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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-instruct',
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",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="alibaba/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"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)
Detalhes do produto
Qwen3-Next-80B-A3B Instruir É um modelo de linguagem de grande porte, altamente avançado e otimizado para instruções, projetado para oferecer velocidade, estabilidade e capacidade de lidar com contextos extremamente longos com alto rendimento. Ele alcança melhorias significativas em velocidade e custo-benefício ativando apenas uma pequena parte de seus 80 bilhões de parâmetros, sem comprometer o desempenho em áreas críticas como raciocínio complexo e geração de código.
⚙️ Especificações técnicas
O Qwen3-Next-80B-A3B Instruct otimiza suas operações por meio de Ativando apenas cerca de 3 bilhões de parâmetros de um total de 80 bilhões durante a inferência.Esse mecanismo de ativação esparsa oferece vantagens substanciais:
- Rapidez e custo-benefício: Opera aproximadamente 10 vezes mais rápido e com melhor relação custo-benefício em comparação com o modelo anterior Qwen3-32B.
- Capacidade de processamento: Oferece um aumento de desempenho mais de 10 vezes superior no processamento de contextos longos com 32 mil tokens ou mais.
- Implantação flexível: Oferece opções de implantação versáteis, incluindo hospedagem sem servidor, dedicada sob demanda e com reserva mensal.
- Compatibilidade de implantação: Compatível com SGLang e vLLM para uso eficiente e escalável, apresentando recursos avançados de previsão de múltiplos tokens.
📊 Indicadores de desempenho
- ✅ Desempenho de primeira linha: Apresenta desempenho igual ou muito próximo ao do modelo principal Qwen3-235B em diversas tarefas de raciocínio, conclusão de código e seguimento de instruções.
- ✅ Manipulação consistente de contextos longos: Fornece respostas estáveis e determinísticas de forma consistente, destacando-se particularmente em tarefas que exigem ampla compreensão do contexto.
- ✅ Eficiente em termos de recursos: Supera em eficiência os modelos anteriores de tamanho médio otimizados para instruções, alcançando alto desempenho com menos recursos computacionais.
- ✅ Integração versátil: Altamente adequado para integração de ferramentas, Geração Aumentada por Recuperação (RAG) e fluxos de trabalho sofisticados que exigem resultados consistentes em termos de cadeia de raciocínio.
💰 Preços da API
Entrada: $ 0,1575
Saída: $ 1,6
✨ Principais capacidades
- 🚀 Inferência ultraeficiente: Utiliza uma arquitetura esparsa de Mistura de Especialistas (MoE), ativando dinamicamente apenas 3 bilhões de parâmetros de um total de 80 bilhões, para uma inferência significativamente mais rápida e com melhor custo-benefício.
- 🧠 Desempenho excepcional em tarefas: Destaca-se em uma ampla gama de tarefas complexas, incluindo raciocínio avançado, geração de código robusto, resposta precisa a perguntas de conhecimento e aplicações multilíngues versáteis.
- ⚡️ Respostas estáveis e rápidas: Otimizado para o modo de instrução, garantindo respostas rápidas e consistentes sem etapas intermediárias de "pensamento".
- 📖 Manipulação de Contextos Ultralongos: Apresenta um comprimento de contexto nativo de 262 mil tokens, expansível até impressionantes 1 milhão de tokens usando tecnologia avançada de escalonamento.
- 📈 Alto Rendimento: Obtém uma melhoria de 10 vezes na capacidade de processamento de contextos longos e extensos em comparação com os modelos anteriores.
- 💬 Diálogo e respostas consistentes: Ideal para diálogos com múltiplas interações e tarefas que exigem respostas finais determinísticas e consistentes.
- 🛠️ Fluxos de trabalho avançados com agentes: Recursos robustos para chamada de ferramentas, execução de tarefas em várias etapas e fluxos de trabalho sofisticados baseados em agentes, com ferramentas perfeitamente integradas.
💡 Casos de uso
- Geração de código: Acelere o desenvolvimento de software por meio de sugestões de código inteligentes e geração de blocos de código completos.
- Criação e edição de conteúdo: Gere conteúdo diversificado, desde artigos a textos de marketing, e realize edições complexas com base em instruções detalhadas.
- Análise de dados: Facilita a interpretação de dados complexos, a análise estatística e a geração de relatórios abrangentes.
- Automação do atendimento ao cliente: Aumente a eficiência do suporte ao cliente com o processamento preciso de instruções e respostas automatizadas.
- Documentação técnica: Simplifique a criação de documentos técnicos, manuais e formatos de saída específicos.
- Automação de processos: Execute tarefas com várias etapas e integre chamadas de ferramentas para automatizar e otimizar diversos fluxos de trabalho.
- Conversas longas e manuseio de documentos: Gerencie diálogos extensos com eficiência, resuma documentos grandes e extraia informações importantes de textos longos.
💻 Exemplo de código
import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://api.perplexity.ai", # URL base de exemplo, substitua pelo endpoint real api_key="YOUR_API_KEY", # Substitua pela sua chave de API real ) messages = [ { "role": "system", "content": "Você é Qwen3-Next-80B-A3B Instruct, um assistente de IA prestativo." }, { "role": "user", "content": "Explique o conceito de emaranhamento quântico em termos simples para um aluno do ensino médio." }, ] 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) Observação: Os campos `base_url` e `api_key` no exemplo acima são apenas marcadores. Consulte a documentação oficial da API para obter detalhes específicos sobre a integração.
🆚 Comparação com outros modelos
O modelo 80B A3B oferece desempenho igual ou muito próximo ao do modelo topo de linha 235B em tarefas de raciocínio e codificação, sendo significativamente mais eficiente ao ativar menos parâmetros para inferências mais rápidas e econômicas.
O Qwen3-Next oferece capacidades comparáveis de seguimento de instruções e de contexto longo, distinguindo-se por uma vantagem em termos de rendimento e um tamanho de janela de token maior, tornando-o particularmente adequado para tarefas extensas de compreensão de documentos.
O Qwen3-Next demonstra desempenho superior em diálogos com múltiplas interações e fluxos de trabalho com agentes, fornecendo resultados mais determinísticos em contextos muito longos em comparação com os pontos fortes conversacionais do Claude.
O Qwen3-Next demonstra melhor escalabilidade no tratamento de contextos ultralongos e eficiência superior na previsão de múltiplos tokens, o que lhe confere uma clara vantagem no processamento de tarefas complexas de raciocínio em várias etapas.
❓ Perguntas frequentes
P1: O que torna o Qwen3-Next-80B-A3B Instruct excepcionalmente eficiente?
O modelo utiliza uma arquitetura esparsa de Mistura de Especialistas (MoE), ativando apenas cerca de 3 bilhões dos seus 80 bilhões de parâmetros durante a inferência. Essa abordagem inovadora resulta em um processamento significativamente mais rápido e custos operacionais mais baixos, alcançando uma eficiência até 10 vezes maior do que os modelos anteriores.
Q2: Como ele se comporta em contextos ultralongos?
O Qwen3-Next-80B-A3B Instruct suporta um comprimento de contexto nativo de 262 mil tokens e, com tecnologia avançada de escalonamento, esse valor pode ser expandido para impressionantes 1 milhão de tokens. Essa capacidade o torna ideal para tarefas que exigem compreensão profunda de documentos extensos e longas conversas.
P3: Como seu desempenho se compara ao de outros modelos de linguagem líderes de mercado?
Apesar de ser altamente eficiente, o Qwen3-Next-80B-A3B Instruct iguala ou se aproxima do desempenho de modelos de ponta como o Qwen3-235B em tarefas complexas de raciocínio e geração de código. Ele também oferece capacidades comparáveis ou superiores em termos de taxa de transferência, processamento de contextos longos e saídas determinísticas quando comparado a modelos como GPT-4.1, Claude 4.1 Opus e Gemini 2.5 Flash.
Q4: Quais são os principais casos de uso para o Qwen3-Next-80B-A3B Instruct?
Este modelo é excepcionalmente adequado para aplicações que exigem alto rendimento, seguimento preciso de instruções e processamento de contexto abrangente. Os principais casos de uso incluem geração de código avançada, criação de conteúdo sofisticado, análise de dados detalhada, atendimento automatizado ao cliente, documentação técnica e fluxos de trabalho complexos com agentes.
Q5: O Qwen3-Next-80B-A3B Instruct é compatível com as infraestruturas de implantação existentes?
Sim, o modelo foi projetado para integração perfeita com ferramentas de implantação existentes, como SGLang e vLLM, oferecendo suporte a recursos avançados de previsão de múltiplos tokens. Ele também fornece opções de implantação flexíveis, incluindo arquitetura sem servidor, servidores dedicados sob demanda e hospedagem com reserva mensal, para atender a diversas necessidades operacionais.
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