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
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
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.