Qwen3 Next 80B A3B Thinking
Rede Neural
Qwen3 Next 80B A3B Thinking — modelo de raciocínio Qwen para matemática complexa, síntese e depuração de código e tarefas de agentes.
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 Thinking?
Qwen3 Next 80B A3B Thinking é um modelo de raciocínio da linha Qwen3-Next da Qwen, que por padrão constrói uma linha de pensamento detalhada antes de fornecer uma resposta. Seu perfil são tarefas de várias etapas: provas matemáticas, síntese e depuração de código, cadeias lógicas e cenários de agentes, onde é importante não apenas adivinhar a resposta, mas mostrar o caminho até ela. Através do BotHub, o Qwen3 Next está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro: você paga com cartão russo em rublos e apenas pelos tokens efetivamente consumidos, que não expiram. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 modelos para alternar e comparar respostas, e uma API única compatível com OpenAI permite conectar o Qwen ao seu código e trocar de modelo sem reescrever a integração; as conversas são criptografadas, e as empresas têm acesso a contrato, fatura e painel administrativo com limites. O modelo é útil para desenvolvedores na análise de bugs complexos e refatoração, para analistas em cálculos de várias etapas, para professores em soluções passo a passo de STEM e para equipes que constroem agentes, auxiliando no planejamento de cadeias de ações.Perguntas frequentes sobre Qwen3 Next 80B A3B Thinking
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 modo de raciocínio. É adequado para análise e refatoração de código, depuração, tarefas STEM e lógica, análise de documentos e materiais longos, além de trabalhar com imagens na entrada. O contexto de 262.144 tokens permite manter projetos inteiros e arquivos volumosos no diálogo.
O limite de saída é de até 235.929 tokens por resposta, o que significa que o modelo pode fornecer um resultado muito volumoso: uma análise detalhada, um grande fragmento de código, documentação extensa ou um resumo completo de um documento longo sem dividir a tarefa em dezenas de solicitações separadas.
Sim, esta é uma versão 'thinking': antes da resposta final, o modelo constrói uma cadeia de raciocínio. Graças a isso, ele lida com mais precisão com matemática, lógica, tarefas técnicas de várias etapas e busca de erros em código, onde é importante analisar a condição passo a passo, em vez de responder imediatamente.
Sim, o modelo suporta 'function calling' e saída estruturada em JSON. Isso é conveniente para agentes, análise de documentos em um esquema definido e integrações com seus serviços. No BotHub, uma API única compatível com OpenAI está disponível, portanto, você pode alternar para outro modelo sem reescrever o código.
De acordo com nossos dados, texto, imagens e documentos são aceitos como entrada, então você pode enviar uma captura de tela, esquema ou arquivo e pedir para analisar o conteúdo. A geração de imagens, áudio ou vídeo não é indicada para este modelo; para essas tarefas, existem modelos separados no BotHub.
Os modelos da família Qwen foram treinados em dados multilíngues e trabalham com confiança com textos em russo: análise de documentos, resumo, edição, explicações técnicas. A qualidade é fácil de verificar em sua própria tarefa — no BotHub, o acesso é liberado sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos.