Qwen3-Next – 阿里通義開源的混合架構模型

核心觀點：Qwen3-Next 是阿里云通義推出的一款新一代混合架構大模型，以其創新的Gated DeltaNet與Gated Attention混合設計，實現了高效能、低成本及卓越的文本處理能力。該模型提供指令優化（Instruct）和深度思考（Thinking）兩大版本，能夠處理長達32K的上下文，并以極低的資源消耗提供媲美甚至超越頂尖模型的性能，特別適用于長文本推理、高并發及低延遲場景。

Qwen3-Next：引領大模型新紀元

阿里云通義重磅發布新一代混合架構大模型Qwen3-Next，標志著大模型技術邁入新篇章。這款模型巧妙融合了全球首創的Gated DeltaNet與Gated Attention混合架構，不僅帶來了處理速度的飛躍，更在效果和資源消耗上實現了性的突破。

兩大版本，滿足多元化需求

Qwen3-Next 提供兩個核心版本，以滿足不同應用場景的嚴苛需求：

• 指令版 (Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct)：專為指令理解與執行而優化，能夠精準捕捉并高效響應用戶指令。
• 思維版 (Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking)：擅長深度思考與多步推理，能夠應對復雜的分析和決策任務。

技術革新，性能卓越

Qwen3-Next 的核心競爭力源于其一系列前沿技術：

• 混合架構的智慧結晶：模型將75%的Gated DeltaNet與25%的Gated Attention巧妙結合。Gated DeltaNet以其迅捷的推理速度和線性的內存增長特性，成為處理長文本的利器；而Gated Attention則負責精確捕獲關鍵信息，確保在海量數據中不失重點。
• 極致的資源效率：盡管擁有800億的龐大參數量，Qwen3-Next 在每次推理時僅激活約30億參數，大幅降低了計算成本，實現了“小身板，大智慧”。
• 預訓練加速的秘密武器：借助原生的Multi-Token Prediction (MTP) 加速技術，模型在預訓練階段即可實現多token一次性預測，顯著減少長文本生成時的推理步數，大幅提升了處理效率。
• 專家系統（MoE）的精妙運用：內置512個專家模塊，每次請求時動態選擇10個相關專家與1個共享專家協同工作，實現了智能的負載均衡與資源優化。

全方位能力，賦能廣泛應用

Qwen3-Next 憑借其強大的性能，在多項關鍵能力上表現出色：

• 長文本處理的王者：能夠輕松駕馭并理解長達32K以上的文本輸入，為長篇內容分析和生成提供了可能。
• 高效推理的典范：混合動力引擎在速度與精度之間找到了完美的平衡點，實現快速且準確的推理。
• 指令理解的專家：Instruct 版本在多個基準測試中，其指令執行能力已與235B旗艦模型媲美，尤其在長文本處理方面更勝一籌。
• 推理能力的突破者：Thinking 版本在推理能力上超越了Gemini Flash，部分指標甚至逼近235B旗艦模型。

便捷的體驗與部署

用戶可通過多種途徑體驗和使用Qwen3-Next：

• 阿里云百煉：通過阿里云百煉官網，即可調用Qwen3-Next的API，輕松集成到您的業務流程中。
• QwenChat 網頁版：直接訪問QwenChat官網，即可在線與模型進行交互式體驗。
• Hugging Face：在Hugging Face模型庫中，用戶可以找到Qwen3-Next的模型集合，進行下載和調用。

應用場景廣泛，潛力無限

Qwen3-Next 的強大能力使其成為眾多領域的理想選擇：

• 智能客服：提升客戶服務效率與質量。
• 內容創作：自動化生成各類文本內容，如新聞、博客、故事等。
• 數據分析：快速從海量文本數據中提取洞察，支持商業決策。
• 教育輔助：為學生提供個性化學習支持和輔導。
• 法律咨詢：協助法律專業人士進行文件分析和研究。

Qwen3-Next 的發布，不僅為開發者和企業帶來了強大的AI能力，更預示著大模型技術在效率、成本和性能上的新高度。

• HuggingFace 模型庫：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d