Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
Tentang Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking adalah model foundation generasi berikutnya dari tim Qwen Alibaba, yang dirancang khusus untuk tugas-tugas penalaran kompleks. Ini dibangun di atas arsitektur Qwen3-Next yang inovatif, yang menggabungkan mekanisme Perhatian Hibrid (Gated DeltaNet dan Gated Attention) dengan struktur High-Sparsity Mixture-of-Experts (MoE) untuk mencapai efisiensi pelatihan dan Inferensi akhir. Sebagai model jarang dengan 80 miliar parameter, ini hanya mengaktifkan sekitar 3 miliar parameter selama Inferensi, secara signifikan mengurangi biaya komputasi dan memberikan throughput lebih dari 10 kali lipat lebih tinggi dibandingkan dengan model Qwen3-32B pada tugas konteks panjang yang melebihi 32K tokens. Versi 'Thinking' ini dioptimalkan untuk masalah multi-langkah yang menuntut seperti pembuktian matematika, sintesis kode, analisis logis, dan perencanaan agentik, dan ini mengOutput jejak 'thinking' terstruktur secara default. Dalam hal performa, ini melampaui model yang lebih mahal seperti Qwen3-32B-Thinking dan telah mengungguli Gemini-2.5-Flash-Thinking pada berbagai tolok ukur.
Jelajahi bagaimana kemampuan penalaran yang tak tertandingi dan konteks ultra-panjang dari Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking dapat diterapkan untuk memecahkan masalah nyata yang paling kompleks di berbagai industri.
Bukti dan Penemuan Ilmiah Lanjutan
Manfaatkan penalaran mendalam Qwen3-Next untuk menghasilkan dan memverifikasi secara ketat bukti matematika yang kompleks, menganalisis data eksperimen, dan mensintesis temuan penelitian menjadi makalah ilmiah yang kohesif dan sistematis.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Membantu tim komputasi kuantum dalam memverifikasi algoritma kriptografi baru dengan menghasilkan bukti formal atas properti keamanan, mengidentifikasi cacat halus yang memerlukan penyesuaian kecil, dan mempercepat tinjauan sejawat."
Analisis dan Penyempurnaan Kode Mendalam
Analisis basis kode yang luas dengan konteks panjang dan penalaran Qwen3-Next untuk menemukan bug logis yang sulit ditemukan, mengoptimalkan algoritma untuk efisiensi, dan merefaktor sistem yang kompleks dengan penjelasan detail, langkah demi langkah.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Menemukan kondisi balapan dalam layanan mikro Go yang terdistribusi dengan melacak pola komunikasi antar layanan di lebih dari 100 ribu baris kode, menyediakan solusi yang tangguh dan aman secara bersamaan yang meningkatkan stabilitas sistem."
Strategi Keuangan Lanjutan & Risiko
Lakukan analisis kuantitatif multi-lapisan pada dokumen keuangan yang luas dan umpan pasar real-time, mengidentifikasi korelasi halus, memprediksi perubahan pasar, dan merumuskan strategi mitigasi risiko yang komprehensif.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Memproses indikator ekonomi global selama setahun dan data rantai pasokan perusahaan untuk meramalkan fluktuasi harga komoditas, memungkinkan strategi lindung nilai proaktif yang menghemat jutaan dalam biaya pengadaan."
Kepatuhan Intelektual & Audit
Otomatisasikan proses audit dokumen regulasi yang rumit, cetak biru rekayasa, atau perjanjian hukum dengan menalar melalui dependensi logis, mendeteksi ketidakpatuhan, dan menyoroti kerentanan kritis dengan penjelasan terperinci.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengaudit dokumen kepatuhan regulasi sepanjang 500 halaman untuk perusahaan farmasi terhadap SOP internalnya, mengidentifikasi 15 perbedaan kritis dan menyarankan amandemen tepat untuk menghindari denda dan masalah hukum potensial."
Perencanaan Proyek & Sumber Daya Dinamis
Gunakan Qwen3-Next untuk perencanaan proyek multi-tahap, mengoptimalkan alokasi sumber daya, mengidentifikasi dependensi jalur kritis, dan menghasilkan strategi adaptif untuk tantangan operasional yang kompleks dan berkembang dengan penalaran terperinci.
Contoh Kasus Penggunaan:
"Mengembangkan jadwal peluncuran yang optimal untuk proyek konstelasi satelit, mempertimbangkan jendela peluncuran, mekanika orbital, dan kendala sumber daya, mengurangi keseluruhan garis waktu proyek sebesar 18% melalui pengurutan tugas yang cerdas."
Metadata
Spesifikasi
Negara
Deprecated
Arsitektur
Qwen3-Next
Terkalibrasi
Tidak
Campuran Ahli
Ya
Total Parameter
80B
Parameter yang Diaktifkan
3B
Penalaran
Tidak
Precision
FP8
Text panjang konteks
262K
Max Tokens
262K
Bandingkan dengan Model Lain
Lihat bagaimana model ini dibandingkan dengan yang lain.
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Dirilis pada: 21 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Dirilis pada: 15 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Dirilis pada: 4 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Dirilis pada: 5 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Dirilis pada: 11 Okt 2025
Total Context:
262K
Max output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens
Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
Dirilis pada: 13 Agu 2025
$
0.29
/ Video
