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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist Qwens Textmodell für Schlussfolgerungen mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es nutzt nur den Denkmodus, hybride Aufmerksamkeit und sparse Experten für komplexe Aufgaben, mit 262.144 Tokens nativem Kontext und bedingter Erweiterung auf 1.010.000.

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: komplexes Schlussfolgern mit Text

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist die Textausführung von Qwen3-Next, die ausschließlich im Denkmodus arbeitet. Der Hersteller empfiehlt sie für hochkomplexe Schlussfolgerungsaufgaben und weist darauf hin, dass ihr Denken länger ausfallen kann als bei früheren Modellen. Sie nimmt Text entgegen und liefert Text, darunter eine erläuterte Antwort oder einen Codevorschlag. Halten Sie sie von Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct und Qwen3-Coder-Next getrennt, deren Verträge ohne separate Denkblöcke anders sind.

Die Familie führt hybride Aufmerksamkeit aus Gated DeltaNet und Gated Attention, Experten mit hoher Sparsität, Stabilitätstechniken wie nullzentrierte Schichtnormalisierung mit Gewichtsabklingung sowie die Vorhersage mehrerer Tokens ein. Qwen beschreibt außerdem die Stabilisierung des bestärkenden Lernens mit GSPO. Dies sind Trainings- und Architekturmerkmale. Effizienzgewinne hängen von der Implementierung ab und sollten nicht in eine allgemeingültige Aussage zur Antwortzeit umgedeutet werden.

Modellübersicht

Das Modell hat insgesamt 80 Milliarden Parameter und aktiviert drei Milliarden. Seine 48 Schichten folgen einem Expertenmuster aus drei DeltaNet-Schichten und einer Schicht mit Gated Attention. Der Hersteller nennt 512 Experten, zehn aktivierte Experten und einen gemeinsamen Experten sowie Vortraining auf 15 Billionen Tokens mit anschließendem Nachtraining. Aktivierte Parameter sind nicht die Größe des vollständigen Checkpoints.

Der native Kontext umfasst 262.144 Tokens, mit dokumentierter Erweiterung auf 1.010.000. Quelltext, frühere Nachrichten, Werkzeugbeobachtungen, Denkprozess und endgültige Ausgabe teilen sich das konfigurierte Sequenzbudget. Für komplexes Denken empfiehlt der Hersteller nach Möglichkeit einen konfigurierten Kontext von mehr als 131.072, selbst wenn ein kleineres Fenster den Speicherdruck verringern würde.

Die Schnittstelle mit ausschließlichem Denkmodus verwenden

Die Standard-Chatvorlage enthält bereits die öffnende Denkmarkierung. Eine zurückgelieferte Sequenz kann deshalb die schließende Markierung enthalten, ohne die öffnende zu wiederholen. Dies ist eine normale Formatierung nach der Anleitung des Herstellers, kein Beleg dafür, dass die Überlegungen fehlen. Das Modell unterstützt nur den Denkmodus; eine Bitte um eine knappe Endantwort macht daraus keine Ausführung ohne separate Denkblöcke.

Geben Sie bei einem mathematischen oder logischen Problem die vollständige Aufgabenstellung, Definitionen, Einheiten und zulässigen Annahmen an. Fordern Sie eine klar abgegrenzte Endantwort mit den zur Prüfung nötigen unterstützenden Schritten. Stellen Sie für Überlegungen zu Code die relevante Funktion, Eingabe und das gewünschte Verhalten bereit und verlangen Sie dann einen erläuterten Vorschlag. Vergleichen Sie die unterstützenden Berechnungen oder den vorgeschlagenen Patch mit den bereitgestellten Bedingungen und tatsächlichen Ergebnissen.

Implementierung und Werkzeuge

Die Beispiele des Herstellers unterstützen Entwicklungs- und Werkzeugabläufe und empfehlen Qwen-Agent für Werkzeugvorlagen und Parsing, mit konfigurierten oder über MCP angeschlossenen Werkzeugen. Definieren Sie die zulässigen Werkzeuge, das Aufgabenziel und eine beobachtbare Abschlussbedingung. Die Anwendung führt externe Aktionen aus und gibt tatsächliche Beobachtungen zurück; das Modell kann diese Rückmeldung anschließend in seiner nächsten Antwort verwenden.

Die Vorhersage mehrerer Tokens ist Teil des Trainings, ihre Nutzung bei der Inferenz hängt jedoch von der Implementierung ab und ist nicht allgemein in jedem leichtgewichtigen Ablauf verfügbar. Bewahren Sie diese Unterscheidung bei der Bewertung einer Bereitstellung. Werkzeug- oder Architekturfähigkeiten allein belegen keinen Zugriff auf Dateien, aktuelle Quellen oder eine Ausführungsumgebung über eine andere Anwendung.

Besonders lange Texte

Die dokumentierte Erweiterung verwendet YaRN. Der Hersteller validiert einen Kontext von ungefähr einer Million Tokens und nennt eine Konfiguration mit Faktor vier auf Grundlage der nativen 262.144 Positionen; für Aufgaben mit 524.288 Tokens schlägt er Faktor zwei vor. Statische Skalierung kann die Leistung bei kürzeren Texten beeinflussen. Sie sollte deshalb dem tatsächlichen Bedarf an längeren Eingaben folgen.

Ordnen Sie eine große Eingabe mit Dokumentgrenzen sowie Code- oder Abschnittskennungen. Formulieren Sie die Frage und das erwartete Arbeitsergebnis, damit das Modell relevante Belege verbinden kann, statt das gesamte Fenster als Ersatz für eine klare Aufgabe zu behandeln. Reservieren Sie Platz für den möglicherweise langen Denkprozess und das Endergebnis.

Empfehlungen zur Generierung

Die Best Practices empfehlen temperature 0,6, top_p 0,95, top_k 20 und min_p 0. Soweit unterstützt, kann eine Präsenzstrafe zwischen null und zwei Wiederholungen reduzieren; höhere Werte können jedoch Sprachen vermischen oder die Qualität leicht mindern. Qwen empfiehlt ein Generierungsbudget von 32.768 Tokens für die meisten Fragen und 81.920 für ungewöhnlich komplexe Mathematik- oder Programmieraufgaben. Dies sind Empfehlungen, keine unabhängigen harten Ausgabegrenzen.

Geben Sie das Format der Endantwort ausdrücklich an, etwa ein abgegrenztes mathematisches Ergebnis oder ein Antwortfeld. Der Hersteller empfiehlt nach der Vorlage dieses Checkpoints, in früheren Assistentennachrichten die endgültigen Ausgaben ohne Denkinhalte beizubehalten. Optionen späterer Modelle zum Erhalten historischer Überlegungen sollten nicht automatisch übernommen werden.

Wesentliche Grenzen

Dies ist ein reines Textmodell. Bilder, Audio oder Video benötigen eine geeignete separate Darstellung, bevor sie in diesem Ablauf als Belege dienen können. Langer Denkprozess und Kontext sind endliche Ressourcen, und detaillierte Überlegungen beweisen nicht unabhängig die Richtigkeit eines Ergebnisses. Prüfen Sie Annahmen, Berechnungen und generierten Code anhand der bereitgestellten Quelle. Das nützliche Ergebnis ist eine überprüfbare Antwort oder ein Arbeitsergebnis mit weiterhin sichtbaren Belegen und gewahrter Identität als Ausführung mit ausschließlichem Denkmodus.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Identify what a logic puzzle actually determines

Exactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, 'B took it.' B says, 'C took it.' C says, 'I did not take it.' Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined.

Erwartetes Ergebnis

A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion.

Ergebnis prüfen

The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking

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

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

Start

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist Qwens Textmodell für Schlussfolgerungen mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es nutzt nur den Denkmodus, hybride Aufmerksamkeit und sparse Experten für komplexe Aufgaben, mit 262.144 Tokens nativem Kontext und bedingter Erweiterung auf 1.010.000.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking
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 $0.0003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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-thinking", "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-thinking',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-thinking',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-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

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

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

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

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

Start

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist Qwens Textmodell für Schlussfolgerungen mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es nutzt nur den Denkmodus, hybride Aufmerksamkeit und sparse Experten für komplexe Aufgaben, mit 262.144 Tokens nativem Kontext und bedingter Erweiterung auf 1.010.000.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabetypen
text
Ausgabetypen
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking
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 $0.0003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token
KonfigurationAnfragelängenstufe 1Tarifstaffel—Kontexttoken, mehr als0Kontexttoken, bis einschließlichKeine ObergrenzeGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0003 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.0024 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben — / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde — / 1K Token

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-thinking",
  "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-thinking', '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-thinking', '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-thinking

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

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

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

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

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

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

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

Welche Grenzen gelten?

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

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