Qwen3-Next-80B-A3B vs Qwen3-235B-A22B-2507: Por que os modelos menores se destacam？

Índice

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Principais diferenças nas arquiteturas
Qwen3-Next-80B-A3B vs Qwen3-235B: Por que o modelo menor se mantém competitivo
Qwen3-Next-80B vs Qwen3-Next-80B-A3B：Comparação de Desempenho
Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Comparação de Velocidade de Inferência
Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Qual é melhor para geração de texto?
Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Qual é melhor para aplicações de chatbot?
Como acessar o Qwen3-Next-80B e o Qwen3-235B？

Em vários benchmarks, o Qwen3-Next-80B-A3B Instruct tem desempenho quase igual ao do Qwen3-235B-A22B Instruct, apesar de ter muito menos parâmetros. Esse equilíbrio surpreendente levanta naturalmente a pergunta: como um modelo menor pode se manter competitivo contra um gigante? A resposta está em suas inovações arquitetônicas — e este artigo vai explicar exatamente o porquê.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Principais diferenças nas arquiteturas

Em vários benchmarks principais, o Qwen3-Next-80B-A3B Instruct tem desempenho equivalente ao do Qwen3-235B-A22B Instruct, apresentando resultados quase idênticos no AIME25, LiveBench e LiveCodeBench. Esse desempenho leva naturalmente a um foco em suas diferenças arquitetônicas

Do Hugging Face

Modelo	Parâmetros Totais	Parâmetros Ativos	Camadas	Especialistas	Especialistas Ativados	Tipo de Atenção	Comprimento de Contexto	Modo	Foco Principal
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	80B	3B	48	64	2	Híbrida (DeltaNet + Gated)	Padrão (até 256K)	Instruct	Raciocínio leve, perguntas e respostas do dia a dia
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking	80B	3B	48	64	2	Híbrida (DeltaNet + Gated)	Padrão (até 256K)	Thinking	Raciocínio forte, resolução de problemas de múltiplos passos
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235B	22B	94	128	8	Híbrida (DeltaNet + Gated)	262K nativo, até 1M	Instruct	Alta capacidade em larga escala, melhor manipulação de contexto longo
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507	235B	22B	94	128	8	Híbrida (DeltaNet + Gated)	262K nativo, até 1M	Thinking	Escala massiva com capacidade de raciocínio aprimorada

Qwen3-Next-80B-A3B vs Qwen3-235B: Por que o modelo menor se mantém competitivo

O Qwen3-Next-80B-A3B é o primeiro modelo da série Qwen3-Next e se destaca por suas inovações arquitetônicas que maximizam a eficiência e a vazão de contexto longo.

Ele introduz a Atenção Híbrida, combinando DeltaNet com Portão e Atenção com Portão para substituir a atenção padrão, permitindo modelagem de contexto eficiente em comprimentos de sequência ultra longos.

Um design de Mistura de Especialistas (MoE) de Alta Esparsidade reduz drasticamente a proporção de ativação, diminuindo os FLOPs por token enquanto preserva a capacidade do modelo.

Para garantir robustez, o modelo integra Otimizações de Estabilidade, como normalização de camada centrada em zero e com decaimento de peso.

Por fim, a Predição de Múltiplos Tokens (MTP) melhora a eficiência do pré-treinamento e acelera a inferência. Juntas, essas melhorias tornam o Qwen3-Next-80B-A3B especialmente adequado para lidar com cargas de trabalho de larga escala e contexto longo, com eficiência e estabilidade.

Do Hugging Face

A capacidade de processar e sustentar mais contexto fortalece diretamente várias funcionalidades principais do modelo:

Compreensão de Documentos Longos
Ele pode processar livros inteiros, artigos de pesquisa ou transcrições longas em uma única passagem, evitando perda de informação por divisão em blocos.
Raciocínio entre Seções Distantes
Janelas de contexto mais longas permitem conexões entre partes distantes de um texto, melhorando a coerência lógica.
Manipulação de Tarefas Complexas
Aplicações como análise jurídica, pesquisa científica ou conversas de múltiplas turnos se beneficiam da retenção de detalhes por muitos tokens para raciocínio preciso.
Redução de Alucinação / Desvio
Manter o acesso à entrada completa reduz o risco de esquecer restrições anteriores ou inventar detalhes faltantes.
Escalabilidade para Aplicações Reais
Cenários empresariais — chatbots com históricos longos, geração aumentada por recuperação com milhares de tokens de contexto ou pipelines multimodais — se beneficiam diretamente do manuseio estável de sequências ultra longas.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-Next-80B-A3B：Comparação de Desempenho

Categoria	Benchmark	80B-A3B-Instruct	80B-A3B-Thinking	235B-A22B-Thinking	Modelo com maior desempenho
Conhecimento	MMLU-Pro	80.6	82.7	84.4	235B-Thinking
	MMLU-Redux	90.9	92.5	93.8	235B-Thinking
	GPQA	72.9	77.2	81.1	235B-Thinking
	SuperGPQA	58.8	60.8	64.9	235B-Thinking
Raciocínio	AIME25	69.5	87.8	92.3	235B-Thinking
	HMMT25	54.1	73.9	83.9	235B-Thinking
	LiveBench (Nov 2024)	75.8	76.6	78.4	235B-Thinking
Programação	LiveCodeBench v6	56.6	68.7	74.1	235B-Thinking
	MultiPL-E / CFEval*	87.8	2071 (CFEval)	2134 (CFEval)	235B-Thinking
	OJBench / Aider-Polyglot*	49.8 (Aider)	29.7 (OJBench)	32.5 (OJBench)	235B-Thinking
Alinhamento	IFEval	87.6	88.9	88.9 (empate)	80B-Thinking / 235B-Thinking
	Arena-Hard v2	82.7	62.3	79.7	80B-Instruct
	WritingBench	87.3	84.6	88.3	235B-Thinking
Agente	BFCL-v3	70.3	72.0	72.4	235B-Thinking
	TAU1-Retail	60.9	69.6	67.8	80B-Thinking
	TAU1-Airline	44.0	49.0	46.0	80B-Instruct
	TAU2-Retail	57.3	67.8	71.9	235B-Thinking
	TAU2-Airline	45.5	60.5	58.0	80B-Thinking
	TAU2-Telecom	13.2	43.9	45.6	235B-Thinking
Multilíngue	MultiIF	75.8	77.8	80.6	235B-Thinking
	MMLU-ProX	76.7	78.7	81.0	235B-Thinking
	INCLUDE	78.9	78.9	81.0	235B-Thinking
	PolyMATH	45.9	56.3	60.1	235B-Thinking

Os modelos 235B — Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 e Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — oferecem o maior desempenho absoluto, especialmente em conhecimento profissional, programação e raciocínio avançado.

Os modelos 80B têm desempenho muito acima do esperado para seu tamanho:

O Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking oferece capacidade de raciocínio próxima à do Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507, sendo uma escolha ideal quando eficiência e custo são prioridades.

O Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct compete de perto com o Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 em conhecimento e programação, enquanto supera ele em benchmarks de alinhamento como o Arena-Hard v2.

Ponto principal: O Qwen3-Next-80B-A3B foi projetado para eficiência sem sacrificar muito desempenho. Suas inovações arquitetônicas — Atenção Híbrida, MoE esparso e otimizações de estabilidade — permitem que um modelo menor fique lado a lado com seus equivalentes de 235B em muitas tarefas do mundo real.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Comparação de Velocidade de Inferência

Do Artificial Analysis

80B-Instruct = melhor equilíbrio entre velocidade + baixa latência.

Os modelos 235B são mais lentos, especialmente no modo Thinking, devido à escala maior e ao raciocínio mais pesado.

Os modelos Thinking (tanto 80B quanto 235B) têm latência e tempo de ponta a ponta significativamente maiores em comparação com o Instruct, devido aos passos de raciocínio explícitos.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Qual é melhor para geração de texto?

Escrita de romances / Ficção

Requisitos: Detalhes ricos de personagens, arcos longos, estilo imersivo, coerência.
235B: Detalhes criativos mais fortes, voz mais consistente, melhor em metáforas e complexidade.
80B: Janelas de contexto longo mantêm as tramas a um custo menor; iteração mais rápida; coerência suficiente para muitos leitores.

Artigos científicos / Escrita técnica

Requisitos: Precisão, estrutura, citações, jargões, fluxo lógico.
235B: Conhecimento de domínio mais profundo, maior precisão em detalhes, raciocínio mais forte.
80B: Geralmente suficiente para revisões e experimentos padrão, mas maior risco de pequenos erros em áreas de nicho.

Diálogos / Histórias de bate-papo

Requisitos: Coerência entre turnos, memória, seguimento de persona, velocidade.
235B: Ligeiramente melhor em lembrar detalhes e seguir instruções de persona estritas.
80B: Respostas mais rápidas com menor latência; o manuseio de contexto longo o torna forte para bate-papo interativo.

Não ficção criativa / Ensaios / Blogs

Requisitos: Equilíbrio entre fato e estilo, estrutura clara, persuasão.
235B: Melhor em argumentos ricos em fatos e complexos.
80B: Suficiente quando estilo e legibilidade importam mais do que precisão especializada; mais rápido para revisar rascunhos.

Poesia / Escrita estilizada

Requisitos: Linguagem imaginativa, ritmo, nuances sutis.
235B: Mais forte em vocabulário raro, criatividade e expressão sutil.
80B: Pode imitar o estilo bem, mas às vezes tem menos profundidade em metáforas raras.

Conclusão

Para precisão e profundidade de nível superior (escrita científica, trabalho técnico crítico, projetos criativos de alto nível), o 235B é a escolha melhor.
Para eficiência, velocidade e custo menor com qualidade sólida — especialmente para entradas longas como histórias ou históricos de bate-papo — o 80B é geralmente a opção mais inteligente.

Qwen3-Next-80B vs Qwen3-235B：Qual é melhor para aplicações de chatbot?

Necessidades de chatbots
Respostas rápidas, coerência em históricos longos, seguimento de instruções, algum raciocínio, eficiência de custos.

235B

Se destaca em conversas muito grandes, conhecimento especializado e raciocínio difícil.
Desvantagem: latência e custo de computação mais altos, menos ideal se a responsividade for importante.

80B

Latência menor, respostas mais rápidas.
Ainda mantém bom seguimento de instruções e manuseio de contexto graças a inovações arquitetônicas.
Escolha forte para chatbots interativos voltados para o usuário.

Conclusão principal

Para uma experiência de usuário fluida e respostas rápidas, o 80B é geralmente melhor.
Para domínios especializados ou muito exigentes, o 235B ainda pode ser preferido.

Como acessar o Qwen3-Next-80B e o Qwen3-235B？

1. Interface Web (mais fácil para iniciantes)

Experimente o Qwen3-Next-80B-A3B Instruct agora!

2. Acesso via API (para desenvolvedores)

A Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples.

O Qwen3-Next-80B-A3B Instruct custa $0,15 por milhão de tokens de entrada e $1,5 por milhão de tokens de saída, com um contexto de 65.536 tokens.

O Qwen3-Next-80B-A3B Thinking também custa $0,15 por milhão de tokens de entrada e $1,5 por milhão de tokens de saída, com o mesmo contexto de 65.536 tokens.

O Qwen3-235B-A22B Thinking-2507 é mais caro, custando $0,3 por milhão de tokens de entrada e $3 por milhão de tokens de saída, com um contexto de 131.072 tokens.

O Qwen3-235B-A22B Instruct-2507 tem preço de $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,8 por milhão de tokens de saída, com um contexto de 131.072 tokens.

Passo 1: Faça login e acesse a Biblioteca de Modelos

Faça login na sua conta e clique no botão Biblioteca de Modelos.

Passo 2: Escolha seu modelo

Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.

Passo 3: Inicie seu teste gratuito

Inicie seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.

Passo 4: Obtenha sua chave de API

Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API para você. Acessando a página de “Configurações“, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.

Passo 5: Instale a API

Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico da sua linguagem de programação.

Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de conclusões de chat para usuários de Python.

#Chat API
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-instruct",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

#Completion API
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.completions.create(
    model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
    prompt="The following is a conversation with an AI assistant.",
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].text)

3. Integração

Usando CLIs como Trae, Claude Code, Qwen Code

Se você quiser usar os principais modelos da Novita AI (como Qwen3-Coder, Kimi K2, DeepSeek R1) para assistência de codificação com IA no seu ambiente local ou IDE, o processo é simples: obtenha sua chave de API, instale a ferramenta, configure as variáveis de ambiente e comece a codificar.

Para comandos de configuração detalhados e exemplos, consulte os tutoriais oficiais:

Trae: Guia passo a passo para acessar modelos de IA na sua IDE
Claude Code: Como usar o Kimi-K2 no Claude Code no Windows, Mac e Linux
Qwen Code: Como usar a API compatível com OpenAI no Qwen Code (configuração em 60s!)

Fluxos de trabalho multiagente com o SDK de Agentes da OpenAI

Construa sistemas multiagente avançados integrando a Novita AI com o SDK de Agentes da OpenAI:

Plug-and-play: Use os LLMs da Novita AI em qualquer fluxo de trabalho de Agentes da OpenAI.
Suporta transferências, roteamento e uso de ferramentas: Projete agentes que podem delegar, triar ou executar funções, todos alimentados pelos modelos da Novita AI.
Integração com Python: Basta definir o endpoint do SDK como https://api.novita.ai/v3/openai e usar sua chave de API.

Conecte a API em plataformas de terceiros

API compatível com OpenAI: Aproveite uma migração e integração sem complicações com ferramentas como Cline e Cursor, projetadas para o padrão de API da OpenAI.

Hugging Face: Use modelos nos Spaces, pipelines ou com a biblioteca Transformers por meio dos endpoints da Novita AI.

Frameworks de agentes e orquestração: Conecte facilmente a Novita AI com plataformas parceiras como Continue, AnythingLLM ,LangChain, Dify e Langflow por meio de conectores oficiais e guias de integração passo a passo.

O Qwen3-Next-80B-A3B prova que a arquitetura importa tanto quanto o tamanho bruto. Com inovações como Atenção Híbrida e MoE esparso, ele oferece desempenho que rivaliza com seu equivalente de 235B em muitos benchmarks, ao mesmo tempo que oferece inferência mais rápida, menor latência e melhor eficiência. Para organizações que equilibram custo, velocidade e qualidade, o 80B se apresenta como uma alternativa forte que mostra que modelos menores, quando bem projetados, podem se manter competitivos contra gigantes.

Perguntas Frequentes

Como o 80B pode competir com o 235B em benchmarks difíceis?

O modelo 80B usa Atenção Híbrida e MoE esparso para reduzir o custo de computação enquanto preserva a capacidade do modelo, permitindo que ele iguale ou supere o 235B em tarefas como AIME25, LiveBench e LiveCodeBench.

Qual modelo é melhor para documentos longos ou histórico de bate-papo?

O 235B suporta um contexto nativo de 262K a 1M de tokens, mas o 80B também lida com até 256K tokens de forma eficiente. Para a maioria das aplicações do mundo real, o 80B oferece capacidade suficiente com velocidade maior e custo menor.

O 80B tem melhor alinhamento com preferências humanas?

Sim, no Arena-Hard v2, o Qwen3-Next-80B-A3B Instruct realmente supera o 235B, mostrando um alinhamento mais forte apesar de sua escala menor.

A Novita AI é uma plataforma de nuvem de IA que oferece aos desenvolvedores uma maneira fácil de implantar modelos de IA usando nossa API simples, além de fornecer uma nuvem de GPU acessível e confiável para construção e escalonamento.