Qwen3 Next 80B A3B Thinking
нейросеть
Qwen3 Next 80B A3B Thinking — рассуждающая модель Qwen для сложной математики, синтеза и отладки кода и агентных задач.
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Qwen3 Next 80B A3B Thinking?
Qwen3 Next 80B A3B Thinking — рассуждающая модель из линейки Qwen3-Next от Qwen, которая по умолчанию выстраивает развёрнутый ход мысли и только затем выдаёт ответ. Её профиль — задачи в несколько шагов: математические доказательства, синтез и отладка кода, логические цепочки и агентные сценарии, где важно не угадать ответ, а показать путь к нему. Через BotHub qwen3 next доступен без VPN и зарубежной карты: вы платите российской картой в рублях и только за фактически израсходованные токены, которые не сгорают. Рядом в том же окне — более 250 моделей, между которыми можно переключаться и сравнивать ответы, а единый OpenAI-совместимый API позволяет подключить Квен к своему коду и сменить модель без переписывания интеграции; переписка шифруется, а компаниям доступны договор, счёт и админ-панель с лимитами. Разработчику модель пригодится для разбора запутанного бага и рефакторинга, аналитику — для многошаговых расчётов, преподавателю — для пошаговых решений по STEM, а команде, которая строит агентов, — для планирования цепочек действий.Частые вопросы о Qwen3 Next 80B A3B Thinking
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 режимом рассуждений. Она подходит для разбора кода и рефакторинга, отладки, задач STEM и логики, анализа документов и длинных материалов, а также для работы с изображениями на входе. Контекст в 262 144 токена позволяет держать в диалоге целые проекты и объёмные файлы.
Лимит вывода составляет до 235 929 токенов за один ответ, то есть модель способна выдать очень объёмный результат: подробный разбор, большой фрагмент кода, развёрнутую документацию или полный пересказ длинного документа без дробления задачи на десятки отдельных запросов.
Да, это thinking-версия: перед финальным ответом модель строит цепочку рассуждений. За счёт этого она аккуратнее справляется с математикой, логикой, многошаговыми техническими задачами и поиском ошибок в коде, где важно разобрать условие по шагам, а не отвечать сразу.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод в JSON. Это удобно для агентов, парсинга документов в заданную схему и интеграций с вашими сервисами. В BotHub доступен единый OpenAI-совместимый API, поэтому переключиться на другую модель можно без переписывания кода.
По нашим данным на вход принимаются текст, изображения и документы, так что вы можете прислать скриншот, схему или файл и попросить разобрать содержимое. Генерация картинок, аудио или видео у этой модели не отмечена, для таких задач в BotHub есть отдельные модели.
Модели семейства Qwen обучались на многоязычных данных и уверенно работают с русскоязычными текстами: разбор документов, пересказ, редактирование, технические объяснения. Качество удобно проверить на своей задаче — в BotHub доступ открывается без VPN и зарубежной карты, с оплатой в рублях.