Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen3 Next 80B A3B Instruct : modèle de chat instructif Qwen pour le raisonnement, les questions et le code sur BotHub.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 Next 80B A3B Instruct?
Qwen3 Next 80B A3B Instruct est un modèle instructif de la série Qwen3 Next, optimisé pour des réponses rapides et stables sans chaînes de réflexion intermédiaires : il fournit le résultat directement. Développé par l'équipe Qwen, ce modèle excelle dans les tâches complexes : raisonnement, génération de code, réponses aux questions et scénarios multilingues. Sur BotHub, accédez à Qwen sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles via des cartes russes, et les jetons inutilisés ne sont pas perdus. Avec plus de 250 modèles disponibles dans une seule fenêtre, vous pouvez comparer les réponses et basculer facilement grâce à une API compatible OpenAI unique. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM, et nous proposons des contrats, factures et panneaux d'administration pour les entreprises. Idéal pour rédiger et refactoriser du code, déboguer, extraire des informations de bases de connaissances, préparer de la documentation et intégrer un assistant via API lorsque la vitesse est cruciale.Questions fréquentes sur Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Il s'agit d'un modèle textuel Qwen avec un contexte de 262 144 jetons : documents longs, code, analyse, réécriture et structuration. Vous pouvez fournir du texte, des images et des documents. La prise en charge des outils permet d'intégrer le modèle dans vos propres scénarios et services.
La limite par réponse est de 235 929 jetons, soit le volume d'un livre entier : analyse détaillée, grand module de code ou série de sections liées. En pratique, vous définissez le volume souhaité dans votre requête et les paramètres de l'API.
Il n'y a pas de mention spécifique d'un mode de raisonnement dans nos données, nous ne promettons donc pas de réflexions cachées. Cependant, vous pouvez demander au modèle de raisonner à voix haute : détailler les étapes, vérifier la logique, puis donner la conclusion. Cela aide beaucoup pour les tâches complexes.
Oui, les deux sont confirmés : le modèle appelle des fonctions et renvoie du JSON structuré selon votre schéma. C'est la base pour les agents, les analyseurs et les intégrations : la réponse arrive dans un format prévisible, prêt à être utilisé dans le code sans analyse manuelle. Via l'API unifiée de BotHub, cela fonctionne comme une requête standard compatible OpenAI.
Les images et les documents sont pris en charge : envoyez une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un tableau pour en analyser le contenu. Il n'y a pas d'indication concernant l'audio et la vidéo, attendez-vous donc à utiliser du texte, des images et des fichiers.
La famille Qwen est conçue pour être multilingue, et ces modèles gèrent généralement bien les textes en russe (résumé, correction, analyse). Le meilleur moyen de vérifier est de tester avec vos propres documents : sur BotHub, vous pouvez exécuter la même requête sur plusieurs modèles dans une seule fenêtre et comparer les résultats.