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Qwen文本模型2025-09-12 上线

Qwen3 Next 80B A3B Thinking

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 是通义千问 Qwen3-Next 系列中一款以推理为核心的对话模型,默认会输出结构化的“思考”过程轨迹。它专为解决复杂多步骤问题而设计,可应用于数学证明、代码生成与调试、逻辑推理以及智能体相关场景,能为用户提供更清晰的推理路径支撑,助力处理各类需要深度逻辑推演的任务。

去评测榜
上下文 262K会用工具结构化输出深度推理

适合做什么

根据公开评测与能力标签,一句话帮你判断用途

更适合先从简介和评测分数判断是否匹配你的场景。

  • 长文友好:一次塞很多资料也不容易“忘前面”
  • 回答前会强制深度思考,复杂题更稳,但可能更慢更贵

实力怎么样

Artificial Analysis 公开指数,分数越高越好,大约按 0–100 理解

综合智能
常识、推理、知识问答这类“脑子够不够用”
写代码
写程序、改 bug、读仓库时的表现
当助手干活
多步骤任务、工具调用、把事情办完的能力
一次能读多长
约 262K tokens(很长文档也能一次读完)
上下文较宽裕,适合项目级阅读与长对话

大概要花多少钱

按每百万 tokens 计价(约等于几十万到上百万汉字量级)

读入内容
$0.150/M
你把资料/问题喂给模型的费用
写出回答
$1.20/M
模型生成回复的费用,通常更贵

举个例子:读进约 50 万 tokens、写出约 5 万 tokens,大约花费 $0.14(按公开标价估算)。

能处理什么

输入、输出与常见能力开关

能看懂
文本
能产出
文本
还会这些
工具调用JSON / 结构化指定输出格式推理参数可见思考过程

怎么思考

推理模式决定它会不会先“慢慢想再答”

这是一台“先想清楚再开口”的模型。

  • 必须先思考再回答,关闭不了——难题更稳,简单题也可能偏慢
  • 支持把思考过程一并返回,方便排查它怎么想的