К результатам поиска

Alibaba

Qwen3 Next 80B A3B (Instruct)

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct основана на новой архитектуре Qwen3-Next, включающей гибридное внимание, сильно разреженную смесь экспертов (MoE), оптимизации стабильности обучения и предсказание нескольких токенов.

  • РассужденияРассужденияВ данных модели подтверждён режим рассуждений. Его параметры зависят от подключённой операции.
  • Понимание изображенийПонимание изображенийМодель умеет разбирать содержимое изображений.
  • Вызов инструментовВызов инструментовМодель может запросить вызов функции. Приложение проверяет права и выполняет действие.
  • Структурированный ответСтруктурированный ответМодель поддерживает заданную структуру ответа. Доступный формат проверяйте в параметрах API.
  • 262 144 токенов262 144 токеновКонтекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
  • Потоковый ответПотоковый ответОтвет можно получать по частям. Поддержка потока проверяется отдельно для каждой операции API.
Вход
17,47 ₽
Выход
69,88 ₽
Кэш
17,47 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
9,6
Доступность
100%
API ID
alibaba/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Данные каталога получены .

Цена

Текстовый диалог · вход
17,47 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · выход
69,88 ₽ / 1 млн токенов
Текстовый диалог · вход из кэша
17,47 ₽ / 1 млн токенов

Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.

Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.

О модели

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct основана на новой архитектуре Qwen3-Next, включающей гибридное внимание, сильно разреженную смесь экспертов (MoE), оптимизации стабильности обучения и предсказание нескольких токенов. За один проход задействуется около 3 млрд активных параметров. По результатам модель сопоставима с Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 и показывает преимущества на задачах со сверхдлинным контекстом, до 256K токенов.

Характеристики

Доступность100%
  1. 7 октября: 100%
  2. 8 октября: 100%
  3. 9 октября: 100%
Доля успешных запросов к модели за последние 72 часа. Обновляется каждые два часа.
Тип модели
Текст
Вход модели
Текст

Данные, которые модель принимает вместе с запросом.

Выход модели
Текст

Форматы результата, которые создаёт модель.

Контекстное окно
262 144 токенов

Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.

Операции
Текстовый диалог, Понимание изображений
Возможности модели
Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON, Входные изображения

Контрольные показатели

Artificial Analysis

14 показателей · проверено

Источник ↗
Индекс интеллекта
9,6 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам

Рассуждение по документу

  • AA-LCR v1.152,7 %

    Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой

Устаревшие тесты

  • AA-LCR (версия не указана, архивный)52,7 %

    Оценка рассуждений на длинном контексте

  • GPQA Diamond (архивный)73,8 %

    Научные рассуждения уровня выпускника

Знания

  • AA-Omniscience · точность17,2 %

    Доля вопросов с правильным ответом

  • MMLU-Pro81,9 %

    Профессиональные и академические предметные знания

Знание

  • AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)92,7 %

    Доля неверных ответов среди некорректных ответов

Рассуждения

  • AIME 202566,3 %
  • HLE7,6 %

    Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня

Рассуждение

  • CritPt0 %

    Рассуждения по физике исследовательского уровня

  • IFBench39,7 %

    Тест на следование инструкциям

Программирование

  • LiveCodeBench68,4 %

    Бенчмарк по программированию без загрязнения данных

  • Terminal-Bench Hard (архивный)7,6 %

    Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале

Агентная работа

  • T²-Bench Telecom (архивный)21,6 %

    Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением

Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.

API-запрос

Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.

import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener

class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
    def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
        return None

opener = build_opener(NoRedirect)

def post(url, payload):
    request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
        "Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
        "Content-Type": "application/json",
        "Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
    }, method="POST")
    with opener.open(request, timeout=120) as response:
        return json.load(response)

payload = {
  "model": "alibaba/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни задачу кратко."
    }
  ]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
Документация APIСоздать API-ключ