Qwen3-Next-80B-A3Bは、最新のQwen3-Nextフレームワーク上に構築された最先端の推論モデルで、InstructおよびThinkingのバリアントを含みます。合計800億のパラメータを持ちながら、推論時に活性化するのはわずか30億で、非常に効率的かつ強力なパフォーマンスを実現し、大幅に大きな高密度モデルと競合します。
この記事では、Qwen3-Next-80B-A3Bのパフォーマンスを確認し、トップ3のAPIプロバイダ(Novita、Clarifai、Hyperbolic)を紹介し、基本情報、パフォーマンス、料金を比較して、AIワークフローに最適なものを選ぶお手伝いをします。
Qwen3-Next-80B-A3Bとは?
Qwen3-Next-80B-A3B はQwen3-Nextシリーズの最初のモデルであり、複数の分野で最先端のパフォーマンスを提供します。
Qwen3-Next-80B-A3Bの基本情報
| 仕様 | 詳細 |
|---|---|
| パラメータ | 合計800億、活性化30億 |
| アーキテクチャ | Mixture-of-Experts |
| レイヤー数 | 48 |
| エキスパート数 | 512 |
| トレーニング段階 | プリトレーニング(15Tトークン)&ポストトレーニング |
| コンテキストウィンドウ | ネイティブ262K |
| ライセンス | Apache 2.0 |
ベンチマークと主要機能
Instructモデルのパフォーマンス

- 大規模モデルを必要としない高性能:200B+クラスのモデルのコストをかけずに、フロンティアに近い精度を実現します。
- 汎用的な推論力:数学、コーディング、混合ベンチマークで強力な汎用推論を発揮し、幅広いワークロードで信頼できるデフォルトモデルとなります。
- Arena-Hard v2でのトップパフォーマンス:人間の好みタスクとの高い実世界のアライメントを提供します。
- コスト効率の良いアップグレード:超大規模パラメータに飛び込まずに、強力なインストラクションモデルを求めるチームに最適です。
- ドメイン間でバランスが良い:チャット、コード支援、分析、評価タスクにおいて、予測可能な品質で適しています。
Thinkingモデルのパフォーマンス

- 卓越した意図的な推論:数学(AIME25: 87.8)や長文論理タスクで際立ったスコアを記録。
- より効率的なChain-of-Thought:より深い推論品質を実現しつつ、巨大モデルよりもトークン使用量を抑えます。
- 高価な推論モデルに代わる強力な代替手段:Gemini 2.5 Flash Thinkingなどのモデルを、より低いパラメータ規模で上回るか同等のパフォーマンスを発揮。
- 意思決定、多段階問題解決、科学ワークフローに最適:速度よりも精度と深さが重要な場合に価値を発揮します。
- コーディングと評価で高いパフォーマンス:エンジニアリング、研究、エンタープライズ向け認知タスクで有用です。
適切なAPIプロバイダを選ぶには?
- コンテキスト長(大きいほど良い):コンテキスト長が長いほど、モデルは一度に多くのテキストを読み込んで処理でき、より深い要約、長い会話、複雑な推論をサポートします。
- トークンコスト(低いほど良い):トークンコストが低いほど、処理されるテキストあたりのコストが安くなり、頻繁なクエリや大規模なワークロードが予算に優しくなります。
- レイテンシ(低いほど良い):レイテンシが低いほどモデルの応答が速くなり、アシスタント、チャットツール、リアルタイムシステムで重要となるスムーズなインタラクションを実現します。
- スループット(高いほど良い):スループットが高いほど、モデルは同時により多くのリクエストを処理でき、高負荷時でも安定したパフォーマンスを維持します。
Qwen3-Next-80B-A3B APIプロバイダ比較
| プロバイダ | コンテキスト長 | 入力/出力価格 | 出力速度 (トークン/秒) | レイテンシ | 関数呼び出し | JSONモード |
| Novita AI | 131K | $0.15/$1.5 (1Mトークンあたり) | 147 | 0.89秒 | ✅ | ✅ |
| Clarifai | 262K | $1.09/$1.08 (1Mトークンあたり) | 175 | 0.32秒 | ❌ | ❌ |
| Hyperbolic | 262K | $0.3/$0.3 (1Mトークンあたり) | 323 | 0.77秒 | ❌ | ✅ |
Novita AI は総合的に最高の価値を提供します:最も低い価格、安定した速度、関数呼び出しとJSONモードの完全サポート。実際のプロダクション利用において最もコスト効率が高く、開発者フレンドリーなオプションです。Clarifai は大きなコンテキストウィンドウと低レイテンシを提供しますが、高いトークン価格と主要機能の欠如により、実際のスケーリングには高価で非現実的です。Hyperbolic は高速な出力速度と長いコンテキストを提供しますが、入力コストが高く関数呼び出しがないため、Novita AIと比較して柔軟性が制限されます。
トップのQwen3-Next-80B-A3B APIプロバイダ:Novita AI
Novita AI は、使いやすいAPIを使用してすぐにAIモデルを起動できる、簡素化されたクラウド環境を提供します。Qwen3-Next-80B-A3B、GLM 4.6、Kimi K2 Thinking、DeepSeek V3.2 Exp、GPT-OSSなどの手頃な価格のすぐに使えるマルチモーダルモデルを提供することで、設定の手間を省き、遅延なく構築を始められます。
Novita AI APIへのアクセス方法
ステップ1:ログインしてモデルライブラリにアクセス
アカウントにログインまたはサインアップし、モデルライブラリ ボタンをクリックします

ステップ2:モデルを選択
利用可能なオプションを参照し、ニーズに合ったモデルを選択します。

ステップ3:無料トライアルを開始
選択したモデルの機能を試すために、無料トライアルを開始します。

ステップ4:API KEYを取得
APIで認証するために、Novita AIは新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動し、画像のようにAPIキーをコピーします。

ステップ5:APIをインストール
プログラミング言語に固有のパッケージマネージャを使用してAPIをインストールします。
インストールが完了したら、必要なライブラリを開発環境に取り込みます。次に、APIキーを読み込んでNovita AI LLMをアクティブにします。以下のスニペットは、Pythonユーザーがチャット完了APIを操作する方法を示しています。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="<Your API Key>",
base_url="https://api.novita.ai/openai"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "こんにちは、お元気ですか?"}
],
max_tokens=32768,
temperature=0.7
)
print(response.choices[0].message.content)
トップ3のQwen3-Next-80B-A3B APIプロバイダ:Clarifai
Clarifaiは、画像、動画、テキストなどの非構造化データに対して、人工知能アプリケーションを構築、デプロイ、管理するためのハイブリッドクラウドプラットフォームを提供するAI企業です。
Clarifaiへのアクセス方法
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="", # あなたのClarifai APIキー
base_url="https://api.clarifai.com/v2/ext/openai/v1" # ClarifaiのOpenAI互換APIエンドポイント
)
response = client.chat.completions.create(
model="https://clarifai.com/qwen/qwen3/models/qwen3-next-80B-A3B-Thinking", # ClarifaiモデルURL
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは役立つアシスタントです。"},
{"role": "user", "content": "量子もつれの概念を説明してもらえますか?"}
],
tools=None,
tool_choice=None,
max_completion_tokens=100,
temperature=0.7,
stream=True,
)
トップ3のQwen3-Next-80B-A3B APIプロバイダ:Hyperbolic
Hyperbolicは、分散GPUリソースのネットワークを使用して手頃なコンピューティングパワーを提供する、AI開発向けオンデマンドプラットフォームを構築する企業です。
Hyperbolicへのアクセス方法
import requests
url = "https://api.hyperbolic.xyz/v1/chat/completions"
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer <api-key>"
}
data = {
"messages": [{
"role": "user",
"content": "SFでは何ができますか?"
}],
"model": "Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct",
"max_tokens": 507,
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.8
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())
よくある質問
Qwen3-Next-80B-A3Bモデルとは何ですか?
Qwen3-Nextアーキテクチャ上に構築された強力な大規模言語モデルで、高度な推論、強力なコーディング能力、そして推論の効率を維持しながら優れたパフォーマンスを提供します。
Qwen3-Next-80B-A3BはChain-of-Thought推論をサポートしていますか?
はい。Thinkingバリアントは、多段階推論、問題解決、数学、複雑な分析タスク向けに最適化されています。
Qwen3-Next-80B-A3Bに最適な価格を提供するプロバイダはどれですか?
Novita AI は常に最も低い入力コストと強力なパフォーマンスを提供し、実際のワークロードをスケーリングするための最もコスト効率の良いオプションです。
Novita AI は、開発者がシンプルなAPIを使用してAIモデルを簡単にデプロイできるAIクラウドプラットフォームであり、同時に手頃で信頼性の高いGPUクラウドを提供して構築とスケーリングをサポートします。
