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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'alibaba/qwen3-next-80b-a3b-thinking',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
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)
response = client.chat.completions.create(
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"role": "system",
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{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
-p-130x130q80-p-130x130q80.png)
Produktdetails
✨ Wir präsentieren Qwen3-Next-80B-A3B Thinking: Ihre KI für fortschrittliches logisches Denken
Überblick
Der Qwen3-Next-80B-A3B Thinking Dieses Modell gilt als führende, auf logisches Denken fokussierte Chat-KI, die speziell für die Lösung komplexer, mehrstufiger Probleme und anspruchsvoller Gedankengänge entwickelt wurde. Sie generiert nativ strukturierte Denkprozesse und ist daher besonders leistungsfähig in Bereichen, die tiefgreifendes analytisches Denken erfordern, wie beispielsweise komplexe mathematische Beweise, robuste Code-Synthese, logische Deduktion und anspruchsvolle agentenbasierte Planung.
💡 Technische Spezifikationen
Qwen3-Next-80B-A3B Thinking ist ein fortschrittliches Sprachmodell, das sich durch Folgendes auszeichnet: 80 Milliarden ParameterEine zentrale Neuerung ist die schlanke Mixture-of-Experts-Architektur (MoE), die sicherstellt, dass nur 3 Milliarden Parameter werden pro Token aktiv genutzt.Diese Konstruktion ermöglicht eine bemerkenswerte Effizienz.
- ⚙️ Architektur: 48 Schichten mit einer 2048-fach verborgenen Dimension, unter Verwendung eines Hybrid-Designs mit Gating-Mechanismen und erweiterter Normalisierung (RMSNorm).
- 📖 Kontextfenster: Unterstützt eine umfangreiche 262.000 Token, erweiterbar bis zu 1 Million Token mit spezialisierten Skalierungsmethoden für ein überlegenes Langzeitkontextverständnis.
- ⚡ Effizienz: Durch das Training mit ressourceneffizienten Hybridstrategien erzielt es hohe Leistungen bei komplexem Denken, Mathematik, Codierung und mehrstufiger Problemlösung bei gleichzeitig niedrigen Inferenzkosten und hohem Durchsatz.
📈 Leistungsbenchmarks
MMLU (Allgemeinwissen)
78,5 %
HumanEval (Codegenerierung)
82,1 %
GSM8K (Mathematik)
91,2 %
MT-Bench (Anleitung folgt)
84,3 %
💰 API-Preise
Eingang:
0,1575 USD
Ausgabe:
1,6 $
🚀 Hauptmerkmale
- 🧠 Optimierung des Denkmodus: Speziell entwickelt für die Analyse von Gedankengängen und die Lösung komplexer Probleme, erzeugt es längere und detailliertere Ausgabespuren für mehr Transparenz.
- ✅ Sparse Aktivierung: Aktiviert pro Token nur 3 Milliarden von 80 Milliarden Parametern, was schnelle Schlussfolgerungen und eine erhebliche Kosteneffizienz ermöglicht.
- ⚡ Multi-Token-Vorhersage: Beschleunigt den Dekodierungsprozess durch die gleichzeitige Vorhersage mehrerer Token und steigert so die Ausgabegeschwindigkeit.
- 🔗 Stabile Langform-Argumentation: Entwickelt für unerschütterliche Stabilität bei ausgedehnten Denkketten und komplexen Anweisungen.
- 🤖 Agentenintegration: Unterstützt umfassend den Funktionsaufruf und die nahtlose Integration in Agenten-Frameworks, die schrittweise Analyselösungen erfordern.
- 🌐 Mehrsprachig & Multimodal: Bietet ein ausgeprägtes mehrsprachiges Verständnis und unterstützt vielfältige Denkaufgaben in verschiedenen Sprachen und Modalitäten auf internationaler Ebene.
🎯 Anwendungsfälle
- 🔬 Wissenschaftliche Forschung: Ideal für die Generierung tiefgreifender Hypothesen und die Analyse komplexer Daten.
- 💻 Ingenieurwesen & Mathematik: Ausgezeichnete Fähigkeiten in Problemlösung, Beweisführung und anspruchsvoller Code-Synthese/Debugging.
- ⚖️ Rechtsanalyse: Unterstützt detaillierte juristische Fallanalysen und die strukturierte Argumentationsentwicklung.
- 📊 Finanzen & Wirtschaft: Unterstützt die Finanzrisikomodellierung und die strategische Geschäftsplanung durch transparente Entscheidungsschritte.
- ⚕️ Unterstützung bei der medizinischen Diagnose: Bietet Transparenz in der Argumentation und detaillierte Erläuterungen zur Unterstützung der Diagnose.
- 📄 Langkontext-Dokumentanalyse: Ideal für Dokumentenanalyse- und Recherche-gestützte Workflows, die einen tiefen Kontext erfordern.
Codebeispiel
Nachfolgend finden Sie eine Darstellung der Interaktion mit dem Qwen3-Next-80B-A3B-Denkmodell über die API (z. B. OpenAI-kompatible Chatvervollständigung). Die tatsächlichen Implementierungsdetails können je nach Ihrer Umgebung variieren.
↔️ Vergleich mit anderen führenden Modellen
Vs. Qwen3-32B
Qwen3-Next-80B-A3B aktiviert nur 3 Milliarden Parameter pro Tokenim Gegensatz zur vollständigen Aktivierung von Qwen3-32B. Dies macht Qwen3-Next zu etwa 10-mal effizienter Sowohl bei den Trainings- als auch bei den Inferenzkosten. Darüber hinaus liefert es über 10-mal höhere Ausgabegeschwindigkeit in Szenarien mit langem Kontext (über 32.000 Token hinaus) bei gleichzeitiger Erzielung überlegener Genauigkeit bei logischen Schlussfolgerungen und komplexen Aufgaben.
Vs. Qwen3-235B
Trotz deutlich weniger aktiver Parameter erreicht Qwen3-Next-80B-A3B bemerkenswerte Leistungswerte, die denen des wesentlich größeren Qwen3-235B mit 235 Milliarden Parametern in nichts nachstehen, insbesondere beim Befolgen von Anweisungen und beim kontextbezogenen Denken. Es bietet ein hervorragendes Gleichgewicht zwischen Recheneffizienz und hohe Modellqualitätwodurch es sich hervorragend für Produktionsumgebungen eignet.
Vs. Google Gemini-2.5-Flash-Denken
Die Qwen3-Next-80B-A3B Thinking-Variante ist Google Gemini-2.5-Flash-Thinking in kritischen Bereichen wie nachweislich überlegen. Gedankenkette Und mehrstufige AnweisungenDiese überlegene Leistung geht mit wesentlich geringeren Betriebskosten einher, was auf die geringe Aktivierungsrate und die Fähigkeit zur Multi-Token-Vorhersage zurückzuführen ist.
Vs. Llama 3.1-70B
Qwen3-Next-80B-A3B bietet verbesserte langfristiges Kontextverständnis und überlegene Stabilität des logischen Denkens bei deutlich größeren Kontextfenstern (skalierbar bis zu 1 Million Token) und übertrifft damit die nativen Fensterbeschränkungen von Llama 3.1-70B deutlich. Dank seiner sparsamen MoE-Architektur bietet es zudem eine überlegene Effizienz bei großem Umfang.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Frage 1: Was macht Qwen3-Next-80B-A3B Thinking für Aufgaben zum logischen Denken einzigartig?
A1: Es wurde speziell mit einer „Denkmodus“-Optimierung für die Lösung komplexer, mehrstufiger Probleme und die Nachverfolgung von Gedankengängen entwickelt und generiert standardmäßig strukturierte Argumentationsketten. Seine sparsame MoE-Architektur gewährleistet zudem Effizienz, ohne die analytischen Fähigkeiten einzuschränken.
Frage 2: Welchen Nutzen hat die spärliche MoE-Architektur für dieses Modell?
A2: Die spärliche Mixture-of-Experts-Architektur (MoE) bedeutet, dass pro Token nur 3 Milliarden der 80 Milliarden Parameter aktiv sind. Dies reduziert die Inferenzkosten erheblich, erhöht die Verarbeitungsgeschwindigkeit und gewährleistet einen hohen Durchsatz, insbesondere bei komplexen Schlussfolgerungsaufgaben.
Frage 3: Was ist das maximale Kontextfenster, das von Qwen3-Next-80B-A3B Thinking unterstützt wird?
A3: Das Modell unterstützt nativ ein umfangreiches Kontextfenster von 262.000 Tokens und kann mit speziellen Skalierungsmethoden auf beeindruckende 1 Million Tokens erweitert werden, wodurch ein überlegenes Langzeitkontextverständnis ermöglicht wird.
Frage 4: Lässt sich Qwen3-Next-80B-A3B Thinking in Agentensysteme integrieren?
A4: Ja, es unterstützt Funktionsaufrufe vollständig und ist für die nahtlose Integration in Agenten-Frameworks konzipiert, die präzise, schrittweise Analyselösungen erfordern.
Frage 5: Wie schneidet es im Vergleich zu anderen großen Sprachmodellen wie Llama 3.1-70B ab?
A5: Qwen3-Next-80B-A3B Thinking bietet im Vergleich zu Llama 3.1-70B ein besseres Langzeitkontextverständnis und eine höhere Stabilität des Schlussfolgerns über deutlich größere Kontextfenster (bis zu 1 Million Token). Seine spärliche MoE-Architektur bietet zudem eine überlegene Effizienz bei großem Umfang.
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