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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct

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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ist Qwens Non-Thinking-Textedition mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Sie verbindet hybride Aufmerksamkeit, dünn besetzte Experten und Werkzeugaufrufe mit einem nativen Kontext von 262’144 Tokens, der sich per Konfiguration auf 1’010’000 erweitern lässt.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Qwen3-Next-Schwerpunkte: direkte Textanweisungen

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ist die anweisungsorientierte Non-Thinking-Textedition von Qwen3-Next. Sie nimmt Text entgegen und liefert Text, darunter Erklärungen, Codevorschläge und gewünschte Dokumentartefakte. Sie erzeugt keine ausdrücklichen Thinking-Blöcke. Halten Sie sie von der Thinking-Edition und dem auf Programmierung spezialisierten Qwen3-Coder-Next getrennt; gemeinsame Familienarchitektur macht ihre Antwortverträge nicht austauschbar.

Die Familie führt hybride Aufmerksamkeit aus Gated DeltaNet und Gated Attention, stark dünn besetzte Experten, Stabilitätsoptimierungen einschliesslich nullzentrierter Layer-Normalisierung mit Gewichtsabnahme und Multi-Token Prediction ein. Diese Änderungen betreffen Darstellung und Training langer Sequenzen. Ihre Inferenzeffizienz hängt von der Implementierung ab; Architekturangaben sind deshalb keine feste Latenz- oder Durchsatzgarantie.

Modellüberblick

Der Checkpoint hat insgesamt 80 Milliarden Parameter und aktiviert drei Milliarden. Er hat 48 Schichten mit einem wiederholten Expertenmuster aus drei DeltaNet-Schichten und einer Gated-Attention-Schicht. Der Hersteller nennt 512 Experten, zehn aktivierte Experten und einen gemeinsamen Experten, mit Vortraining auf 15 Billionen Tokens und anschliessendem Nachtraining. Aktivierte Parameter sind nicht die Grösse des vollständigen Checkpoints.

Der native Kontext beträgt 262’144 Tokens mit dokumentierter Erweiterung auf 1’010’000. Die Bereitstellungsbeispiele des Herstellers erlauben einen kleineren Kontext wie 32’768, wenn Ressourcenbeschränkungen die grössere Einstellung verhindern. Text, Gesprächsverlauf, Werkzeugbeobachtungen und erzeugter Inhalt teilen das konfigurierte Sequenzbudget. Die Erweiterung ist ein zusätzlicher Konfigurationsweg, keine standardmässig unbegrenzte Eingabe.

Nutzung der Instruct-Schnittstelle

Dieses Modell unterstützt nur den anweisungsorientierten Non-Thinking-Modus. Es kann einen Algorithmus erklären, Berechnungen zeigen oder eine Schlussfolgerung in gewöhnlichem Text begründen, ohne einen gesonderten Thinking-Block zu erzeugen. Verlangen Sie Format und Grenzen des Artefakts: eine vollständige Funktion, einen knappen Bericht, eine Belegtabelle oder eine Antwort mit unterstützenden Schritten. Die Anforderung einer langen Erklärung macht es nicht zum separat benannten Thinking-Checkpoint.

Bewahren Sie für eine Dokumentaufgabe Abschnittskennungen und definieren Sie die vom Bericht zu beantwortenden Fragen. Geben Sie für Code eine relevante Funktion oder ein relevantes Modul, Eingabebeschränkungen und erwartete Ausgabe vor. Geben Sie für Mathematik die vollständige Aufgabenstellung vor und verlangen Sie ein abgegrenztes endgültiges Ergebnis. Vergleichen Sie zurückgegebene Berechnungen, Code oder Erklärung mit den gelieferten Bedingungen und tatsächlichen Ergebnissen.

Implementierung und Werkzeuge

Der Hersteller dokumentiert Werkzeugaufrufe und empfiehlt Qwen-Agent für Vorlagen und Parsing mit konfigurierten oder über MCP verbundenen Werkzeugen. Ein verbundener Ablauf kann Abruf, Inspektion oder zulässige Ausführung bereitstellen und tatsächliche Beobachtungen zurückgeben. Nennen Sie Werkzeuge, zulässige Handlungen und sichtbare Abschlussbedingungen und lassen Sie den endgültigen Bericht anschliessend Vorschläge von tatsächlich zurückgegebenen Ergebnissen trennen.

Multi-Token Prediction gehört zum Training; seine Nutzung bei Inferenz hängt jedoch von der Implementierung ab und ist nicht allgemein in jedem leichtgewichtigen Ablauf verfügbar. Eine Vorlage oder Architekturfunktion belegt nicht selbst Zugriff auf aktuelle Quellen, Dateien oder eine Codeumgebung. Bewahren Sie das genaue Modell und das von der ausgewählten Schnittstelle verwendete Gesprächsformat.

Extrem lange Texte

Der Hersteller validiert ungefähr eine Million Kontexttokens mit YaRN und gibt einen Ansatz mit Faktor vier auf Grundlage von 262’144 nativen Positionen an. Für Aufgaben mit 524’288 Tokens schlägt er Faktor zwei vor. Statische Skalierung kann die Leistung bei kürzeren Texten senken; die Konfiguration sollte deshalb dem tatsächlichen Bedarf an längeren Eingaben folgen.

Gliedern Sie langes Material nach Dokument, Codepfad oder Abschnitt und entfernen Sie sachfremde Wiederholungen. Verlangen Sie, dass die Antwort unterstützende Passagen oder Bedingungen benennt. Reservieren Sie Platz für die Antwort, statt die grösste Kontextzahl als vollständige Erinnerung an jedes gelieferte Detail zu behandeln. Die veröffentlichte Erweiterungszahl von 1’010’000 und die Validierung um eine Million gelten weiterhin für den Langkontextablauf des Herstellers.

Generierungsanleitung

Best Practices empfehlen temperature 0,7, top_p 0,8, top_k 20 und min_p 0. Wo unterstützt, kann eine Presence Penalty zwischen null und zwei wiederholten Text verringern; höhere Werte können jedoch Sprachen mischen oder die Qualität leicht senken. Der Hersteller empfiehlt 16’384 Tokens Ausgabelänge für die meisten Anfragen. Das ist ein empfohlenes Generierungsbudget, kein eigenständiges hartes Maximum; es sollte nicht die längeren Budgets der Thinking-Edition übernehmen.

Legen Sie die Ergebnisform ausdrücklich fest, etwa einen mathematischen Begrenzer oder ein Antwortfeld. Halten Sie das endgültige Artefakt leicht überprüfbar und prüfen Sie Berechnungen, Zitate oder Code anhand der Quelle. Diese reine Textedition nimmt Bilder, Audio oder Video nicht als eigene Eingabe entgegen; solche Materialien benötigen deshalb eine geeignete gesonderte Darstellung, bevor sie die Aufgabe unterstützen können.

Praktisches Ergebnis

Die nützliche Ausgabe ist ein konkretes Textartefakt auf Grundlage der gelieferten Bedingungen: eine Dokumenterklärung, ein Codevorschlag oder eine direkte Antwort mit erforderlichen unterstützenden Details. Langer Kontext und Werkzeugaufrufe können mehr Belege durch einen Ablauf führen, während der Non-Thinking-Vertrag den Ausgabestil dieser genauen Edition klar hält. Prüfen Sie das Ergebnis in der tatsächlichen Aufgabenumgebung, statt Richtigkeit aus Länge oder selbstsicherer Formulierung abzuleiten.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Explain a section-specific decision

Answer only from these procedure sections. Section 2: standard purchases need a manager's approval. Section 4: emergency safety purchases may proceed first, but must be reported to that manager within one day. Case: a broken emergency exit light needs replacement today. Give a concise recommendation with section references and identify the follow-up obligation. Do not invent an approval already granted.

Erwartetes Ergebnis

A direct recommendation with supporting sections and the one-day reporting obligation.

Ergebnis prüfen

The emergency exception retains its reporting condition and is not generalised to all purchases.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Einstieg

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ist Qwens Non-Thinking-Textedition mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Sie verbindet hybride Aufmerksamkeit, dünn besetzte Experten und Werkzeugaufrufe mit einem nativen Kontext von 262’144 Tokens, der sich per Konfiguration auf 1’010’000 erweitern lässt.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.000286 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0022 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00014 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.000286 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0022 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00014 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Alibaba /qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Einstieg

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct ist Qwens Non-Thinking-Textedition mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Sie verbindet hybride Aufmerksamkeit, dünn besetzte Experten und Werkzeugaufrufe mit einem nativen Kontext von 262’144 Tokens, der sich per Konfiguration auf 1’010’000 erweitern lässt.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.

KonfigurationTarifstaffelKontexttoken, mehr alsKontexttoken, bis einschliesslichGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifKontexttoken, mehr als—Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.000286 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0022 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00014 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschliesslichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.000286 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0022 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0.00014 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct: messages.min_items: 1

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Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung.

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