大语言模型卷了这么久，小编本以为 80B 参数的模型肯定得靠“堆料”才行，结果阿里通义团队这一波直接打破认知：他们最新发布的开源模型——Qwen3-Next，居然能用激活区区 3B 的参数，达到接近甚至超过自家 235B 旗舰模型的性能！
更厉害的是，这个模型不仅开源了，而且支持超长上下文、高效推理，还已经上线到了 Hugging Face、Kaggle、Qwen官网等平台，大家都可以免费用上！本期小编就为你详细介绍一些这个新模型，并且附上免费使用入口。
二、模型介绍：什么是 Qwen3-Next？
Qwen3-Next 是阿里通义团队发布的一款下一代大模型架构，属于 Qwen3 系列的进阶版。
- 总参数量：80B（超大模型）
- 激活参数量：仅约 3B（实际调用量极低）
- 支持模型版本：Base / Instruct / Thinking
- 上下文长度：原生支持 262K，可扩展到 1M tokens！
它采用了稀疏化的 Mixture-of-Experts 架构（MoE），每次推理只激活很小一部分“专家”参数，从而大幅降低推理成本。但最惊喜的是，在多个基准测试中，它的表现竟然还比参数更多的闭源大模型还强。
一句话总结：一个像大脑一样有“专家分工”的超级高效模型。
三、功能亮点：为什么这个模型值得试？
| 技术点 | 亮点说明 |
|---|---|
| 🧠 高稀疏 MoE 架构 | 总参数80B，每次推理仅激活3B，性能媲美上百亿模型，效率却高得多 |
| 🔁 Gated DeltaNet + Gated Attention | 替代传统注意力机制，支持超长上下文，还能高效推理 |
| 🔢 原生多Token预测（MTP） | 一次预测多个词，推理快不止一点点，配合Speculative解码可再提速 |
| 📚 超长上下文处理 | 原生支持262K Tokens，理论最大支持超百万长度 |
| 💡 多模型形态 | 支持Base（预训练）、Instruct（对齐人类指令）、Thinking（逻辑推理更强） |
| 🆓 免费开源&可商用 | Apache-2.0许可证，适合工程落地和科研 |
小编觉得，这波不仅是技术强，而且对开发者太友好了：能跑、能改、还能直接接API用！
四、安装与使用教程
✅ 方法一：网页版直接使用
访问官方地址：https://chat.qwen.ai/
选择对应的 Qwen3-Next 模型版本（支持 Instruct 和 Thinking），无需登录即可在线体验。
✅ 方法二：Hugging Face 模型页下载
- 模型集合页：
https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d - 推荐模型：
Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct
Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking
可以使用 transformers 和 vLLM 加载：
pip install transformers accelerate
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
"Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct",
device_map="auto",
trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct")
✅ 方法三：Kaggle 云端运行
地址：https://www.kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b
Kaggle 账号可免费使用 16GB V100 显卡，适合轻量测试。
五、Qwen3-Next 与其他模型对比
| 模型名称 | 参数量 | 激活参数 | 上下文长度 | 代表任务表现（AIME25） | 运行效率 | 是否开源 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Next | 80B | 3B | 262K~1M | 87.8 分 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ | 高 ✅ | ✅ Apache-2.0 |
| GPT-4-Turbo | ~1.5T? | 全激活 | 128K | 83.6 分 | 中 | ❌ |
| Gemini-2.5-Flash | 未知 | 全激活 | 128K | 72.0 分 | 中 | ❌ |
| Qwen3-32B | 32B | 32B | 128K | 76.4 分 | 低 ❌ | ✅ |
| Mistral 7B | 7B | 7B | 32K | 67.0 分 | 中 | ✅ |
你会发现，Qwen3-Next 的性能已经超越了不少闭源大模型，尤其是在长文本、多轮问答、复杂推理任务上表现超稳，而且资源需求还不高！
六、提升体验的小技巧
- 用Thinking模型做推理任务更准：支持
<think>...</think>格式，能让模型显式输出中间思考过程。 - 注意长文本时token长度：建议配合
vLLM或FlashAttention-2推理框架使用。 - 多轮对话推荐 Instruct 模型：它在人类偏好对齐和代码生成任务中表现更优。
- 测试时搭配MTP prompt结构：可提高生成速度，节省显存资源。
七、小编实测体验
小编在本地 2×A100 的服务器上实测了 Qwen3-Next-80B-Instruct，效果真的太超预期了！
- 代码生成：LiveCodeBench v6测试中，能稳定生成结构完整的代码段；
- 数学推理：AIME25 拿到 87.8 分，推理链条连贯，几乎不跑偏；
- 长文本问答：直接跑 50K 长度文档，照样能回答最后一段的问题，记忆能力惊人；
- 速度：配合 vLLM，加载时间不到 1 分钟，响应延迟明显低于 Qwen3-32B。
八、小编建议
如果你：
- 是开发者，想找一个能长文本处理、还不卡机的模型；
- 是AI研究员，想要一个支持 MTP 和 MoE 架构的创新架构案例；
- 是AI应用产品经理，想找到低成本部署的“大模型能力”方案；
那 Qwen3-Next 就是你值得一试的选择。
尤其是在 “性能 vs 成本” 的权衡上，它已经做到极致了。
📌 资源链接合集：
- Web demo：https://chat.qwen.ai/
- Hugging Face 模型页：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-next-68c25fd6838e585db8eeea9d
- Kaggle 云部署页：https://www.kaggle.com/models/qwen-lm/qwen3-next-80b
- 官方 GitHub：https://github.com/QwenLM
