Qwen3-Next

Qwen3-Next – 阿里通義開源的混合架構(gòu)模型

核心觀點(diǎn)：Qwen3-Next 是阿里云通義推出的一款新一代混合架構(gòu)大模型，以其創(chuàng)新的Gated DeltaNet與Gated Attention混合設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)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(yōu)化（Instruct）和深度思考（Thinking）兩大版本，能夠處理長達(dá)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(fā)及低延遲場景。

Qwen3-Next：引領(lǐng)大模型新紀(jì)元

阿里云通義重磅發(fā)布新一代混合架構(gòu)大模型Qwen3-Next，標(biāo)志著大模型技術(shù)邁入新篇章。這款模型巧妙融合了全球首創(chuàng)的Gated DeltaNet與Gated Attention混合架構(gòu)，不僅帶來了處理速度的飛躍，更在效果和資源消耗上實(shí)現(xiàn)了性的突破。

兩大版本，滿足多元化需求

Qwen3-Next 提供兩個(gè)核心版本，以滿足不同應(yīng)用場景的嚴(yán)苛需求：

指令版 (Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct)：專為指令理解與執(zhí)行而優(yōu)化，能夠精準(zhǔn)捕捉并高效響應(yīng)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(yīng)對(duì)復(fù)雜的分析和決策任務(wù)。

技術(shù)革新，性能卓越

Qwen3-Next 的核心競爭力源于其一系列前沿技術(shù)：

混合架構(gòu)的智慧結(jié)晶：模型將75%的Gated DeltaNet與25%的Gated Attention巧妙結(jié)合。Gated DeltaNet以其迅捷的推理速度和線性的內(nèi)存增長特性，成為處理長文本的利器；而Gated Attention則負(fù)責(zé)精確捕獲關(guān)鍵信息，確保在海量數(shù)據(jù)中不失重點(diǎn)。
極致的資源效率：盡管擁有800億的龐大參數(shù)量，Qwen3-Next 在每次推理時(shí)僅激活約30億參數(shù)，大幅降低了計(jì)算成本，實(shí)現(xiàn)了“小身板，大智慧”。
預(yù)訓(xùn)練加速的秘密武器：借助原生的Multi-Token Prediction (MTP) 加速技術(shù)，模型在預(yù)訓(xùn)練階段即可實(shí)現(xiàn)多token一次性預(yù)測，顯著減少長文本生成時(shí)的推理步數(shù)，大幅提升了處理效率。
專家系統(tǒng)（MoE）的精妙運(yùn)用：內(nèi)置512個(gè)專家模塊，每次請(qǐng)求時(shí)動(dòng)態(tài)選擇10個(gè)相關(guān)專家與1個(gè)共享專家協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)了智能的負(fù)載均衡與資源優(yōu)化。

全方位能力，賦能廣泛應(yīng)用

Qwen3-Next 憑借其強(qiáng)大的性能，在多項(xiàng)關(guān)鍵能力上表現(xiàn)出色：

長文本處理的王者：能夠輕松駕馭并理解長達(dá)32K以上的文本輸入，為長篇內(nèi)容分析和生成提供了可能。
高效推理的典范：混合動(dòng)力引擎在速度與精度之間找到了完美的平衡點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)快速且準(zhǔn)確的推理。
指令理解的專家：Instruct 版本在多個(gè)基準(zhǔn)測試中，其指令執(zhí)行能力已與235B旗艦?zāi)Ｐ玩敲溃绕湓陂L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(biāo)甚至逼近235B旗艦?zāi)Ｐ汀?/li>