Qwen3 Next 80B A3B Thinking
Réseau Neuronal
Qwen3 Next 80B A3B Thinking est un modèle de raisonnement Qwen pour les mathématiques complexes, la synthèse, le débogage et les agents.
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 Thinking?
Qwen3 Next 80B A3B Thinking est un modèle de raisonnement de la gamme Qwen3-Next de Qwen, qui développe par défaut un raisonnement détaillé avant de fournir une réponse. Son profil : les tâches en plusieurs étapes comme les preuves mathématiques, la synthèse et le débogage de code, les chaînes logiques et les scénarios d'agents où il est crucial de montrer le cheminement plutôt que de deviner la réponse. Via BotHub, Qwen3 Next est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles avec une carte russe uniquement pour les jetons consommés, qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses. Une API compatible OpenAI permet d'intégrer Qwen à votre code et de changer de modèle sans réécriture. Les échanges sont chiffrés, et les entreprises bénéficient de contrats, factures et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour le débogage et le refactoring, les calculs complexes, les solutions STEM étape par étape et la planification d'agents.Questions fréquentes sur Qwen3 Next 80B A3B Thinking
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.
C'est un modèle textuel Qwen avec un mode de raisonnement. Il est adapté à l'analyse et au refactoring de code, au débogage, aux tâches STEM et logiques, à l'analyse de documents longs, ainsi qu'au traitement d'images. Son contexte de 262 144 jetons permet d'inclure des projets entiers et des fichiers volumineux dans la discussion.
La limite de sortie est de 235 929 jetons par réponse. Le modèle peut générer des résultats très volumineux : analyses détaillées, grands fragments de code, documentation complète ou résumé intégral de longs documents sans avoir à diviser la tâche en dizaines de requêtes.
Oui, c'est une version « thinking » : avant la réponse finale, le modèle construit une chaîne de raisonnement. Cela lui permet de mieux gérer les mathématiques, la logique, les tâches techniques complexes et le débogage de code, où il est crucial d'analyser les conditions étape par étape plutôt que de répondre immédiatement.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON. C'est pratique pour les agents, l'analyse de documents selon un schéma défini et l'intégration avec vos services. BotHub propose une API compatible OpenAI, permettant de changer de modèle sans réécrire votre code.
Selon nos données, le modèle accepte le texte, les images et les documents en entrée. Vous pouvez donc envoyer une capture d'écran, un schéma ou un fichier pour analyse. La génération d'images, d'audio ou de vidéo n'est pas prévue pour ce modèle ; BotHub propose des modèles dédiés pour ces tâches.
Les modèles de la famille Qwen ont été entraînés sur des données multilingues et fonctionnent de manière fiable avec les textes en russe : analyse de documents, résumé, édition, explications techniques. Vous pouvez tester la qualité sur vos propres tâches — BotHub est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles.