256K

Вне

Чат

запрещать

Qwen3-Next-80B-A3B Мышление

Он поддерживает прогнозирование с использованием нескольких токенов и большие контекстные окна (до 1 миллиона токенов), что позволяет эффективно проводить рассуждения в реальном времени и создавать интерактивные приложения.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        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",
    api_key="",    
)

response = client.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?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

Qwen3-Next-80B-A3B Мышление

Подробная информация о товаре

✨ Представляем Qwen3-Next-80B-A3B Thinking: ваш продвинутый искусственный интеллект для логического мышления.

Обзор

Он Qwen3-Next-80B-A3B Мышление Эта модель представляет собой передовой чат-ИИ, ориентированный на логическое мышление, специально разработанный для решения сложных многоэтапных задач и задач, требующих продвинутого анализа логической цепочки. Она изначально генерирует структурированные «логические» схемы, что делает её исключительно эффективной в областях, требующих глубокого аналитического мышления, таких как сложные математические доказательства, надежный синтез кода, логическое выведение и сложное агентное планирование.

💡 Технические характеристики

Qwen3-Next-80B-A3B Thinking — это продвинутая языковая модель, обладающая следующими характеристиками: 80 миллиардов параметровКлючевым нововведением является разреженная архитектура «смешанного экспертного подхода» (Mixture of Experts, MoE), которая гарантирует, что используются только... На каждый токен активно задействовано 3 миллиарда параметров.Такая конструкция обеспечивает исключительную эффективность.

⚙️ Архитектура: 48 слоев с 2048 скрытыми измерениями, использующих гибридную конструкцию с механизмами управления и расширенной нормализацией (RMSNorm).
📖 Контекстное окно: Поддерживает обширную 262 тыс. токеноврасширяемый до 1 миллион токенов с использованием специализированных методов масштабирования для более глубокого понимания контекста.
⚡ Эффективность: Обученная с использованием ресурсоэффективных гибридных стратегий, она демонстрирует высокую производительность в сложных задачах логического мышления, математике, программировании и решении многоэтапных задач, сохраняя при этом низкие затраты на вывод и высокую пропускную способность.

📈 Тесты производительности

MMLU (Общие знания)

78,5%

HumanEval (Генерация кода)

82,1%

GSM8K (Математика)

91,2%

MT-Bench (инструкция прилагается)

84,3%

💰 Цены на API

Вход:

0,1575 долл.

Выход:

1,6 доллара

🚀 Ключевые особенности

🧠 Оптимизация в режиме мышления: Специально разработан для анализа логической цепочки рассуждений и решения сложных задач, позволяющий получать более длинные и подробные выходные данные для повышения прозрачности.
✅ Разреженная активация: Активирует всего 3 миллиарда из 80 миллиардов параметров на токен, что обеспечивает быструю обработку данных и значительную экономическую эффективность.
⚡ Прогнозирование на основе нескольких токенов: Ускоряет процесс декодирования, одновременно предсказывая несколько токенов, что повышает скорость вывода результатов.
🔗 Устойчивая развернутая аргументация: Разработан для обеспечения неизменной стабильности при выполнении длительных цепочек рассуждений и сложных инструкций.
🤖 Интеграция агентов: Обеспечивает полную поддержку вызова функций и бесшовную интеграцию в агентские фреймворки, требующие пошаговых аналитических решений.
🌐 Многоязычность и мультимодальный режим: Обладает глубокими знаниями нескольких языков и способен решать разнообразные задачи, требующие логического мышления, на разных языках и в различных форматах в международном масштабе.

🎯 Варианты использования

🔬 Научные исследования: Идеально подходит для глубокого формулирования гипотез и комплексного анализа данных.
💻 Инженерное дело и математика: Обладает отличными навыками решения задач, доказательствами и сложным синтезом/отладкой кода.
⚖️ Правовой анализ: Способствует детальному анализу юридических дел и структурированному построению аргументации.
📊 Финансы и бизнес: Оказывает помощь в моделировании финансовых рисков и стратегическом планировании бизнеса, обеспечивая прозрачность этапов принятия решений.
⚕️ Помощь в медицинской диагностике: Обеспечивает прозрачность рассуждений и подробные объяснения для диагностической поддержки.
📄 Анализ документов в длинном контексте: Идеально подходит для анализа документов и рабочих процессов, требующих глубокого контекста и дополненной функциональности поиска.

Пример кода

Ниже представлен пример взаимодействия с моделью мышления Qwen3-Next-80B-A3B через API (например, автозавершение чата, совместимое с OpenAI). Фактические детали реализации могут отличаться в зависимости от вашей среды.

↔️ Сравнение с другими ведущими моделями

Против. Qwen3-32B

Qwen3-Next-80B-A3B активируется только 3 миллиарда параметров на токенВ отличие от полной активации Qwen3-32B, это делает Qwen3-Next примерно таким же. в 10 раз эффективнее как с точки зрения затрат на обучение, так и на вывод результатов. Кроме того, он обеспечивает более чем В 10 раз более высокая скорость вывода в сценариях с длинным контекстом (более 32 000 токенов), обеспечивая при этом превосходную точность рассуждений и решения сложных задач.

Против. Qwen3-235B

Несмотря на значительно меньшее количество активных параметров, Qwen3-Next-80B-A3B поразительно приближается к уровню производительности гораздо более крупного Qwen3-235B с 235 миллиардами параметров, особенно в отслеживании инструкций и рассуждениях в длинном контексте. Он обеспечивает превосходный баланс между вычислительная эффективность и высокое качество моделичто делает его весьма подходящим для производственных условий.

Против. Google Gemini-2.5-Flash-Thinking

Вариант Qwen3-Next-80B-A3B Thinking демонстрирует превосходство над Google Gemini-2.5-Flash-Thinking в таких важных областях, как... логическая цепочка рассуждений и многоходовые инструктивные заданияПревосходные характеристики достигаются при значительно меньших эксплуатационных затратах, что объясняется низкой частотой активации и возможностью прогнозирования на основе нескольких токенов.

Против Ламы 3.1-70Б

Модель Qwen3-Next-80B-A3B предлагает расширенные возможности. понимание контекста на дальнем расстоянии и превосходная стабильность рассуждений в гораздо больших контекстных окнах (масштабируемая до 1 миллион токенов), значительно превосходя ограничения собственного окна Llama 3.1-70B. Его разреженная архитектура MoE также обеспечивает превосходную эффективность в масштабе.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Что делает Qwen3-Next-80B-A3B Thinking уникальным для задач на логическое мышление?

A1: Он специально разработан с оптимизацией «Режим мышления» для решения сложных многоэтапных задач и построения логической цепочки рассуждений, генерируя структурированные траектории рассуждений по умолчанию. Его разреженная архитектура MoE также обеспечивает эффективность без ущерба для глубоких аналитических возможностей.

В2: Какую пользу приносит этой модели разреженная архитектура MoE?

A2: Разреженная архитектура «Смешанные эксперты» (MoE) означает, что на каждый токен активны только 3 миллиарда из 80 миллиардов параметров. Это значительно снижает затраты на вывод, повышает скорость обработки и поддерживает высокую пропускную способность, особенно для сложных задач логического вывода.

В3: Каков максимальный размер контекстного окна, поддерживаемого Qwen3-Next-80B-A3B Thinking?

A3: Модель изначально поддерживает обширное контекстное окно в 262 000 токенов, а с помощью специализированных методов масштабирования ее можно расширить до впечатляющего 1 миллиона токенов, что обеспечивает превосходное понимание длинного контекста.

Вопрос 4: Можно ли интегрировать концепцию Qwen3-Next-80B-A3B в агентские системы?

A4: Да, он полностью поддерживает вызов функций и разработан для бесшовной интеграции в агентские фреймворки, требующие точных, пошаговых аналитических решений.

В5: Как его производительность соотносится с другими крупными языковыми моделями, такими как Llama 3.1-70B?

A5: Qwen3-Next-80B-A3B Thinking обеспечивает лучшее понимание контекста в долгосрочной перспективе и стабильность рассуждений в значительно больших контекстных окнах (до 1 миллиона токенов) по сравнению с Llama 3.1-70B. Его разреженная архитектура MoE также обеспечивает превосходную эффективность в масштабе.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.

Попробуйте бесплатно

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах