Qwen3-Next - 알리 통이가 출시한 최신 기본 모델

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Qwen3-Next란?

Qwen3-Next는 알리 통이 오픈소스 대형 모델의 차세대 하이브리드 아키텍처로, 게이트 델타넷과 게이트 어텐션 기술을 결합하여 긴 텍스트 처리, 빠른 추론, 컴퓨팅 리소스 절약에 능숙합니다. 이 모델은 명령어 버전(Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct)과 사고 버전(Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking)으로 나뉘며, 각각 명령어 이해 및 실행과 심층 추론에 능숙합니다. 모델의 총 매개 변수 수는 80B에 달하며 각 추론은 약 3B 매개 변수만 활성화하여 계산 비용을 크게 줄이며, Qwen3-Next는 지능형 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등 여러 분야에서 광범위하게 응용되며 사용자에게 효율적이고 정확한 서비스를 제공할 수 있습니다. 방문알리바바의 100개 대장간노래로 응답QwenChat웹 버전을 체험할 수 있습니다.

Qwen3-Next - 阿里通义推出的最新基础模型

Qwen3-Next의 특징

  • 지침 이해 및 실행다양한 자동화 작업을 위해 사용자 명령을 정확하게 이해하고 효율적으로 실행합니다.
  • 심도 있는 추론 능력복잡한 다단계 추론을 지원하며 깊은 사고가 필요한 문제 해결에 적합합니다.
  • 긴 텍스트 처리매우 긴 텍스트(32K 이상) 처리를 지원하여 대량의 정보를 처리하는 데 적합합니다.
  • 효율적인 추론빠른 추론과 낮은 리소스 소비의 하이브리드 엔진을 기반으로 합니다.
  • 리소스 절약추론당 약 3억 개의 매개변수만 활성화되어 계산 비용이 크게 절감됩니다.
  • 다양한 분야의 애플리케이션지능형 고객 서비스, 콘텐츠 제작, 데이터 분석, 교육 지원, 법률 상담 등 다양한 분야에 지원하세요.

Qwen3-Next의 핵심 이점

  • 하이브리드 아키텍처속도와 정확성의 균형을 맞추기 위해 Gated DeltaNet과 Gated Attention을 결합했습니다.
  • 긴 텍스트 처리32K 이상의 긴 텍스트의 효율적인 처리를 지원하여 많은 양의 텍스트 정보를 처리해야 하는 시나리오에 적합합니다.
  • 효율적인 추론빠른 응답 시간이 필요한 애플리케이션의 경우 추론 속도가 Qwen3-32B보다 10배 이상 빠릅니다.
  • 리소스 절약총 80억 개의 매개변수 중 추론당 약 3억 개의 매개변수만 활성화되어 계산 비용이 크게 감소합니다.
  • 전문가 시스템(MoE)512명의 전문가가 포함되어 있으며 로드 밸런싱을 위해 가장 관련성이 높은 전문가를 동적으로 선택합니다.
  • 사전 교육 가속기본 MTP 가속 기술을 통해 추론 단계 수를 줄이고 긴 텍스트 생성 속도를 높입니다.

Qwen3-Next의 성능

  • 모델 성능 지시Qwen3-Next의 Instruct 모델은 여러 벤치마크에서 235B 플래그십 모델과 동등한 수준으로 뛰어난 명령어 이해력을 입증했습니다. 긴 텍스트 처리 측면에서 고유한 아키텍처를 활용하여 대량의 텍스트를 보다 효율적으로 처리하고 분석하여 정보의 완전성과 정확성을 보장합니다.
  • 사고 모델 성능Qwen3-Next의 사고 모델은 추론 능력이 뛰어나 제미니 플래시를 능가하며, 일부 주요 지표에서는 플래그십 모델인 235B 수준에 근접하여 강력한 다단계 추론과 심층 사고 능력을 보여주며 복잡한 논리적 문제를 처리하고 정확한 솔루션을 제공할 수 있습니다.

Qwen3-Next의 공식 웹사이트는 무엇인가요?

  • 허깅페이스 모델 라이브러리:: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d

Qwen3-Next가 적합한 사람

  • 고객 서비스 팀고객 문의에 신속하게 대응하고 연중무휴 24시간 자동화된 서비스를 제공하여 고객 만족도를 향상시킵니다.
  • 콘텐츠 제작 부서카피라이팅, 기사 작성, 광고 기획 등에서 고품질의 텍스트 콘텐츠를 빠르게 생성하고 크리에이티브 효율성을 향상시키는 능력입니다.
  • 데이터 분석 팀모델은 대량의 텍스트 데이터를 분석하고 주요 정보를 추출하여 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다.
  • 제품 개발 팀제품 요구사항 분석, 사용자 경험 최적화 등을 지원하여 팀이 사용자 요구사항을 더 잘 이해할 수 있도록 돕습니다.
  • 교장튜토리얼을 통해 콘텐츠를 생성하고, 강의 개요를 디자인하고, 강의 계획을 작성하는 등 수업 준비에 대한 부담을 줄일 수 있습니다.
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