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

Лицензия

APACHE-2.0

Поставщик

Qwen

Спецификация

Государство

Deprecated

Архитектура

Hybrid Attention MoE

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

Qwen3.6-35B-A3B

Выпуск: 17 апр. 2026 г.

Общий Контекст:

262K

Максимальный Output:

262K

Input:

$

0.2

/ M Tokens

Output:

$

1.6

/ M Tokens

Qwen

chat

Qwen3.6-27B

Выпуск: 23 апр. 2026 г.

Общий Контекст:

262K

Максимальный Output:

262K

Input:

$

0.3

/ M Tokens

Output:

$

3.2

/ M Tokens

Qwen

chat

Qwen3.5-397B-A17B

Выпуск: 24 апр. 2026 г.

Общий Контекст:

262K

Максимальный Output:

262K

Input:

$

0.39

/ M Tokens

Output:

$

2.34

/ M Tokens

Qwen

chat

Qwen3.5-122B-A10B

Выпуск: 24 апр. 2026 г.

Общий Контекст:

262K

Максимальный Output:

262K

Input:

$

0.26

/ M Tokens

Output:

$

2.08

/ M Tokens

Qwen

chat

Qwen3.5-35B-A3B

Выпуск: 25 февр. 2026 г.

Общий Контекст:

262K

Максимальный Output:

262K

Input:

$

0.24

/ M Tokens

Output:

$

1.8

/ M Tokens

Qwen

chat

Qwen3.5-27B

Выпуск: 24 апр. 2026 г.

Общий Контекст:

262K

Максимальный Output:

262K

Input:

$

0.25

/ M Tokens

Output:

$

2.0

/ M Tokens

Qwen

chat

Qwen3.5-9B

Выпуск: 24 апр. 2026 г.

Общий Контекст:

262K

Максимальный Output:

262K

Input:

$

0.1

/ M Tokens

Output:

$

0.15

/ M Tokens

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

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?

Готовы ускорить ваше развитие ИИ?