Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
- 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
- 推理
- 工具调用
- 开放权重
价格
3 个渠道报价 · 按标价显示qwen3-next-80b-a3b-thinking| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | ¥1.00 | ¥10.00 |
价格来源 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） (核对于 2026年10月4日)
qwen3-next-80b-a3b-thinking| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | $0.15 | $1.20 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年10月11日)
qwen3-next-80b-a3b-thinking| 条件/ 百万 tokens | 输入 | 输出 |
|---|---|---|
| 标准 自 2026年10月11日 起页面不再列出 | $0.144 | $1.434 |
价格来源 Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） (核对于 2026年10月11日)
标准：不带任何条件的请求所付价格（即本站其他页面显示的标价）。
详细规格
- 结构化输出
- —
- 知识截止
- 2025年4月
- 模型家族
- qwen-next-thinking
- 模型 ID
Alibaba Qwen 的页面未说明：最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 内置工具, 许可证, 别名。
本地运行
权重： Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking- 参数 81.3B
- 激活 3B · 专家 512（每 token 10）
- 原生精度 BF16
- 层数 48
- 每 token 的 KV 缓存 24 KB
- 原生上下文 256K （模型卡）
- 配置位置数 256K （config.json max_position_embeddings）
- API 上下文 128K （厂商 API）
- 需要
- ≈ 64.3 GB (权重 61.0（官方文件） + KV 缓存 0.2 + 开销 3.1)
- 可用
- 21.6 GB (标称的 90%)
- 放到内存
- 43.2 GB · 14/48 层在显卡（--n-gpu-layers 14）
- 生成速度
- 25–38 tok/s (每 token 读激活的 3B)
- 首 token
- 2K 提示约 0.10–0.15 秒
| 推荐精度 | 权重 | 8K 需要 | 在你的配置上 | 最长上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 原生 BF16官方 | 151.5 GB | ≈ 159.3 | ✕放不下 | — |
| Q8_0官方 | 79.0 GB | ≈ 83.1 | ✕放不下 | — |
| FP8官方 | 76.4 GB | ≈ 80.4 | ✕放不下 | — |
| Q6_K官方 | 61.0 GB | ≈ 64.3 | ○需放到内存 25–38 tok/s | — |
| Q5_K_M官方 | 52.8 GB | ≈ 55.6 | ○需放到内存 38–57 tok/s | — |
| Q5_0官方 | 51.2 GB | ≈ 54.0 | ○需放到内存 39–59 tok/s | — |
| Q4_K_M官方 | 45.1 GB | ≈ 47.5 | ○需放到内存 45–67 tok/s | — |
| Q4_0 | 42.6 GB | ≈ 44.9 | ○需放到内存 47–71 tok/s | — |
| IQ4_XS | 40.2 GB | ≈ 42.4 | ○需放到内存 50–75 tok/s | — |
| Q3_K_M质量下降明显 | 37.0 GB | ≈ 39.1 | ○需放到内存 58–87 tok/s | — |
| IQ3_XXS质量下降明显 | 29.0 GB | ≈ 30.6 | ○需放到内存 104–157 tok/s | — |
| Q2_K质量下降明显 | 28.4 GB | ≈ 30.0 | ○需放到内存 107–160 tok/s | — |
| IQ2_XXS质量下降明显 | 19.5 GB | ≈ 20.7 | ●流畅 518–776 tok/s | 48K |
点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件，大小是实际值；其余按参数量 × 每权重位数估算。
和其他配置比
每个配置各用它能跑的最高精度，点一个看细节。
最低需要（Q4_K_M · 8K）：显卡 NVIDIA H100 SXM；统一内存 Apple M5 Max (40-core GPU) · 64 GB。
运行命令
llama-server -hf Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF:Q6_K -c 8192 --n-gpu-layers 14
ollama run hf.co/Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF:Q6_K
微调需要多少显存
batch 1、序列 2048、梯度检查点；LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。
估算；数据来自厂商的 Hugging Face 仓库，截至 2026-11-06。 怎么估算的
引用评分
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来源
- Alibaba Cloud Model Studio pricing（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月11日
- 阿里云百炼：模型价格（在新标签页打开） help.aliyun.com · 核对于 2026年10月4日
- Text generation models - Qwen, DeepSeek, GLM | Model Studio - Alibaba Cloud Model Studio - Alibaba Cloud Documentation Center（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年10月10日
- Qwen3-Next 80B-A3B (Thinking) model（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年10月8日
- Alibaba Cloud Model Studio: newly released models（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年11月2日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- models.dev: qwen3-next-80b-a3b-thinking (community data, MIT)（在新标签页打开） github.com · 核对于 2026年9月30日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月30日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking config.json（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-FP8 files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking-GGUF files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking README.md（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月4日
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