Instrucción Qwen3-Next-80B-A3B Es un modelo de lenguaje grande altamente avanzado, optimizado para instrucciones, diseñado para una velocidad excepcional, estabilidad y manejo de contextos ultralargos con alto rendimiento. Logra mejoras significativas en velocidad y rentabilidad al activar solo una pequeña parte de sus 80 mil millones de parámetros, sin comprometer el rendimiento en áreas críticas como el razonamiento complejo y la generación de código.

⚙️ Especificaciones técnicas

Qwen3-Next-80B-A3B Instruct optimiza sus operaciones mediante activando solo alrededor de 3 mil millones de parámetros de 80 mil millones durante la inferenciaEste mecanismo de activación dispersa ofrece ventajas sustanciales:

• Velocidad y rentabilidad: Funciona aproximadamente 10 veces más rápido y de forma más rentable en comparación con el modelo Qwen3-32B anterior.
• Rendimiento: Ofrece un rendimiento 10 veces mayor al procesar contextos largos de 32 000 tokens o más.
• Implementación flexible: Ofrece opciones de implementación versátiles, que incluyen alojamiento sin servidor, dedicado a pedido y reservado mensualmente.
• Compatibilidad de implementación: Compatible con SGLang y vLLM para un uso eficiente y escalable, con capacidades avanzadas de predicción de múltiples tokens.

📊 Puntos de referencia de rendimiento

• ✅ Rendimiento de primer nivel: Coincide o se aproxima mucho al rendimiento del modelo insignia Qwen3-235B en diversas tareas de razonamiento, finalización de código y seguimiento de instrucciones.
• ✅ Manejo inquebrantable de contextos largos: Proporciona consistentemente respuestas estables y deterministas, destacándose particularmente en tareas que exigen una comprensión extensa del contexto.
• ✅ Eficiente en el uso de recursos: Supera en eficiencia a los modelos anteriores de tamaño mediano optimizados por instrucciones, logrando un alto rendimiento con menos recursos computacionales.
• ✅ Integración versátil: Muy adecuado para la integración de herramientas, recuperación-generación aumentada (RAG) y flujos de trabajo de agentes sofisticados que requieren resultados de cadena de pensamiento consistentes.

💰 Precios de la API

✨ Capacidades clave

• Inferencia ultra eficiente: Emplea una arquitectura dispersa de mezcla de expertos (MoE), activando dinámicamente solo 3 mil millones de parámetros de 80 mil millones para una inferencia significativamente más rápida y rentable.
• 🧠 Desempeño excepcional en tareas: Se destaca en una amplia gama de tareas complejas, incluido razonamiento avanzado, generación de código robusto, respuesta precisa a preguntas de conocimiento y aplicaciones multilingües versátiles.
• ⚡️ Respuestas estables y rápidas: Optimizado para el modo de instrucción, garantizando respuestas rápidas y consistentes sin pasos de "pensamiento" intermedios.
• Manejo de contextos ultra largos: Cuenta con una longitud de contexto nativa de 262 000 tokens, ampliable hasta un impresionante millón de tokens utilizando tecnología de escalamiento avanzada.
• 📈 Alto rendimiento: Logra una mejora de 10 veces en el rendimiento para procesar contextos extensos y largos en comparación con los modelos anteriores.
• 💬 Diálogo y respuestas consistentes: Ideal para diálogos de varios turnos y tareas que exigen respuestas finales deterministas y consistentes.
• 🛠️ Flujos de trabajo de agentes avanzados: Fuertes capacidades para llamada de herramientas, ejecución de tareas de múltiples pasos y flujos de trabajo de agentes sofisticados con herramientas perfectamente integradas.

💡 Casos de uso

• Generación de código: Acelere el desarrollo de software mediante sugerencias de código inteligentes y generación de bloques de código completos.
• Creación y edición de contenido: Genere contenido diverso, desde artículos hasta textos de marketing, y realice ediciones complejas siguiendo instrucciones detalladas.
• Análisis de datos: Facilitar la interpretación de datos complejos, el análisis estadístico y la generación de informes completos.
• Automatización del servicio al cliente: Mejore la eficiencia de la atención al cliente con un manejo preciso de instrucciones y respuestas automatizadas.
• Documentación técnica: Agilice la creación de documentos técnicos, manuales y resultados específicos del formato.
• Automatización de procesos: Ejecute tareas de varios pasos e integre llamadas de herramientas para automatizar y agilizar diversos flujos de trabajo.
• Conversaciones largas y manejo de documentos: Gestione de forma eficiente diálogos extensos, resuma documentos grandes y extraiga información clave de textos extensos.

💻 Ejemplo de código

  import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://api.perplexity.ai", # URL base de ejemplo, reemplazar con el punto final real api_key="YOUR_API_KEY", # Reemplazar con su clave API real ) messages = [ { "role": "system", "content": "Eres Qwen3-Next-80B-A3B Instruct, un útil asistente de IA." }, { "role": "user", "content": "Explica el concepto de entrelazamiento cuántico en términos sencillos para un estudiante de secundaria." }, ] response = client.chat.completions.create( model="alibaba/qwen3-next-80b-a3b-instruct", messages=messages, max_tokens=500, temperature=0.7, top_p=0.9, frequency_penalty=0, presence_penalty=0, ) print(response.choices[0].message.content)              

Nota: En el ejemplo anterior, `base_url` y `api_key` son marcadores de posición. Consulte la documentación oficial de la API para obtener detalles específicos sobre la integración.

🆚 Comparación con otros modelos

❓ Preguntas frecuentes