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

Модель Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct (free) 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

0 ₽

бесплатный тариф

возможностей

2025-09

база знаний до

Что такое Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct (free)

Быстрые и стабильные ответы на сложные задачи в production-среде, когда важны скорость вывода, большой контекст и нулевая стоимость запросов.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — инструктивно настроенная модель из серии Qwen3-Next от Alibaba (Qwen). Архитектура MoE (Mixture of Experts) с 80 миллиардами общих параметров при активации порядка 3 миллиардов позволяет сочетать высокую скорость вывода с качеством, характерным для крупных плотных моделей. Модель оптимизирована для стабильных, предсказуемых ответов без промежуточных «цепочек рассуждений» (thinking traces), что делает её удобной для production-сценариев с жёсткими требованиями к латентности.

Модель ориентирована на широкий спектр задач: сложные рассуждения, генерация кода, вопросно-ответные системы на базе знаний и многоязычная обработка текста. Контекстное окно в 262 144 токена открывает возможности для работы с объёмными документами, длинными кодовыми базами и многоходовыми диалогами. Доступна бесплатно, что снижает порог входа для прототипирования и экспериментов.

Когда брать эту модель

✓ Генерация и ревью кода на популярных языках программирования
✓ Работа с длинными документами: суммаризация, извлечение информации, анализ контрактов
✓ Многоязычные приложения, включая поддержку азиатских языков
✓ Вопросно-ответные системы и чат-боты с базой знаний
✓ Прототипирование и эксперименты без затрат благодаря бесплатному доступу

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй приложенный SQL-дамп схемы базы данных (несколько тысяч строк) и предложи оптимизации индексов для ускорения типичных OLAP-запросов с агрегацией по временным диапазонам.

Использование Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct (free) 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:free",
    "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:free",
    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:free",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);