阿里巴巴推出更高效的Qwen3-Next人工智能模型

阿里巴巴旗下通义千问重磅发布下一代基础模型架构——Qwen3-Next，并正式开源基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B系列模型。此次发布的新一代MoE架构在Qwen3原有基础上实现多项重大核心升级，涵盖混合注意力机制、高稀疏度MoE结构、多项训练稳定性优化以及创新的多token预测推理加速技术。

基于Qwen3-Next架构，阿里成功训练出高性能基础模型Qwen3-Next-80B-A3B-Base。该模型总参数量高达800亿，实际推理时仅激活300亿参数，在多项性能测试中表现卓越——其综合性能媲美甚至小幅超越Qwen3-32B稠密模型，展现出极高的模型效率突破。

更值得关注的是，该模型以不到Qwen3-32B十分之一的训练成本（GPU小时），实现了远超后者的推理吞吐能力。尤其在32K以上长上下文场景中，推理吞吐性能达到Qwen3-32B的十倍以上，开创了训练成本与推理效能双优化的全新标杆。