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
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.

Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
Выпуск: 21 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
0.6
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Thinking
Выпуск: 21 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Instruct
Выпуск: 15 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
0.68
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-8B-Thinking
Выпуск: 15 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.18
/ M Tokens
Output:
$
2
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.3
/ M Tokens
Output:
$
1.5
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
Выпуск: 4 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.45
/ M Tokens
Output:
$
3.5
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
Выпуск: 5 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens

Qwen
chat
Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
Выпуск: 11 окт. 2025 г.
Общий Контекст:
262K
Максимальный Output:
262K
Input:
$
0.29
/ M Tokens
Output:
$
1
/ M Tokens

Qwen
image-to-video
Wan2.2-I2V-A14B
Выпуск: 13 авг. 2025 г.
$
0.29
/ Video
