关于Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是阿里巴巴 Qwen 团队发布的下一代基础 模型。它基于新的 Qwen3-Next 架构构建，旨在实现卓越的训练和 推理 效率。该 模型 融合了创新特性，如混合注意力机制（门控DeltaNet和门控注意力）、高稀疏性专家混合（MoE）结构以及各种稳定性优化。作为一个800亿参数的稀疏 模型，它在 推理 期间每 个 token 仅激活约30亿个参数，这显著降低了计算成本，并且在超长上下文任务（超过32K tokens）中，其吞吐量比Qwen3-32B 模型 高出10倍以上。这是一个针对通用任务优化的指令调优版本，不支持“思考”模式。在性能方面，它在某些基准测试中与Qwen 的旗舰模型Qwen3-235B相当，在超长上下文场景中表现出显著优势。
探索如何Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct的超长上下文和高效推理解决复杂的大规模问题。
超长文档合成
处理并合成来自法律简报、研究论文或历史档案等海量文档的见解，利用其100万token上下文。
使用案例示例：
"一个法律团队使用它来分析5000页的发现文件，提取关键论据并在几分钟内识别相关判例法。"
大规模代码库分析
通过识别建筑模式、依赖关系和重构机会来理解和优化庞大的代码库，跨越数百万行代码。
使用案例示例：
"一家工程公司使用它来重构遗留Python应用程序，映射模块交互并为关键数据管道建议性能改进。"
高级金融市场情报
分析广泛的实时和历史金融数据、新闻和经济报告以预测市场趋势并制定复杂的交易策略。
使用案例示例：
"一位金融分析师使用模型处理十年的全球市场数据和新闻文章，识别微妙的相关性以制定新的算法交易策略。"
全面的监管合规性
自动审计复杂的监管框架和内部政策与运营数据，以确保合规并识别风险。
使用案例示例：
"一家医疗服务提供者利用它将患者数据处理与HIPAA法规进行交叉引用，标记潜在的隐私违规行为并建议政策更新。"
科学发现加速
通过分析大量的科学文献和实验数据加速研究，以生成假设、设计实验和验证发现。
使用案例示例：
"一位材料科学研究人员使用它来筛选数千篇期刊文章和实验结果，提出具有所需属性的新合金成分。"
元数据
规格
州
Deprecated
建筑
校准的
不
专家混合
是
总参数
80B
激活的参数
3B
推理
不
精度
FP8
上下文长度
262K
最大输出长度
262K
与其他模型进行比较
看看这个模型与其他模型相比表现如何。
Qwen
chat
Qwen3-VL-32B-Instruct
发行日期：2025年10月21日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
Input:
$
0.2
/ M Tokens
Output:
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0.6
/ M Tokens
Qwen
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Qwen3-VL-32B-Thinking
发行日期：2025年10月21日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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0.2
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1.5
/ M Tokens
Qwen
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Qwen3-VL-8B-Instruct
发行日期：2025年10月15日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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Qwen
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Qwen3-VL-8B-Thinking
发行日期：2025年10月15日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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2
/ M Tokens
Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
发行日期：2025年10月4日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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/ M Tokens
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/ M Tokens
Qwen
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Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking
发行日期：2025年10月4日
上下文长度：
262K
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262K
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3.5
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Qwen
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Qwen3-VL-30B-A3B-Instruct
发行日期：2025年10月5日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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/ M Tokens
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1
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Qwen
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Qwen3-VL-30B-A3B-Thinking
发行日期：2025年10月11日
上下文长度：
262K
最大输出长度：
262K
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Qwen
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Wan2.2-I2V-A14B
发行日期：2025年8月13日
$
0.29
/ Video
