Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Rede Neural
Qwen3 Next 80B A3B Instruct é um modelo de chat instrutivo da Qwen para raciocínio, respostas a perguntas e codificação no BotHub
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 16 384 tokens
- Recursos
- chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen3 Next 80B A3B Instruct?
Qwen3 Next 80B A3B Instruct é um modelo instrutivo da série Qwen3 Next, otimizado para respostas rápidas e estáveis sem cadeias de pensamento intermediárias: em vez de exibir o raciocínio, ele fornece o resultado imediatamente. Desenvolvido pela equipe Qwen, o modelo foca em tarefas complexas: raciocínio, geração de código, respostas baseadas em conhecimento e cenários multilíngues. No BotHub, o Qwen conecta-se sem VPN ou cartões estrangeiros; o pagamento é feito em rublos por uso real, e tokens não utilizados não expiram. Com mais de 250 modelos disponíveis na mesma janela, você pode comparar respostas para o mesmo prompt e alternar sem reescrever a integração: a API compatível com OpenAI permanece a mesma. As conversas são criptografadas via AES-GCM, e empresas contam com contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil para escrever e refatorar funções, depurar código, compilar respostas de bases de conhecimento internas, preparar rascunhos de documentação e manter um assistente de chat via API quando a velocidade de resposta é crucial.Perguntas frequentes sobre Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
É um modelo de texto Qwen com contexto de 262.144 tokens: documentos longos, código, análise, reescrita e estruturação de materiais. Você pode inserir não apenas texto, mas também imagens e documentos, e o suporte a chamadas de ferramentas permite integrar o modelo em seus próprios cenários e serviços.
O limite de uma resposta é de até 235.929 tokens, ou seja, o modelo pode gerar o volume de um livro inteiro de uma só vez: uma análise detalhada, um grande módulo de código ou uma série de seções relacionadas. Na prática, você define o volume necessário na formulação do prompt e nos parâmetros da API.
Não há uma marcação específica sobre o modo de raciocínio em nossos dados, portanto, não prometemos pensamentos ocultos. Mas você pode pedir diretamente ao modelo para raciocinar em voz alta: descrever os passos, verificar a lógica e só então fornecer a conclusão. Em tarefas complexas, essa técnica ajuda consideravelmente.
Sim, ambos são confirmados: o modelo chama funções e retorna JSON estruturado de acordo com seu esquema. Esta é a base para agentes, parsers e integrações — a resposta chega em um formato previsível que vai direto para o código sem análise manual. Através da API unificada do BotHub, isso funciona como uma solicitação comum compatível com OpenAI.
Imagens e documentos, sim, são formatos de entrada confirmados: envie uma captura de tela, diagrama, PDF ou tabela e peça para analisar o conteúdo. Não há menção sobre áudio e vídeo em nossos dados, então conte apenas com texto, imagens e arquivos.
A família Qwen é desenvolvida originalmente como multilíngue, e com textos em português — resumo, edição, análise — esses modelos geralmente lidam com confiança. A maneira mais precisa de verificar é com seu próprio material: no BotHub, você executa o mesmo prompt em vários modelos na mesma janela e compara o resultado.