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Qwen3 Next 80B A3B Instruct

AlibabaQwenオープンウエイトApache 2.0 · 商用利用可

説明

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct is the first in the Qwen3-Next series, featuring groundbreaking architectural innovations. It uses Hybrid Attention combining Gated DeltaNet and Gated Attention for efficient ultra-long context modeling, High-Sparsity MoE with 512 experts (10 activated + 1 shared) achieving extreme low activation ratio, and Multi-Token Prediction for improved performance and faster inference. With 80B total parameters and only 3B activated, it outperforms Qwen3-32B-Base with 10% training cost and 10x throughput for 32K+ contexts. The model performs on par with Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 while excelling at ultra-long-context tasks up to 256K tokens (extensible to 1M with YaRN). Architecture: 48 layers, 15T training tokens, hybrid layout of 12*(3*(Gated DeltaNet->MoE)->(Gated Attention->MoE)).

リリース日
2025-09-11
パラメータ
80.0B
コンテキスト長
131K
モダリティ
text

能力レーダー

33
general
60
coding
68
reasoning
45
science
50
agents
0
multimodal

ランキング

ドメイン#順位スコアソース
エージェント能力66
48.0
LS
コーディングランキング236
49.0
AA
総合ランキング328
39.0
AA
科学285
46.0
AA

ベンチマークスコア (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BFCL-v370.3%自己申告

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)72.9%自己申告

Chemistry

SuperGPQA58.8%自己申告

Code

Aider-Polyglot49.8%自己申告

Communication

WritingBench87.3%自己申告
Multi-IF75.8%自己申告
TAU-bench Retail60.9%自己申告
Tau2 Retail57.3%自己申告
Tau2 Airline45.5%自己申告
TAU-bench Airline44.0%自己申告
Tau2 Telecom13.2%自己申告

Creativity

Creative Writing v385.3%自己申告
Arena-Hard v282.7%自己申告

Finance

MMLU-Pro80.6%自己申告
MMLU-ProX76.7%自己申告

General

MMLU-Redux90.9%自己申告
MultiPL-E87.8%自己申告
IFEvalGoogle Research (2023)87.6%自己申告
Include78.9%自己申告
LiveBench 2024112575.8%自己申告
LiveCodeBench v656.6%自己申告

Math

AIME 202569.5%自己申告
HMMT2554.1%自己申告
PolyMATH45.9%自己申告

AA評価指数

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
66.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)
13.8
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.7
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.7
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.7
Lcr(Artificial Analysis)
0.5
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.3
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.1
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.1

LLM Statsカテゴリスコア

(LLM Stats (zeroeval))
Creativity
90
Writing
90
Legal
80
Structured Output
80
Instruction Following
80
Language
80
Math
70
Physics
70
Finance
70
General
70
Healthcare
70
Agents
70
Biology
70
Chemistry
70
Reasoning
60
Economics
60
Multimodal
50
Spatial Reasoning
50
Code
50
Communication
50
Tool Calling
50
Vision
50

価格設定

入力価格$0.5 / 1Mトークン
出力価格$2 / 1Mトークン
混合価格(3:1)$0.875 / 1Mトークン

速度

トークン/秒186.2
初トークン遅延1.05s
初回答遅延1.05s

プロバイダー価格ランキング

プロバイダー価格ランキング

11 プロバイダー

最安: Kilo Gateway最高: Alibaba
プロバイダー入力出力
1Kilo Gateway最安
$0.0975
$0.78
2OpenRouter
$0.1
$1.1
3Charm Hyper
$0.1175
$1.136
4Helicone
$0.14
$1.4
5Alibaba (China)
$0.144
$0.574
6Merge Gateway
$0.144
$0.574
7Jiekou.AI
$0.15
$1.5
8NovitaAI
$0.15
$1.5
9LLM Gateway
$0.15
$1.2
10Neon
$0.15
$1.2
11Alibabaプライマリ
$0.5
$2

このモデルの異なるAPIプロバイダー間の価格を比較。

外部リンク