Qwen3-Next-アリ・トンイが発表した最新ベースモデル

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Qwen3-Nextとは

Qwen3-NextはAli Tongyiオープンソースの新世代のハイブリッドアーキテクチャで、Gated DeltaNetとGated Attentionの技術を組み合わせた大型モデルです。このモデルは、命令バージョン（Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct）と思考バージョン（Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking）に分かれており、それぞれ命令の理解と実行、深い推論に優れています。Qwen3-Nextは、インテリジェントなカスタマーサービス、コンテンツ生成、データ分析など、様々な分野で幅広く応用され、ユーザーに効率的で正確なサービスを提供することができます。訪問アリババの100の鍛冶屋歌で応えるクウェンチャットウェブ版も体験できる。

Qwen3-Nextの特徴

命令の理解と実行ユーザーコマンドを正確に理解し、幅広いオートメーションタスクを効率的に実行する。
深い推理力複雑な多段階推論をサポートし、深い思考を必要とする問題を解くのに適しています。
長いテキストの処理非常に長いテキスト（32K以上）の処理をサポートし、大量の情報を処理するのに適しています。
効率的な推論高速推論と低リソース消費のハイブリッドエンジンをベースとしています。
資源の節約1回の推論で起動するパラメータは3B程度であり、計算コストを大幅に削減できる。
多分野への応用インテリジェントなカスタマーサービス、コンテンツ生成、データ分析、教育支援、法律相談など、さまざまな分野に応用できます。

Qwen3-Nextの主な利点

ハイブリッドアーキテクチャゲーテッド・デルタネットとゲーテッド・アテンションを組み合わせることで、スピードと精度のバランスを実現。
長いテキストの処理32Kを超える長文の効率的な処理をサポートし、大量のテキスト情報を処理する必要があるシナリオに適しています。
効率的推論推論はQwen3-32Bより10倍以上高速で、高速応答が要求されるアプリケーションに適しています。
資源の節約総パラメータ数は80Bで、1回の推論で起動するパラメータは約3Bである。
エキスパート・システム（MoE）512人のエキスパートを含み、ロードバランシングのために最も関連性の高いエキスパートを動的に選択します。
トレーニング前の加速ネイティブMTPアクセラレーション技術により、推論ステップ数を削減し、長文生成速度を向上。

Qwen3-Nextのパフォーマンス

モデルのパフォーマンスを指導するQwen3-NextのInstructモデルは、いくつかのベンチマークにおいて、フラッグシップモデルである235Bと同等の優れた命令理解力を実証しています。長文処理の面では、独自のアーキテクチャを活用し、大量のテキストをより効率的に処理・分析し、情報の完全性と正確性を確保します。
思考モデルのパフォーマンスQwen3-NextのThinkingモデルは推論能力に優れ、Gemini Flashを凌駕しています。いくつかの重要な指標では、235Bのフラッグシップモデルのレベルにさえ迫っており、強力な多段階推論と深い思考能力を発揮し、複雑な論理的問題に対処し、正確な解答を提供することができます。

Qwen3-Nextの公式サイトは？

HuggingFaceモデルライブラリ:: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d

Qwen3-Nextが向いている人

カスタマーサービスチームこのモデルは顧客からの問い合わせに迅速に対応し、顧客満足度を向上させるために24時間365日自動化されたサービスを提供する。
コンテンツ制作部コピーライティング、記事作成、広告企画などにおいて、高品質なテキストコンテンツを素早く生成し、クリエイティブの効率を向上させる能力。
データ分析チームモデルは、大量のテキストデータを分析し、意思決定を支援するための重要な情報を抽出するのに役立ちます。
製品開発チーム製品要件分析、ユーザーエクスペリエンスの最適化など、ユーザーニーズをより深く理解するための支援を行う。
プリンシパルチュートリアルは、コンテンツの作成、コースのアウトラインの設計、レッスンプランの作成などを行うことができ、レッスン準備の負担を軽減することができます。