Qwen3-Next - 阿里通义推出的新一代混合架构大模型，实现高效自动化操作

Qwen3-Next是什么

Qwen3-Next是阿里通义推出的新一代混合架构大模型，具有强大的长文本处理能力和高效的推理速度。模型融合Gated DeltaNet和Gated Attention技术，能快速处理长文本和精准提取关键信息。模型分为指令版(Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct )和思维版(Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking)，前者专注于理解和执行用户指令，后者擅长多步推理和深度思考。Qwen3-Next总参数量为80B，每次推理仅激活约3B参数，大大降低计算成本。模型在智能客服、内容生成、数据分析等多个领域表现出色，为用户提供高效、精准的解决方案。用户能在阿里云百炼平台或QwenChat网页版在线体验Qwen3-Next模型的强大功能。

Qwen3-Next的主要功能

• 指令驱动任务执行：支持准确解读、完成用户下达的各类指令，实现高效自动化操作。
• 复杂问题深度推理：具备强大的逻辑推理能力，能逐步分析解决复杂难题。
• 长文本高效处理：能流畅处理超长文本内容，确保信息处理的完整性和准确性。
• 快速且精准的推理：基于混合架构实现快速推理，同时保证结果的高精度。
• 资源优化利用：每次推理仅激活部分参数，有效降低资源消耗和成本。

Qwen3-Next应用场景

• 混合架构：混合架构结合不同的神经网络技术，如Gated DeltaNet和Gated Attention，优化模型的性能。在处理速度和精度之间取得平衡，适用需要高效且准确推理的应用场景。
• 长文本处理：长文本处理能力支持模型理解和生成超出传统模型限制的文本长度，对于处理复杂文档至关重要。在法律、医疗和研究领域尤其有用，它能分析和总结大量的数据。
• 高效率推理：高效率推理是指模型能快速做出决策或预测，对于实时应用如自动驾驶和在线交易至关重要。Qwen3-Next通过优化算法和硬件加速，高效率推理能减少延迟，提高用户体验。
• 专家系统（MoE）：专家系统是一种机器学习架构，不同的“专家”网络处理不同的任务，由“门控网络”决定哪个专家的输出最适合当前任务，能提高模型的效率和准确性，支持模型专注于其最擅长的任务。