Qwen3-Next-80B-A3B 指令 是一个高度先进的、指令优化的大型语言模型，专为实现卓越的速度、稳定性和超长上下文处理能力以及高吞吐量而设计。它仅激活其 800 亿个参数中的一小部分，即可显著提升速度和成本效益，同时又不影响复杂推理和代码生成等关键领域的性能。

⚙️ 技术规格

Qwen3-Next-80B-A3B 指令通过以下方式优化其操作 推理过程中仅激活了 800 亿个参数中的约 30 亿个。这种稀疏激活机制具有显著优势：

• 速度与成本效益： 与之前的 Qwen3-32B 型号相比，运行速度快约 10 倍，成本效益更高。
• 吞吐量： 处理 32K 个令牌或更多的长上下文时，吞吐量可提高 10 倍以上。
• 灵活部署： 提供多种部署选项，包括无服务器、按需专用和按月预留托管。
• 部署兼容性： 兼容 SGLang 和 vLLM，可实现高效、可扩展的使用，并具有先进的多标记预测功能。

📊 性能基准

• ✅ 顶级性能： 在各种推理、代码补全和指令执行任务中，性能与 Qwen3-235B 旗舰型号的性能相当或非常接近。
• ✅ 始终如一的长上下文处理： 能够持续提供稳定且确定的答案，尤其擅长需要广泛理解上下文的任务。
• ✅ 资源高效： 在效率方面超越了早期的中等规模指令调整模型，以更少的计算资源实现了高性能。
• ✅ 多功能集成： 非常适合工具集成、检索增强生成 (RAG) 以及需要一致的思维链输出的复杂代理工作流程。

💰 API定价

✨ 主要能力

• 🚀 超高效推理： 采用稀疏混合专家（MoE）架构，动态激活 800 亿个参数中的 30 亿个，从而实现更快、更经济高效的推理。
• 🧠 出色的任务表现： 擅长处理各种复杂任务，包括高级推理、强大的代码生成、精确的知识问答以及多功能的多语言应用程序。
• ⚡️稳定快速的响应： 针对教学模式进行了优化，确保快速、一致的响应，无需中间“思考”步骤。
• 📖 超长上下文处理： 原生上下文长度为 262K 个Tokens，使用先进的扩展技术可扩展至惊人的 100 万个Tokens。
• 📈高吞吐量： 与之前的型号相比，处理大量长上下文的吞吐量提高了 10 倍。
• 💬 持续对话与解答： 非常适合多轮对话和需要确定性、一致最终答案的任务。
• 🛠️ 高级代理工作流： 强大的工具调用能力、多步骤任务执行能力以及与工具无缝集成的复杂代理工作流能力。

💡 用例

• 代码生成： 通过智能代码建议和完整的代码块生成来加速软件开发。
• 内容创作与编辑： 根据详细说明，创作各种内容，包括文章和营销文案，并进行复杂的编辑工作。
• 数据分析： 便于进行复杂数据解读、统计分析和综合报告生成。
• 客户服务自动化： 通过精准的指令处理和自动回复，提高客户支持效率。
• 技术文档： 简化技术文档、手册和特定格式输出的创建流程。
• 流程自动化： 执行多步骤任务并集成工具调用，以实现各种工作流程的自动化和简化。
• 长时间对话和文档处理： 高效管理长篇对话，总结大型文档，并从大量文本中提取关键信息。

💻 代码示例

  import openai client = openai.OpenAI( base_url="https://api.perplexity.ai", # 示例基本 URL，请替换为实际端点 api_key="YOUR_API_KEY", # 请替换为您的实际 API 密钥 ) messages = [ { "role": "system", "content": "您是 Qwen3-Next-80B-A3B Instruct，一位乐于助人的 AI 助手。" }, { "role": "user", "content": "用简单易懂的语言向高中生解释量子纠缠的概念。" }, ] 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)              

注意：上述示例中的 `base_url` 和 `api_key` 仅为占位符。具体的集成细节请参考官方 API 文档。

🆚 与其他型号的比较

❓ 常见问题解答