Qwen3 Next 80B A3B Instruct
нейросеть
Qwen3 Next 80B A3B Instruct — инструктивная чат-модель Qwen для рассуждений, ответов на вопросы и работы с кодом в BotHub
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 262 144 токена
- Макс. длина ответа
- 16 384 токена
- Возможности
- вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Qwen3 Next 80B A3B Instruct?
Qwen3 Next 80B A3B Instruct — инструктивная модель из серии Qwen3 Next, настроенная на быстрые и стабильные ответы без промежуточных цепочек размышлений: вместо вывода рассуждений она сразу выдаёт результат. Разработчик — команда Qwen; модель нацелена на сложные задачи: рассуждения, генерацию кода, ответы на вопросы по знаниям и многоязычные сценарии. В BotHub квен подключается без VPN и зарубежной карты, оплата проходит российскими картами в рублях по факту использования, а неизрасходованные токены не сгорают. Рядом в одном окне больше 250 моделей, поэтому вы можете сравнить ответы на одном и том же запросе и переключиться, не переписывая интеграцию: единый OpenAI-совместимый API остаётся тем же. Переписка шифруется по AES-GCM, а для компаний есть договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Пригодится, чтобы писать и рефакторить функции, разбирать ошибки в коде, собирать справочные ответы по внутренней базе знаний, готовить черновики документации и держать под капотом чат-ассистента с вызовом через API, когда важна скорость отклика.Частые вопросы о Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель Qwen с контекстом 262 144 токена: длинные документы, код, аналитика, переписывание и структурирование материалов. На вход можно подавать не только текст, но и изображения с документами, а поддержка вызова инструментов позволяет встроить модель в собственные сценарии и сервисы.
Лимит одного ответа — до 235 929 токенов, то есть за раз модель способна выдать объём целой книги: подробный разбор, большой модуль кода или серию связанных разделов. На практике нужный объём задаёте вы сами — в формулировке запроса и параметрах API.
Отдельной пометки о режиме рассуждений в наших данных нет, поэтому скрытых размышлений мы не обещаем. Но вы можете прямо попросить модель рассуждать вслух: расписать шаги, проверить логику и только потом дать вывод. На сложных задачах такой приём заметно помогает.
Да, и то и другое подтверждено: модель вызывает функции и возвращает структурированный JSON по вашей схеме. Это основа для агентов, парсеров и интеграций — ответ приходит в предсказуемом формате, который сразу уходит в код без ручного разбора. Через единый API BotHub это работает как обычный OpenAI-совместимый запрос.
Изображения и документы — да, это подтверждённые входные форматы: пришлите скриншот, схему, PDF или таблицу и попросите разобрать содержимое. Про аудио и видео пометки в наших данных нет, так что рассчитывайте на текст, картинки и файлы.
Семейство Qwen изначально разрабатывается как многоязычное, и с русскими текстами — пересказом, правкой, анализом — такие модели обычно справляются уверенно. Точнее всего проверить на своём материале: в BotHub вы прогоняете один и тот же запрос через несколько моделей в одном окне и сравниваете результат.