Instructions Qwen3-Next-80B-A3B Il s'agit d'un modèle de langage étendu et hautement avancé, optimisé pour les instructions, conçu pour une vitesse, une stabilité et une gestion des contextes extrêmement longs exceptionnelles, avec un débit élevé. Il permet d'obtenir des gains significatifs en termes de vitesse et de rentabilité en n'activant qu'une petite partie de ses 80 milliards de paramètres, sans compromettre les performances dans des domaines critiques tels que le raisonnement complexe et la génération de code.

⚙️ Spécifications techniques

L'instruction Qwen3-Next-80B-A3B optimise ses opérations en Activation d'environ 3 milliards de paramètres seulement sur 80 milliards lors de l'inférenceCe mécanisme d'activation parcimonieux offre des avantages considérables :

• Rapidité et rentabilité : Fonctionne environ 10 fois plus vite et de manière plus rentable que le modèle Qwen3-32B précédent.
• Débit : Offre un débit plus de 10 fois supérieur lors du traitement de longs contextes de 32 000 jetons ou plus.
• Déploiement flexible : Offre des options de déploiement polyvalentes, notamment l'hébergement sans serveur, l'hébergement dédié à la demande et l'hébergement réservé mensuel.
• Compatibilité de déploiement : Compatible avec SGLang et vLLM pour une utilisation efficace et évolutive, avec des capacités avancées de prédiction multi-jetons.

📊 Indicateurs de performance

• ✅ Performances de haut niveau : Égale ou se rapproche fortement des performances du modèle phare Qwen3-235B dans diverses tâches de raisonnement, de complétion de code et de suivi d'instructions.
• ✅ Gestion infaillible des contextes longs : Fournit systématiquement des réponses stables et déterministes, excellant particulièrement dans les tâches exigeant une compréhension approfondie du contexte.
• ✅ Économe en ressources : Surpasse en efficacité les modèles précédents de taille moyenne optimisés pour les instructions, atteignant des performances élevées avec moins de ressources de calcul.
• ✅ Intégration polyvalente : Particulièrement adapté à l'intégration d'outils, à la génération augmentée par la récupération (RAG) et aux flux de travail d'agents sophistiqués qui nécessitent des sorties cohérentes dans la chaîne de pensée.

💰 Tarification de l'API

✨ Capacités clés

• 🚀 Inférence ultra-efficace : Utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) clairsemée, activant dynamiquement seulement 3 milliards de paramètres sur 80 milliards pour une inférence nettement plus rapide et plus rentable.
• 🧠 Performance exceptionnelle dans l'exécution des tâches : Excelle dans un large éventail de tâches complexes, notamment le raisonnement avancé, la génération de code robuste, la réponse précise aux questions de connaissances et les applications multilingues polyvalentes.
• ⚡️ Réponses stables et rapides : Optimisé pour le mode instruction, garantissant des réponses rapides et cohérentes sans étapes de « réflexion » intermédiaires.
• 📖 Gestion des contextes ultra-longs : Il offre une longueur de contexte native de 262 000 jetons, extensible jusqu'à un impressionnant million de jetons grâce à une technologie de mise à l'échelle avancée.
• 📈 Débit élevé : Permet d'obtenir un débit 10 fois supérieur pour le traitement de contextes longs et étendus par rapport aux modèles précédents.
• 💬 Dialogue et réponses cohérents : Idéal pour les dialogues à plusieurs tours et les tâches exigeant des réponses finales déterministes et cohérentes.
• 🛠️ Flux de travail d'agents avancés : Solides capacités d'appel d'outils, d'exécution de tâches en plusieurs étapes et de flux de travail automatisés sophistiqués avec des outils parfaitement intégrés.

💡 Cas d'utilisation

• Génération de code : Accélérez le développement logiciel grâce à des suggestions de code intelligentes et à la génération complète de blocs de code.
• Création et édition de contenu : Générer du contenu varié, allant des articles aux textes marketing, et effectuer un travail d'édition complexe en suivant des instructions détaillées.
• Analyse des données : Faciliter l'interprétation de données complexes, l'analyse statistique et la génération de rapports complets.
• Automatisation du service client : Améliorez l'efficacité de votre service client grâce à une gestion précise des instructions et à des réponses automatisées.
• Documentation technique : Rationalisez la création de documents techniques, de manuels et de documents de sortie spécifiques à un format.
• Automatisation des processus : Exécutez des tâches en plusieurs étapes et intégrez des appels d'outils pour automatiser et rationaliser différents flux de travail.
• Conversations longues et gestion de documents : Gérer efficacement les dialogues longs, résumer les documents volumineux et extraire les informations clés des textes longs.

💻 Exemple de code

  import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://api.perplexity.ai", # Exemple d'URL de base, à remplacer par votre point de terminaison réel api_key="VOTRE_CLÉ_API", # À remplacer par votre clé API réelle ) messages = [ { "role": "system", "content": "Vous êtes Qwen3-Next-80B-A3B Instruct, un assistant IA utile." }, { "role": "user", "content": "Expliquez le concept d'intrication quantique en termes simples à un lycéen." }, ] 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)              

Remarque : Les variables `base_url` et `api_key` de l’exemple ci-dessus sont des exemples. Veuillez consulter la documentation officielle de l’API pour obtenir des informations précises sur l’intégration.

🆚 Comparaison avec d'autres modèles

❓ Foire aux questions