Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Модель Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct от Qwen (Alibaba) (семейство qwen) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Alibaba. Лучшие в open-source для китайского и кода.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

262K

контекст, токенов

9 ₽

за 1 млн входных токенов

110 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

2025-09

база знаний до

Что такое Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct

Быстрые и стабильные ответы на сложные инструктивные задачи — кодирование, QA и многоязычные сценарии — там, где нужен большой контекст без задержек от пошагового рассуждения.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — инструктивная модель из серии Qwen3-Next от Alibaba, построенная на разреженной архитектуре MoE (Mixture of Experts). При общем объёме 80 миллиардов параметров модель активирует лишь около 3 миллиардов на каждый токен, что обеспечивает заметно более высокую скорость инференса по сравнению с плотными моделями сопоставимого класса.

Ключевая особенность этого варианта — работа без цепочек «размышлений» (thinking traces): модель выдаёт ответы напрямую, без промежуточных рассуждений, что делает её предпочтительной там, где важны стабильная латентность и предсказуемый формат вывода. Контекстное окно в 262 144 токена позволяет обрабатывать объёмные документы, длинные диалоги и большие кодовые базы в рамках одного запроса.

Модель ориентирована на широкий спектр задач: генерацию и анализ кода, ответы на вопросы по базе знаний, многоязычные сценарии и сложные инструктивные задачи. Поддержка множества языков, включая русский, делает её применимой в международных продуктах без дополнительной адаптации.

Когда брать эту модель

✓ Генерация, ревью и рефакторинг кода на популярных языках программирования
✓ Обработка и суммаризация длинных документов благодаря контексту 262k токенов
✓ Многоязычные чат-боты и ассистенты для международных аудиторий
✓ Системы вопросов и ответов по корпоративной базе знаний
✓ Пайплайны, требующие предсказуемой латентности без overhead от chain-of-thought

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй следующий Python-модуль на 1500 строк, выяви потенциальные узкие места производительности и предложи конкретные рефакторинги с объяснением каждого изменения.

Использование Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);