Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking

размышляющая
русскоязычная

Qwen3‑Next‑80B‑A3B‑Thinking — представитель нового семейства Qwen3‑Next, в котором стандартное внимание заменено на гибрид из Gated DeltaNet (линейное внимание) и Gated Attention (полное внимание) для эффективного моделирования сверхдлинных контекстов. Так же в модели реализована сверхразреженная архитектура Mixture-of-Experts (MoE), которая из 512 экспертов активирует только 10 плюс 1 общий эксперт на каждый токен. Это обеспечивает коэффициент активации параметров всего в 3,7%, что значительно ниже традиционных MoE-моделей. Технические оптимизации для стабильности обучения включают zero-centered и weight-decayed layernorm, решающие проблемы аномального роста весов в нормализации слоев. Модель также использует Multi-Token Prediction (MTP) для ускорения инференса и улучшения производительности предобучения. Контекстная длина составляет 262,144 токена нативно и может быть расширена до 1,010,000 токенов с использованием техники YaRN.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking демонстрирует выдающиеся результаты на ключевых бенчмарках, превосходя Gemini-2.5-Flash-Thinking и модели qwen предыдущего поколения. На математическом бенчмарке AIME25, проверяющем способности решения сложных математических задач уровня олимпиад, модель достигает 87.8% против 72.0% у Gemini. В HMMT25, тестирующем математическое мышление высокого уровня, результат составляет 73.9% против 64.2%. На бенчмарке LiveCodeBench v6, оценивающем программирование в реальных условиях, модель показывает 68.7% против 61.2% у конкурента, а в комплексном бенчмарке Arena-Hard v2 модель достигается 62.3% против 56.7%.

Специализация на сложном рассуждении делает Thinking-версию идеальной для задач, требующих глубокого анализа. Модель является отличным выбором для задач с пошаговым выводом и детализированных рассуждений, добавим сюда работу с длинными документами и аналитику с кросс‑ссылками, агентские пайплайны и конечно же математические задачи. Разработчики рекомендуют использовать длину вывода до 32,768 токенов для большинства запросов и до 81,920 токенов для особо сложных задач.


Дата анонса: 11.09.2025
Параметров: 82B
Экспертов: 512
Активно параметров при инференсе: 3B
Контекст: 263K
Слоев: 48, с полным вниманием: 12
Тип внимания: Hybrid Attention
Тип Mamba: Gated Delta Net
Разработчик: Qwen
Версия Transformers: 4.57.0.dev0
Лицензия: Apache 2.0

Публичный эндпоинт

Воспользуйтесь нашими готовыми публичными эндпоинтами бесплатно для теста инференса и знакомства с Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking. Получить токен для доступа к API вы можете на странице управления токенами после регистрации и верификации.
Наименование модели Контекст Тип GPU Статус Ссылка
Для данной модели пока нет публичных эндпоинтов.

Частный сервер

Арендуйте собственный физически выделенный инстанс с почасовой оплатой или на длительный срок с помесячной оплатой.

Мы рекомендуем создание частных инстансов в случаях, если необходимо:

  • получить максимальную производительность эндпоинта,
  • получить полный контекст для обработки больших запросов и диалогов,
  • обеспечить максимальную безопасность, для обработки данных в выделенном изолированном пространстве,
  • использовать кастомизированные веса: fine-tuned версии или lora-адаптеры.

Рекомендуемые конфигурации сервера для хостинга Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking

Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa10-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 119,81 ₽ 1,77 Запустить
teslaa10-4.16.64.160
262 144
tensor
4 144,97 ₽ 2,50 Запустить
teslaa2-6.32.128.160
262 144
pipeline
6 147,44 ₽ 4,15 Запустить
rtx3090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 204,41 ₽ 102.48 2,66 Запустить
teslaa100-1.16.64.160
262 144
1 211,77 ₽ 121.33 4,37 Запустить
rtx4090-3.16.96.160
262 144
pipeline
3 252,41 ₽ 93.69 2,23 Запустить
rtx3090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 257,77 ₽ 2,82 Запустить
rtx5090-2.16.64.160
262 144
tensor
2 261,77 ₽ 1,27 Запустить
rtx3090-4.16.128.160.nvlink
262 144
tensor
4 269,04 ₽ 2,82 Запустить
rtx4090-4.16.64.160
262 144
tensor
4 321,77 ₽ 2,81 Запустить
h100-1.16.64.160
262 144
1 341,77 ₽ 120.52 4,30 Запустить
h100nvl-1.16.96.160
262 144
1 367,41 ₽ 161.25 6,42 Запустить
teslaa100-2.24.96.160.nvlink
262 144
tensor
2 411,81 ₽ 15,91 Запустить
h200-1.16.128.160
262 144
1 423,04 ₽ 13,24 Запустить
h200-2.24.256.160.nvlink
262 144
tensor
2 839,97 ₽ 180.14 34,43 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
h200-1.16.128.240
262 144
1 423,81 ₽ 8,08 Запустить
teslaa100-2.24.256.240
262 144
tensor
2 440,74 ₽ 10,40 Запустить
teslaa100-2.24.256.320.nvlink
262 144
tensor
2 441,52 ₽ 10,40 Запустить
rtx5090-4.16.128.320
262 144
tensor
4 514,59 ₽ 2,10 Запустить
rtx4090-6.44.256.240
262 144
pipeline
6 521,74 ₽ 6,79 Запустить
dedicated-rtx3090-8.64.128.960-1
262 144
tensor
8 539,21 ₽ 2,90 Запустить
rtx4090-8.44.256.240
262 144
tensor
8 671,74 ₽ 2,89 Запустить
h100-2.24.256.240
262 144
tensor
2 700,74 ₽ 10,38 Запустить
h100nvl-2.24.192.240
262 144
tensor
2 729,47 ₽ 14,63 Запустить
h200-2.24.256.240.nvlink
262 144
tensor
2 840,74 ₽ 28,91 Запустить
Цены:
Наименование GPU Цена, час TPS Параллельность (макс.)
teslaa100-3.32.384.320
262 144
pipeline
3 658,44 ₽ 9,44 Запустить
h100nvl-2.24.192.480
262 144
tensor
2 731,81 ₽ 2,15 Запустить
teslaa100-4.16.256.480
262 144
tensor
4 818,68 ₽ 134.25 10,53 Запустить
h200-2.24.256.320
262 144
tensor
2 841,52 ₽ 155.50 16,44 Запустить
h200-2.24.256.320.nvlink
262 144
tensor
2 841,52 ₽ 155.50 16,44 Запустить
teslaa100-4.32.384.320.nvlink
262 144
tensor
4 848,44 ₽ 134.25 10,53 Запустить
rtx5090-8.44.256.480
262 144
tensor
8 1 034,08 ₽ 2,16 Запустить
h100-3.32.384.320
262 144
pipeline
3 1 048,44 ₽ 9,41 Запустить
h100-4.16.256.480
262 144
tensor
4 1 338,68 ₽ 10,51 Запустить

Связанные модели

Остались вопросы?

Свяжитесь с нашей специализированной группой поддержки по нейросетям support@immers.cloud или отправьте ваш запрос в отдел продаж sale@immers.cloud.

Мы используем файлы cookie и сервисы веб-аналитики для обеспечения работы сайта, анализа посещаемости и улучшения качества наших услуг.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности и даете согласие на обработку cookie-файлов и технических данных.