Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct

О Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — это модель следующего поколения, выпущенная командой Qwen компании Alibaba. Она построена на новой архитектуре Qwen3-Next, предназначенной для максимальной эффективности обучения и Inference. Модель включает инновационные функции, такие как механизм гибридного внимания (Gated DeltaNet и Gated Attention), высокоразреженная структура с механизмом смеси экспертов (MoE) и различные оптимизации стабильности. Как разреженная модель с 80 миллиардами параметров, она активирует только около 3 миллиардов параметров на token во время Inference, что значительно снижает вычислительные затраты и обеспечивает более чем в 10 раз большую производительность по сравнению с моделью Qwen3-32B для задач с длинным контекстом, превышающих 32K tokens. Это версия с настройкой инструкций, оптимизированная для задач общего назначения, и не поддерживает режим 'мышления'. Что касается производительности, она сопоставима с флагманской моделью Qwen, Qwen3-235B, по некоторым критериям, демонстрируя значительные преимущества в сценах с ультрадлинным контекстом.

Исследуйте, как сверхдлинный контекст и эффективное рассуждение Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct решают сложные, крупномасштабные задачи.

Синтез сверхдлинных документов

Обрабатывайте и синтезируйте инсайты из массивных документов, таких как юридические документы, научные статьи или исторические архивы, используя его 1M token контекст.

Пример использования:

"Юридическая команда использует это для анализа 5000 страниц открытых документов, извлекая ключевые аргументы и идентифицируя соответствующую судебную практику за считанные минуты."

Анализ крупномасштабных кодовых баз

Понимание и оптимизация обширных кодовых баз, выявление архитектурных паттернов, зависимостей и возможностей для рефакторинга на миллионах строк.

Пример использования:

"Инжиниринговая компания использует это для рефакторинга устаревшего приложения на Python, картируя взаимодействия модулей и предлагая улучшения производительности для критических конвейеров обработки данных."

Продвинутая финансовая рыночная разведка

Анализируйте обширные реальные и исторические финансовые данные, новости и экономические отчеты для прогнозирования рыночных трендов и формирования сложных торговых стратегий.

Пример использования:

"Финансовый аналитик использует модель для обработки десятилетия глобальных рыночных данных и новостных статей, выявляя тонкие корреляции для новой алгоритмической торговой стратегии."

Комплексное соблюдение нормативных требований

Автоматизация аудита сложных нормативных рамок и внутренних политик с операционными данными для обеспечения соответствия и выявления рисков.

Пример использования:

"Поставщик медицинских услуг использует это для сверки обработки данных пациентов с положениями HIPAA, выявляя потенциальные нарушения конфиденциальности и предлагая обновления полисов."

Ускорение научных открытий

Ускоряйте исследования, анализируя обширную научную литературу и экспериментальные данные для генерации гипотез, разработки экспериментов и проверки результатов.

Пример использования:

"Исследователь материалов использует это для анализа тысяч журнальных статей и экспериментальных результатов, предлагая новые составы сплавов с желаемыми свойствами."

Метаданные

Создать на

18 сент. 2025 г.

Лицензия

APACHE-2.0

Поставщик

Qwen

Спецификация

Государство

Deprecated

Архитектура

Калибровка

Нет

Смешение экспертов

Да

Общее количество параметров

80B

Активированные параметры

3B

Мышление

Нет

Точность

ФП8

Контекст length

262K

Максимум Tokens

262K

Сравнить с другими Model

Посмотрите, как эта Model сравнивается с другими.

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?