Alibaba
Qwen3 Next 80B A3B (Thinking)
Qwen3 Next Thinking с большим контекстом для текста и изображений.
- Вход
- 12,34 ₽
- Выход
- 98,75 ₽
- Кэш
- 12,34 ₽
- Интеллект
- 11,2
- Код
- 17,4
- Доступность
- 100%
alibaba/qwen3-next-80b-a3b-thinkingДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 12,34 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 98,75 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 12,34 ₽ / 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 Thinking представлена как вариант с рассуждением для многошаговых задач, включая работу с кодом. В этой записи указаны текст и изображения на входе и текст на выходе. В каталоге указан контекст 256000 токенов, предел ответа: 256000 токенов.
Характеристики
- 16 сентября: нет данных
- 17 сентября: нет данных
- 18 сентября: нет данных
- 19 сентября: нет данных
- 20 сентября: нет данных
- 21 сентября: нет данных
- 22 сентября: нет данных
- 23 сентября: нет данных
- 24 сентября: нет данных
- 25 сентября: нет данных
- 26 сентября: нет данных
- 27 сентября: 100%
- 28 сентября: 100%
- 29 сентября: нет данных
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 256 000 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 32 768 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- 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
17 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 11,2 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
- Индекс программирования
- 17,4 индексСводная оценка Artificial Analysis по программированию
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.163,7 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)63,7 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
- GDPval-AA (версия не указана, архивный)0 %
Задачи с экономической ценностью
- GPQA Diamond (архивный)75,9 %
Научные рассуждения уровня выпускника
Знания
- AA-Omniscience · точность19 %
Доля вопросов с правильным ответом
- MMLU-Pro82,4 %
Профессиональные и академические предметные знания
Знание
- AA-Omniscience · доля выдуманных ответов (меньше лучше)87 %
Доля неверных ответов среди некорректных ответов
Рассуждения
- AIME 202584,3 %
- HLE12,6 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Рассуждение
- CritPt0 %
Рассуждения по физике исследовательского уровня
- IFBench60,7 %
Тест на следование инструкциям
Агентная работа
- GDPval-AA v2114 Elo
Экономически значимые задачи (Elo)
- T²-Bench Telecom (архивный)41,5 %
Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
Программирование
- LiveCodeBench78,4 %
Бенчмарк по программированию без загрязнения данных
- Terminal-Bench Hard (архивный)9,8 %
Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале
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-thinking",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





