К результатам поиска

Alibaba

Qwen3 Next 80B A3B (Thinking)

Qwen3 Next Thinking с большим контекстом для текста и изображений.

  • 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.
  • 256 000 токенов256 000 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
12,34 ₽
Выход
98,75 ₽
Кэш
12,34 ₽
за 1 млн токенов
Интеллект
11,2
Код
17,4
Доступность
100%
API ID
alibaba/qwen3-next-80b-a3b-thinking

Данные 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

Доступность100%
  1. 16 сентября: нет данных
  2. 17 сентября: нет данных
  3. 18 сентября: нет данных
  4. 19 сентября: нет данных
  5. 20 сентября: нет данных
  6. 21 сентября: нет данных
  7. 22 сентября: нет данных
  8. 23 сентября: нет данных
  9. 24 сентября: нет данных
  10. 25 сентября: нет данных
  11. 26 сентября: нет данных
  12. 27 сентября: 100%
  13. 28 сентября: 100%
  14. 29 сентября: нет данных
Доля успешных запросов к модели у AIHubMix за последние сутки. 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
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

Источник ↗
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))
Документация APIСоздать API-ключ