Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Alibaba · pașaport de model

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

qwen3-next-80b-a3b-thinking

Ponderi deschise
Licență Apache 2.0
81.3B parametri
262,144 context
Lansat 2025-09-09(repo HF creat)

General · LMArena: 1,369#182 din 396
Cea mai bună percentilă: 56.2Halucinații HHEM (Vectara)
Poziția în cohortă: 53.0mediană 52.1

Ce spun datele

Evaluat pe 6 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Neuniform: 2,9 puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 56.2 pct pe Halucinații HHEM (Vectara) față de 53.3 pct pe LiveBench.

Halucinații HHEM (Vectara)56.2 pct90.7%Verifică →
Programare54.7 pct1,421Verifică →
Prompturi dificile54.5 pct1,385Verifică →
General54.3 pct1,369Verifică →
Urmarea instrucțiunilor54.3 pct1,359Verifică →
LiveBench53.3 pct54.9%Verifică →
WebDev ArenaNeevaluat
Vision ArenaNeevaluat
Factuality ArenaNeevaluat
Search ArenaNeevaluat
Document ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
GPQA DiamondNeevaluat
AIME (matematică)Neevaluat
FrontierMathNeevaluat
SimpleQA VerifiedNeevaluat
ARC-AGI-2Neevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
SimpleBenchNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
SWE-bench Verified (clasament live)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
IFBench (Artificial Analysis)Neevaluat
SWE-bench VerifiedNeevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Rulează-l singur

RepositoryQwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking

Parametri81.3B

ArhitecturăQwen3NextForCausalLM

LicențăApache 2.0

Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

Ollama

Nu sincronizăm tag-urile Ollama, așa că nu afișăm o comandă pe care nu o putem verifica — una greșită ar descărca modelul greșit. Caută în biblioteca Ollama →

Rețetele de fine-tuning Unsloth sunt specifice fiecărui model și nu le derivăm aici. Documentația Unsloth →

Folosește-l găzduit

ID de model APIqwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking

Lungime context262,144 tokeni

Ieșire maximă235,929 tokeni

Preț intrare$0.15 per 1M tokeni

Preț ieșire$1.20 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Frequency penaltyInclude reasoningLogprobsMax tokensPresence penaltyReasoningRepetition penaltyResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-kTop logprobsTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

qwen3-next-80b-a3b-thinking stands at 53 (raw mean 54.6) — measured on 6 of 27 axes.
pozițieșablonVerifică →
qwen3-next-80b-a3b-thinking stands at 53 versus a cohort median of 52.1 across 142 models released within 180 days — above the peer median.
cohortășablonVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →