阿里巴巴推出更高效的Qwen3-Next人工智能模型

阿里巴巴旗下的通义千问发布了下一代基础模型架构Qwen3-Next，并开源了基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B系列模型。

与Qwen3的MoE模型结构相比，Qwen3-Next进行了多项核心改进，包括混合注意力机制、高稀疏度MoE结构、一系列训练稳定友好的优化措施，以及提升推理效率的多token预测机制。

基于Qwen3-Next架构，阿里训练了Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型，该模型拥有800亿参数，但在运行时仅激活30亿参数。

该Base模型在性能上接近甚至略优于Qwen3-32B的dense模型，而训练成本（GPU小时数）不到Qwen3-32B的**之一。

在32k以上上下文长度的场景下，其推理吞吐量是Qwen3-32B的十倍以上，实现了极高的训练和推理性价比。