近日，阿里巴巴通义千问团队正式推出了全新的 Qwen3-Next 模型架构，并同步开源了基于这一架构的 Qwen3-Next-80B-A3B 系列模型。
相比上一代产品，新版本在训练成本、推理效率以及超长上下文处理能力上都有大幅提升，引发了业界广泛关注。
更高效的模型设计
Qwen3-Next 的总参数量达到 800 亿，但在实际推理过程中只需激活 约 30 亿 参数。这得益于其架构上的多项创新：
混合注意力机制：让模型在不同场景下更高效地处理信息。
高稀疏度专家混合结构（MoE）：在保证性能的同时显著降低计算开销。
多 token 预测机制：提升长文本推理的吞吐效率。
训练稳定性优化：在大规模训练过程中更稳定、更高效。
这些改进不仅提升了模型在复杂任务中的表现，也让其在资源消耗上更具优势。
性能提升一览
根据公开报道，Qwen3-Next 相比上一代 dense 模型 Qwen3-32B，在多个方面有明显提升：
训练成本：降低约 90%。
推理效率：在一般场景中速度提升数倍，在 超长文本（32K token 以上） 场景下，吞吐率提升 超过 10 倍。
性能表现：在多数下游任务中，Qwen3-Next 的基础版（Base）已经超越 Qwen3-32B-Base。
特别是在 超长上下文处理 方面，Qwen3-Next 拥有明显优势，这对于法律文书、科研论文、大规模代码库等场景都有重要意义。
多版本满足不同需求
此次开源的 Qwen3-Next-80B-A3B 系列包含多个版本，适配不同任务：
Base：通用版本，用于研究与基线对比。
Instruct：指令调优版本，更适合对话、问答、命令执行等场景。
Thinking：强化推理能力的版本，专注复杂推理任务，在部分测试中表现超过前代模型，甚至超过部分闭源大模型。
开源与应用
阿里巴巴已将 Qwen3-Next 系列全面开源，开发者和研究者可在 Hugging Face、魔搭社区 下载模型，也可通过 阿里云百炼平台 API 或 通义千问 直接体验。
这一开放举措，不仅推动学术研究，也加速产业落地，尤其适合法律、科研、教育等需要处理超长文本的场景。
写在最后：Qwen3‑Next 的价值与前景
Qwen3‑Next 的发布，体现了阿里巴巴通义千问在国产大模型研发上的新突破：
技术升级：在效率、成本、长文本处理能力上实现明显提升。
产业应用价值：低成本、高效率的特性，使模型更适合企业部署和行业落地。
开源生态：开放下载和 API 接入，助力研究者和开发者进行二次开发和创新。
可持续发展：高效架构降低资源消耗，符合行业对绿色 AI 的期待，也便于持续迭代和优化。
可以说，Qwen3‑Next 不仅是一款性能强大的大模型，更是阿里巴巴在 AI 产业布局中，为企业和开发者提供的一张“新名片”，标志着国产大模型在效率、应用落地和开放生态上的新高度。
来源：金色财经