Модель · Qwen
Qwen3-Next 80B-A3B
Устаревшая открытая рассуждающая модель Qwen для математики и кода: из 80 млрд параметров на каждый токен работают только 3 млрд
вышла 1 сентября 2025
Характеристики
- Вышла
- 1 сентября 2025
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 131 тыс. токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 32 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,50 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $6 за миллион токенов
- Понимает
- текст
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- открытые
- Знания до
- апрель 2025
- Идентификатор в API
- qwen3-next-80b-a3b-thinking
Что это за модель
Qwen3-Next 80B-A3B Thinking — рассуждающая версия первой модели линейки Qwen3-Next, которую Qwen выпустила как опыт с новым устройством. Внутри смесь экспертов (mixture of experts): модель разбита на 512 небольших подсетей-«экспертов», и на каждый токен включаются только 10 из них. Поэтому из 80 млрд параметров в работе одновременно около 3 млрд. Вторая особенность — гибридное внимание: три слоя из четырёх построены на Gated DeltaNet, экономном механизме для длинных текстов, и только каждый четвёртый использует обычное внимание. Кроме того, модель учили предсказывать сразу несколько следующих токенов, и это ускоряет генерацию.
Главное отличие от прежних моделей Qwen3 — затраты. По данным лаборатории, базовая Qwen3-Next обошлась в обучении меньше чем в 10% вычислительных мощностей Qwen3-32B и при этом не уступает ей по качеству. На текстах длиннее 32 тыс. токенов она выдаёт ответы более чем в 10 раз быстрее. В рассуждающей версии Qwen сравнивает её с Qwen3-30B-A3B-Thinking и Gemini 2.5 Flash Thinking: по замерам лаборатории, на AIME25 она набирает 87,8 против 72,0 у Gemini, на MMLU-Pro — 82,7 против 80,9 у Qwen3-30B-A3B-Thinking, на Arena-Hard v2 — 62,3 против 56,7 у Gemini.
Её берут для задач, где нужно долго рассуждать: математика, программирование, агентные сценарии с вызовом инструментов, работа с длинными документами. Поскольку веса открыты, а активных параметров мало, модель можно запускать на собственных серверах дешевле, чем плотные модели сопоставимого качества.
Модель работает только в режиме рассуждений: быстро ответить без размышлений она не умеет, для этого у Qwen есть отдельная версия Instruct. Лаборатория предупреждает, что цепочки рассуждений у неё длиннее, чем у предшественниц, и для сложных задач советует оставлять на ответ до 81 920 токенов. Ускорение от предсказания нескольких токенов доступно только в специальных серверных движках вроде SGLang и vLLM. Веса выложены под свободной лицензией Apache 2.0. С тех пор у Qwen вышли более новые линейки — Qwen3.5 и дальше.
Источники: Карточка модели на Hugging Face, Анонс Qwen3-Next в блоге Qwen
Другие модели семейства
-
Qwen3.8 Flash
Qwenконтекст 1 млн$0,15 / $0,47рассуждения
-
-
-
-
-
-
-
Новости о модели
- 01
- 02
- 03
- 04
- 05
- 06
Данные: models.dev (MIT).