modelin son gizli durumları.

grid_thw (`torch.Tensor`, şekli `(num_images_or_videos, 3)`) : LLM'deki her görüntünün özellik şeklinin zaman, yükseklik ve genişlik değerleri.

**Dönüş:** `torch.Tensor`

hidden_states

## Qwen3VLMoeTextModel[[transformers.Qwen3VLMoeTextModel]]

#### transformers.Qwen3VLMoeTextModel[[transformers.Qwen3VLMoeTextModel]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeTextModel(config: Qwen3VLMoeTextConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L824)

**Parametreler:**

config ([Qwen3VLMoeTextConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeTextConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

Qwen3VLMoe'nin metin kısmı, saf bir metin-only model değildir; çünkü DeepStack, görsel özellikleri erken gizli durumlara entegre eder.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeTextModel.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, visual_pos_masks: typing.Optional[torch.Tensor] = None, deepstack_visual_embeds: list[torch.Tensor] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.modeling_flash_attention_utils.FlashAttentionKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L844)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

use_cache (`bool`, *isteğe bağlı*) : `True` olarak ayarlanırsa, `past_key_values` anahtar değer durumları döndürülür ve çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilir (bkz. `past_key_values`).

visual_pos_masks (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, seqlen)`, *isteğe bağlı*) : Görsel konumların maskesi.

deepstack_visual_embeds (`list[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) : Deepstack görsel gömlemeleri. Şekil (num_layers, visual_seqlen, embed_dim) şeklindedir. Özellik, farklı görsel kodlayıcı katmanlarından çıkarılır ve kodlayıcı gizli durumlarına beslenir. DeepStack makalesinden alınmıştır (https://arxiv.org/abs/2406.04334).

**Dönüş:** `MoeModelOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

Yapılandırmaya ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşan bir `MoeModelOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda).

[Qwen3VLMoeTextModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeTextModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak `config.is_encoder_decoder=True` ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_router_probs=True` ve `config.add_router_probs=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_probs=True` olduğunda döndürülür) -- `(batch_size, sequence_length, num_experts)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` tuple'ı.

  MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri (softmax sonrası), bu terimler Mixture of Experts modelleri için yardımcı kaybı hesaplamakta kullanılır.

## Qwen3VLMoeModel[[transformers.Qwen3VLMoeModel]]

#### transformers.Qwen3VLMoeModel[[transformers.Qwen3VLMoeModel]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeModel(config: Qwen3VLMoeConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L944)

**Parametreler:**

config ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın.

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-state çıktısı üreten çıplak Qwen3 Vl Moe Model.

Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeModel.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, 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'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1226)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri `image_processor_class` kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için `image_processor_class.__call__` bölümüne bakın ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor), görüntü işleme için `image_processor_class` kullanır).

pixel_values_videos (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi videosuna karşılık gelen tensörler. Videolar için piksel değerleri [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) bölümüne bakın ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor), videoları işlemek için [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) kullanır).

image_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_images, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir görüntünün özellik şeklinin zaman, yükseklik ve genişlik değerleri.

video_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_videos, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir video için özellik şeklinin zamansal, yükseklik ve genişlik boyutları.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Her modalliteyle eşleşen girdi dizisi token'larının indeksleri. Örneğin metin (0), görüntü (1), video (2). Çok modallı token türü kimlikleri [AutoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) bölümüne bakın.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *isteğe bağlı*) : Anahtarları desteklenen modaliteler, değerleri ise o modalite için kodlanmış çıktılar olan bir sözlük. Her kodlanmış çıktı, (`pooler_output`, *isteğe bağlı*: `last_hidden_states`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `pooler_output` `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` boyutunda, *isteğe bağlı*) şeklindedir ve kodlayıcının çok modlu özelliklerinin metin gömme (embedding) değerleriyle birleştirilmiş bir dizisidir.

**Dönüş:** [BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) veya `tuple(torch.Tensor)`

[BaseModelOutputWithPast](/docs/transformers/main/tr/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast) veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda); yapılandırma ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[Qwen3VLMoeModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeModel) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  `past_key_values` kullanılırsa, yalnızca `(batch_size, 1, hidden_size)` biçimindeki dizilerin son gizli durumu (hidden-state) çıktı olarak verilir.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler ve isteğe bağlı olarak `config.is_encoder_decoder=True` ise cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

#### get_video_features[[transformers.Qwen3VLMoeModel.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1103)

**Parametreler:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`) : Girdi videosuna karşılık gelen tensörler. Videolar için piksel değerleri [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) bölümüne bakın ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor), videoları işlemek için [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) kullanır).

video_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_videos, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir video için özellik şeklinin zamansal, yükseklik ve genişlik boyutları.

**Dönüş:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `tuple(torch.Tensor)`

Çeşitli öğelerden oluşan, yapılandırmaya ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) ve girdilere bağlı olarak değişen bir `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda).

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) -- deepstack katmanlarından gelen gizli durumların (özellik haritalarının) listesi.

#### get_image_features[[transformers.Qwen3VLMoeModel.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1115)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri `image_processor_class` kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için `image_processor_class.__call__` bölümüne bakın ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor), görüntü işleme için `image_processor_class` kullanır).

image_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_images, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir görüntünün özellik şeklinin zaman, yükseklik ve genişlik değerleri.

**Dönüş:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `tuple(torch.Tensor)`

Çeşitli öğelerden oluşan, yapılandırmaya ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) ve girdilere bağlı olarak değişen bir `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda).

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) -- deepstack katmanlarından gelen gizli durumların (özellik haritalarının) listesi.

## Qwen3VLMoeForConditionalGeneration[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration]]

#### transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration]]

```python
transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration(config: Qwen3VLMoeConfig)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1407)

#### forward[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.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'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1446)

**Parametreler:**

input_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Sözlükteki girdi dizisi belirteçlerinin (token) indeksleri. Varsayılan olarak dolgu (padding) yoksayılır. İndeksler [AutoTokenizer](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoTokenizer) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [PreTrainedTokenizer.encode()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.encode) ve [PreTrainedTokenizer.__call__()](/docs/transformers/main/tr/internal/tokenization_utils#transformers.PreTrainedTokenizerBase.__call__) yöntemlerine bakın. [Girdi kimlikları (input IDs) nedir?](../glossary#input-ids)

attention_mask (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu (padding) token indekslerinde dikkat (attention) işleminin uygulanmamasını sağlayan maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri:  - **maske uygulanmayan** tokenlar için 1, - **maske uygulanan** tokenlar için 0.  [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask)

position_ids (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Girdi dizisi token'larının konum gömme (position embeddings) içindeki konum indeksleri. `[0, config.n_positions - 1]` aralığında seçilir.  [Konum kimlikleri (position IDs) nedir?](../glossary#position-ids)

past_key_values (`~cache_utils.Cache`, *isteğe bağlı*) : Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumlar (self-attention bloklarındaki ve cross-attention bloklarındaki anahtar ve değerler). Bu genellikle, `use_cache=True` veya `config.use_cache=True` olduğunda, çözümlemenin önceki bir aşamasında modelin döndürdüğü `past_key_values` değerlerinden oluşur. Girdi olarak yalnızca [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneği kabul edilir, bkz. [kv cache kılavuzu](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache). `past_key_values` geçirilmezse, varsayılan olarak [DynamicCache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.DynamicCache) başlatılır. Model, girdi olarak verilen aynı önbellek biçimini çıktı olarak verecektir. `past_key_values` kullanılıyorsa, kullanıcının, bu modele geçmiş anahtar-değer durumları verilmemiş olan, yalnızca işlenmemiş `input_ids` değerlerini (şekli `(batch_size, unprocessed_length)` olan) girmesi beklenir; bunun yerine, şekli `(batch_size, sequence_length)` olan tüm `input_ids` değerleri girilmez.

inputs_embeds (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) : `input_ids` parametresini iletmek yerine, gömülü bir temsil doğrudan iletmeyi tercih edebilirsiniz. Bu, `input_ids` indekslerini ilgili vektörlere dönüştürme biçimi üzerinde modelin dahili gömme arama matrisine kıyasla daha fazla kontrol sahibi olmak istiyorsanız faydalıdır.

labels (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Maskeli dil modelleme kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında olmalı ya da -100 olmalı (`input_ids` docstring'ine bakın). Endeksleri `-100` olarak ayarlanan tokenlar yok sayılır (maskelenir), kayıp yalnızca `[0, ..., config.vocab_size]` aralığında etiketlere sahip tokenlar için hesaplanır.

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri `image_processor_class` kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için `image_processor_class.__call__` bölümüne bakın ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor), görüntü işleme için `image_processor_class` kullanır).

pixel_values_videos (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_frames, num_channels, frame_size, frame_size)`, *isteğe bağlı*) : Girdi videosuna karşılık gelen tensörler. Videolar için piksel değerleri [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [Qwen3VLVideoProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/tr/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2VideoProcessor.__call__) bölümüne bakın ([Qwen3VLProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLProcessor), videoları işlemek için [Qwen3VLVideoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl#transformers.Qwen3VLVideoProcessor) kullanır).

image_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_images, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir görüntünün özellik şeklinin zaman, yükseklik ve genişlik değerleri.

video_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_videos, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir video için özellik şeklinin zamansal, yükseklik ve genişlik boyutları.

mm_token_type_ids (`torch.IntTensor`, şekli `(batch_size, sequence_length)`, *isteğe bağlı*) : Her modalliteyle eşleşen girdi dizisi token'larının indeksleri. Örneğin metin (0), görüntü (1), video (2). Çok modallı token türü kimlikleri [AutoProcessor](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoProcessor) kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için [ProcessorMixin.__call__()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/processors#transformers.ProcessorMixin.__call__) bölümüne bakın.

output_router_logits (`bool`, *isteğe bağlı*) : Tüm yönlendiricilerin (router) logit değerlerinin döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Bunlar yönlendirici kaybını (router loss) hesaplamak için kullanışlıdır ve çıkarım sırasında döndürülmemelidir.

logits_to_keep (`Union[int, torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0`) : `int` ise, son `logits_to_keep` token için logits hesaplanır. `0` ise, tüm `input_ids` için logits hesaplanır (özel durum). Üretim için yalnızca son token'ın logits'ine ihtiyaç duyulur ve bunların yalnızca o token için hesaplanması bellek tasarrufu sağlar; bu, uzun diziler veya büyük sözlük boyutu için oldukça önemli hale gelir. `torch.Tensor` ise, dizi uzunluğu boyutunda tutulacak indekslere karşılık gelen 1B olmalıdır. Bu, paketlenmiş tensor biçimini (batch ve dizi uzunluğu için tek boyut) kullanırken faydalıdır.

mm_encoder_outputs (`dict[str, ~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling]`, *isteğe bağlı*) : Anahtarları desteklenen modaliteler, değerleri ise o modalite için kodlanmış çıktılar olan bir sözlük. Her kodlanmış çıktı, (`pooler_output`, *isteğe bağlı*: `last_hidden_states`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `pooler_output` `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` boyutunda, *isteğe bağlı*) şeklindedir ve kodlayıcının çok modlu özelliklerinin metin gömme (embedding) değerleriyle birleştirilmiş bir dizisidir.

**Dönüş:** `MoeCausalLMOutputWithPast` veya `tuple(torch.Tensor)`

A `MoeCausalLMOutputWithPast` veya bir `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda), yapılandırmaya ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

[Qwen3VLMoeForConditionalGeneration](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

- **loss** (`torch.Tensor`, şekli `(1,)`, *isteğe bağlı*, `labels` sağlandığında döndürülür) -- Dil modelleme kaybı (sonraki token tahmini için).
- **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.vocab_size)`) -- Dil modelleme başlığının tahmin puanları (SoftMax öncesi her sözlük jetonu için puanlar).
- **aux_loss** (`torch.Tensor`, *opsiyonel*, `output_router_logits=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_logits=True` olduğunda ve model, yük dengeleme kaybı ile router'ını eğittiğinde döndürülür) -- Seyrek modüller için yük dengeleme yardımcı kaybı. Uzmanlarını router sapması ile dengeleyen modeller (DeepSeek-V3 ve ondan türetilen mimariler) burada `None` döndürürken yine de `router_logits` döndürür.
- **router_logits** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_router_logits=True` geçirildiğinde veya `config.output_router_logits=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her seyrek katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size * sequence_length, num_experts)`.

  MoE yönlendiricileri tarafından hesaplanan ham yönlendirici logitleri. Bunlar, bir yük dengeleme kaybı hesaplamak veya tokenlerin uzmanlara nasıl dağıtıldığını incelemek için kullanılabilir.
- **past_key_values** (`Cache`, *isteğe bağlı*, `use_cache=True` geçirildiğinde veya `config.use_cache=True` olduğunda döndürülür) -- Bir [Cache](/docs/transformers/main/tr/internal/generation_utils#transformers.Cache) örneğidir. Daha fazla ayrıntı için [kv cache kılavuzumuza](https://huggingface.co/docs/transformers/en/kv_cache) bakın.

  Sıralı çözümlemeyi hızlandırmak için (bkz. `past_key_values` girdisi) kullanılabilen, önceden hesaplanmış gizli durumları (self-attention bloklarındaki anahtar ve değerler) içerir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct", dtype="auto", device_map="auto")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-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."
```

#### get_video_features[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.get_video_features]]

```python
get_video_features(pixel_values_videos: Tensor, video_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1420)

**Parametreler:**

pixel_values_videos (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi videolarına karşılık gelen tensörler.

video_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_videos, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir video için özellik şeklinin zamansal, yükseklik ve genişlik boyutları.

**Dönüş:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `tuple(torch.Tensor)`

Çeşitli öğelerden oluşan, yapılandırmaya ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) ve girdilere bağlı olarak değişen bir `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda).

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) -- deepstack katmanlarından gelen gizli durumların (özellik haritalarının) listesi.

Örnek:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```

#### get_image_features[[transformers.Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.get_image_features]]

```python
get_image_features(pixel_values: Tensor, image_grid_thw: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/qwen3_vl_moe/modeling_qwen3_vl_moe.py#L1433)

**Parametreler:**

pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler.

image_grid_thw (`torch.LongTensor`, şekli `(num_images, 3)`, *isteğe bağlı*) : LLM'deki her bir görüntünün özellik şeklinin zaman, yükseklik ve genişlik değerleri.

**Dönüş:** `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `tuple(torch.Tensor)`

Çeşitli öğelerden oluşan, yapılandırmaya ([Qwen3VLMoeConfig](/docs/transformers/main/tr/model_doc/qwen3_vl_moe#transformers.Qwen3VLMoeConfig)) ve girdilere bağlı olarak değişen bir `BaseModelOutputWithDeepstackFeatures` veya `torch.Tensor` demeti (`return_dict=False` geçirildiğinde veya `config.return_dict=False` olduğunda).

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.
- **pooler_output** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, hidden_size)`) -- Sıralamanın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlardan geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonundan geçirildikten sonraki halini döndürür. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, `(batch_size, sequence_length, hidden_size)` biçiminde bir demet.

  Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.
- **deepstack_features** (`List[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*) -- deepstack katmanlarından gelen gizli durumların (özellik haritalarının) listesi.

Örnek:

```python
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, Qwen3VLMoeForConditionalGeneration

>>> model = Qwen3VLMoeForConditionalGeneration.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")
>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("Qwen/Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct")

>>> messages = [
...     {
...         "role": "user", "content": [
...             {"type": "image", "url": "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"},
...             {"type": "text", "text": "Where is the cat standing?"},
...         ]
...     },
... ]

>>> inputs = processor.apply_chat_template(
...     messages,
...     tokenize=True,
...     return_dict=True,
...     return_tensors="pt",
...     add_generation_prompt=True
... )
>>> # Generate
>>> generate_ids = model.generate(**inputs)
>>> processor.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True)[0]
```