Qwen3-Next - последняя базовая модель, выпущенная компанией Ali Tongyi

堆友AI

Что такое Qwen3-Next

Qwen3-Next - это новое поколение гибридной архитектуры большой модели Ali Tongyi с открытым исходным кодом, сочетающей в себе технологии Gated DeltaNet и Gated Attention, хорошо справляющейся с обработкой длинных текстов, быстрым рассуждением и экономией вычислительных ресурсов. Модель делится на версию инструкций (Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ) и версию мышления (Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking), соответственно, хорошо справляющуюся с пониманием и выполнением инструкций и глубокими рассуждениями. Общее количество параметров в модели достигает 80B, а каждое умозаключение активирует только около 3B параметров, что значительно снижает вычислительные затраты.Qwen3-Next имеет широкий спектр применения во многих областях, таких как интеллектуальное обслуживание клиентов, создание контента, анализ данных и т.д., и может предоставить пользователям эффективные и точные услуги. Посетите100 кузниц Alibabaответить пениемQwenChatВеб-версию можно испытать на себе.

Qwen3-Next - 阿里通义推出的最新基础模型

Особенности Qwen3-Next

  • Понимание и выполнение инструкций: Точное понимание команд пользователя и их эффективное выполнение для широкого спектра задач автоматизации.
  • способность к глубоким рассуждениям: Поддерживает сложные многоступенчатые рассуждения и подходит для решения задач, требующих глубокого мышления.
  • Обработка длинных текстов: Поддерживает обработку очень длинного текста (32К и более), подходит для обработки больших объемов информации.
  • Эффективное рассуждение: Основан на гибридном движке с быстрым выводом и низким потреблением ресурсов.
  • Экономия ресурсов: За один вывод активируется только около 3B параметров, что значительно снижает вычислительные затраты.
  • Мультидисциплинарные приложения: Применяется в различных областях, таких как интеллектуальное обслуживание клиентов, создание контента, аналитика данных, помощь в образовании, юридическое консультирование и многое другое.

Основные преимущества Qwen3-Next

  • гибридная архитектура: Сочетание Gated DeltaNet и Gated Attention для достижения баланса скорости и точности.
  • Обработка длинных текстов: Поддерживает эффективную обработку текстов длиной более 32K, подходит для сценариев, в которых необходимо обработать большой объем текстовой информации.
  • эффективное рассуждение: Inference более чем в 10 раз быстрее, чем Qwen3-32B, для приложений, требующих быстрого времени отклика.
  • Экономия ресурсовОбщее число параметров - 80B, а на одно умозаключение активируется только около 3B параметров, что значительно снижает вычислительные затраты.
  • Экспертная система (МЭ): Содержит 512 экспертов и динамически выбирает наиболее релевантных экспертов для работы с балансировкой нагрузки.
  • Предтренировочное ускорение: Сократите количество шагов вывода и увеличьте скорость генерации длинных текстов благодаря собственной технологии ускорения MTP.

Производительность Qwen3-Next

  • Инструктаж Производительность модели: Модель Instruct в Qwen3-Next продемонстрировала превосходное понимание инструкций в нескольких бенчмарках, не уступая флагманской модели 235B. Что касается обработки длинных текстов, то она использует преимущества своей уникальной архитектуры для более эффективной обработки и анализа больших объемов текста, обеспечивая полноту и точность информации.
  • Модель мышления ПроизводительностьМодель "Мышление" Qwen3-Next превосходит Gemini Flash по способности к рассуждениям. По некоторым ключевым показателям она даже близка к уровню флагманской модели 235B, демонстрируя мощные многоступенчатые рассуждения и способность к глубокому мышлению, способную решать сложные логические задачи и находить точные решения.

Каков официальный сайт Qwen3-Next?

  • Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d

Люди, которым подходит Qwen3-Next

  • Команда по работе с клиентами: Модель быстро реагирует на запросы клиентов и предоставляет круглосуточные автоматизированные услуги для повышения удовлетворенности клиентов.
  • Отдел создания контента: В копирайтинге, создании статей, планировании рекламы и т.д., умение быстро генерировать качественный текстовый контент и повышать эффективность творческой деятельности.
  • Команда аналитиков данныхМодели помогают анализировать большие объемы текстовых данных и извлекать ключевую информацию для поддержки принятия решений.
  • Команда разработчиков продукции: Оказывать помощь в анализе требований к продукту, оптимизации пользовательского опыта и т. д., чтобы помочь команде лучше понять потребности пользователей.
  • директораУчебники могут генерировать контент, разрабатывать конспекты курсов, составлять планы занятий и т. д., снижая нагрузку на подготовку уроков.
© заявление об авторских правах

Похожие статьи

Нет комментариев

Вы должны войти в систему, чтобы участвовать в комментариях!
Войти сейчас
нет
Нет комментариев...