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
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
