© 2026 Alltokens. Все права защищены.
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct:freeQwen3-Next-80B-A3B-Instruct — это оптимизированная для инструкций чат-модель серии Qwen3-Next, разработанная для получения быстрых и стабильных ответов без вывода цепочки рассуждений. Модель ориентирована на решение сложных задач в области логического вывода, генерации кода, ответов на вопросы и многоязычного использования, сохраняя при этом высокую точность следования формату и инструкциям. По сравнению с предыдущими вариантами Qwen3, данная версия фокусируется на повышенной пропускной способности и стабильности при работе с очень длинными входными данными и многоходовыми диалогами. Это делает ее подходящей для систем RAG, использования внешних инструментов и агентных рабочих процессов, где требуются последовательные финальные ответы, а не видимый процесс размышления.
Модель использует эффективные методы обучения и декодирования для улучшения использования параметров и скорости инференса. Она прошла проверку на широком наборе публичных тестов, где достигла или приблизилась к показателям более крупных систем Qwen3, превзойдя при этом предыдущие базовые модели среднего размера. Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct лучше всего подходит на роль универсального ассистента, помощника в написании кода и инструмента для решения задач с длинным контекстом в рабочих средах, где приоритет отдается детерминированным ответам и точному следованию инструкциям. Все возможности модели доступны через API alltokens.
Параметры, которые поддерживает эта модель в API-запросах
Система автоматически выбирает оптимального провайдера и переключается на резервный при сбоях.
Сравните разных провайдеров на AllTokens
Оценки модели из Artificial Analysis
curl https://api.alltokens.ru/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ALLTOKENS_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct:free",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Привет! Кратко объясни, что умеешь."}
]
}'Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct (Бесплатно) от провайдера qwen доступна через OpenAI-совместимый API AllTokens.
Страница агрегирует практические параметры для интеграции: стоимость входа и выхода, рабочий контекст, набор поддерживаемых параметров и сигналы для выбора модели под конкретные продакшн-сценарии.
Контекст
262 144 токенов
Цена входа
— / 1M токенов
Цена выхода
— / 1M токенов
Входные модальности
Выходные модальности
Qwen: Qwen3.6 Plus (Бесплатно)
qwen
Qwen 3.6 Plus основан на гибридной архитектуре, сочетающей эффективное линейное внимание с разреженным маршрутизатором смеси экспертов, что обеспечивает высокую масштабируемость и производительность вывода. По сравнению с серией 3.5, модель демонстрирует значительный прирост в агентном кодировании, разработке фронтенда и общем рассуждении, а также улучшенный опыт "vibe coding". Модель отлично справляется с сложными задачами, такими как 3D-сцены, игры и решение проблем на уровне репозиториев, достигая 78.8 баллов на SWE-bench Verified. Это представляет собой существенный скачок как в чисто текстовых, так и в мультимодальных возможностях, показывая результаты на уровне ведущих современных моделей.
Qwen: Qwen3.5-9B
qwen
Qwen3.5-9B — это мультимодальная фундаментальная модель из семейства Qwen3.5, разработанная для обеспечения сильных способностей к рассуждению, программированию и визуальному пониманию в эффективной архитектуре с 9 миллиардами параметров. Она использует унифицированную архитектуру для обработки зрения и языка с ранней фузией мультимодальных токенов, что позволяет модели обрабатывать и рассуждать над текстом и изображениями в рамках одного контекста.
Подробный обзор модели
Новости, изменения цены, ключевые обновления и практические рекомендации по интеграции.
Открыть обзор
Модели для программирования
Выборка кодинг-моделей для разработки: инструменты, reasoning, качество генерации и скорость.
Смотреть подборку
Недорогие модели
Подборка доступных моделей ИИ с низкой стоимостью входных токенов и практичной производительностью.
Смотреть подборку
Модели с длинным контекстом
Список моделей с большим context window для анализа длинных документов, репозиториев и агентных пайплайнов.
Смотреть подборку
Добавлена в каталог
06.02.2026