Qwen3-Next-80B-A3B 与 Qwen3-235B-A22B-2507 对比：为何小模型表现更优？

在多项基准测试中，Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 的表现几乎与 Qwen3-235B-A22B Instruct 持平，尽管前者的参数量要少得多。这种出人意料的性能平衡自然引出一个问题：小模型如何能与大模型抗衡？答案在于两者的架构创新——本文将为你详细解读其中的原因。

Qwen3-Next-80B 与 Qwen3-235B 对比：架构核心差异

在多项关键基准测试中，Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 的表现与 Qwen3-235B-A22B Instruct 持平，在 AIME25、LiveBench 和 LiveCodeBench 上的得分几乎完全一致。这种性能表现自然让两者的架构差异成为关注焦点

来自 Hugging Face

模型	总参数量	激活参数量	层数	专家数量	激活专家数	注意力类型	上下文长度	模式	核心定位
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	80B	3B	48	64	2	混合（DeltaNet + 门控）	标准（最高 256K）	Instruct	轻量推理、日常问答
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking	80B	3B	48	64	2	混合（DeltaNet + 门控）	标准（最高 256K）	Thinking	强推理能力、多步骤问题求解
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235B	22B	94	128	8	混合（DeltaNet + 门控）	原生 262K，最高可扩至 1M	Instruct	大规模容量、更强的长上下文处理能力
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507	235B	22B	94	128	8	混合（DeltaNet + 门控）	原生 262K，最高可扩至 1M	Thinking	超大参数量、强化推理能力

Qwen3-Next-80B-A3B 与 Qwen3-235B 对比：小模型为何能站稳脚跟

Qwen3-Next-80B-A3B 是 Qwen3-Next 系列的首款模型，凭借最大化长上下文效率和吞吐量的架构创新脱颖而出。

它引入了混合注意力机制，结合门控 DeltaNet 和门控注意力替代标准注意力，可在超长序列长度下实现高效的上下文建模。

**高稀疏度混合专家（MoE）**设计大幅降低了激活比例，在保留模型容量的同时减少了每 token 的计算量（FLOPs）。

为保障模型鲁棒性，该模型集成了稳定性优化，包括零中心化、权重衰减层归一化等技术。

最后，**多 Token 预测（MTP）**提升了预训练效率并加速推理。这些增强特性共同使 Qwen3-Next-80B-A3B 能够以高效、稳定的方式处理大规模长上下文工作负载。

来自 Hugging Face

处理和承载更长上下文的能力直接强化了模型的几项核心能力：

• 长文档理解
  可一次性处理整本书、研究论文或长转录文本，避免分块处理导致的信息丢失。
• 跨段落推理
  更长的上下文窗口支持关联文本中相距较远的部分，提升逻辑连贯性。
• 复杂任务处理
  法律分析、科学研究或多轮对话等应用场景，可通过保留大量 token 中的细节来实现准确推理。
• 降低幻觉/内容漂移
  保留完整输入可降低遗忘早期约束、编造缺失细节的风险。
• 实际应用可扩展性
  企业级场景——包含长历史记录的聊天机器人、支持数千上下文 token 的检索增强生成（RAG）、多模态流水线等，都能从稳定的超长序列处理能力中直接受益。

Qwen3-Next-80B 与 Qwen3-Next-80B-A3B 对比：性能表现

类别	基准测试	80B-A3B-Instruct	80B-A3B-Thinking	235B-A22B-Thinking	最优模型
知识	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
推理	AIME25	69.5	87.8	92.3	235B-Thinking
	HMMT25	54.1	73.9	83.9	235B-Thinking
	LiveBench（2024年11月）	75.8	76.6	78.4	235B-Thinking
代码	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
对齐	IFEval	87.6	88.9	88.9（并列）	80B-Thinking / 235B-Thinking
	Arena-Hard v2	82.7	62.3	79.7	80B-Instruct
	WritingBench	87.3	84.6	88.3	235B-Thinking
智能体	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
多语言	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

235B 系列模型——Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 和 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507——拥有最高的绝对性能，在专业知识、代码生成和高级推理任务上表现尤为突出。

80B 系列模型的表现远超其参数量水平：

• Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 的推理能力接近 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，是追求效率和成本场景下的理想选择。
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 在知识和代码任务上与 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 表现接近，甚至在 Arena-Hard v2 等对齐基准测试中超越了后者。

核心结论： Qwen3-Next-80B-A3B 在保证效率的同时并未牺牲太多性能。其架构创新——混合注意力、稀疏 MoE 和稳定性优化——让这款小模型在众多实际任务中能够与 235B 同级别大模型比肩。

Qwen3-Next-80B 与 Qwen3-235B 对比：推理速度对比

来自 Artificial Analysis

80B-Instruct 是速度与低延迟的最佳平衡。

由于规模更大、推理逻辑更复杂，235B 系列模型速度更慢，在 Thinking 模式下尤为明显。

由于需要执行显式推理步骤，**Thinking 模式模型（包括 80B 和 235B）**的延迟和端到端耗时远高于 Instruct 模式。

Qwen3-Next-80B 与 Qwen3-235B 对比：哪款更适合文本生成

小说/虚构文学创作

• 需求：丰富的人物细节、长篇剧情线、沉浸式文风、内容连贯性。
• 235B：创意细节更丰富，文风更统一，隐喻和复杂情节处理能力更强。
• 80B：长上下文窗口可低成本支撑长篇剧情线，迭代速度更快，连贯性足以满足多数读者需求。

科学论文/技术写作

• 需求：准确性、结构化、引用规范、专业术语、逻辑流畅。
• 235B：领域知识更深入，细节准确率更高，推理能力更强。
• 80B：通常足以满足文献综述、常规实验的写作需求，但在细分领域出现小错误的概率更高。

对话/聊天类故事创作

• 需求：多轮对话连贯性、记忆保持、人设遵循、响应速度。
• 235B：在记忆细节、遵循严格人设指令方面略胜一筹。
• 80B：响应速度更快、延迟更低，长上下文处理能力使其在互动聊天场景中表现优异。

非虚构创作/散文/博客

• 需求：事实与文风平衡、结构清晰、有说服力。
• 235B：更擅长处理事实密集、逻辑复杂的论证。
• 80B：当文风和可读性比专业精确性更重要时，其表现完全足够，且草稿修改速度更快。

诗歌/风格化写作

• 需求：富有想象力的语言、韵律、细腻的意蕴。
• 235B：在生僻词汇使用、创意表达、细腻情感传递方面更强。
• 80B：可很好地模仿文风，但在生僻隐喻的深度上有时稍显不足。

总结

• 若追求顶级的精确度和深度（如科学写作、关键性技术文档、高端创意项目），235B 是更优选择。
• 若追求效率、速度和低成本，同时要求稳定的输出质量——尤其是处理故事、聊天历史等长输入场景——80B 通常是更明智的选择。

Qwen3-Next-80B 与 Qwen3-235B 对比：哪款更适合聊天机器人应用

聊天机器人核心需求
响应速度快、长历史对话连贯、指令遵循能力强、具备基础推理能力、成本可控。

235B

• 在超大规模对话、专业知识问答、复杂推理任务上表现优异。
• 缺点：延迟更高、计算成本更高，若对响应速度要求高则不太适合。

80B

• 延迟更低，响应速度更快。
• 得益于架构创新，仍能保持良好的指令遵循和上下文处理能力。
• 是面向用户的交互式聊天机器人的优质选择。

核心结论

• 若追求流畅的用户体验和快速响应，80B 通常是更优选择。
• 若面向专业领域或高要求场景，235B 可能仍是更合适的选择。

如何访问 Qwen3-Next-80B 和 Qwen3-235B？

1. 网页端（最适合新手）

立即试用 Qwen3-Next-80B-A3B Instruct！

2. API 接入（适合开发者）

Novita AI 是一款 AI 云平台，为开发者提供简单的 API，方便快速部署 AI 模型。

Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 定价为输入 $0.15/百万 token、输出 $1.5/百万 token，支持 65536 token 上下文。

Qwen3-Next-80B-A3B Thinking 定价同样为输入 $0.15/百万 token、输出 $1.5/百万 token，支持 65536 token 上下文。

Qwen3-235B-A22B Thinking-2507 价格更高，为输入 $0.3/百万 token、输出 $3/百万 token，支持 131072 token 上下文。

Qwen3-235B-A22B Instruct-2507 定价为输入 $0.15/百万 token、输出 $0.8/百万 token，支持 131072 token 上下文。

步骤1：登录并进入模型库

登录你的账号，点击模型库按钮。

步骤2：选择所需模型

浏览所有可选模型，选择符合你需求的型号。

步骤3：开启免费试用

开启免费试用，探索所选模型的能力。

步骤4：获取 API 密钥

用于 API 认证的密钥将由我们提供。进入「设置」页面，即可按照图中提示复制 API 密钥。

步骤5：安装 API SDK

使用对应编程语言的包管理器安装 API SDK。

安装完成后，将所需库导入你的开发环境，使用 API 密钥初始化 API，即可开始调用 Novita AI 的大语言模型。以下是 Python 用户调用聊天补全 API 的示例：

#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. 集成指南

使用 Trae,Claude Code、Qwen Code 等 CLI 工具

如果你想在本地环境或 IDE 中使用 Novita AI 的顶级模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）获得 AI 编程辅助，流程非常简单：获取 API 密钥、安装对应工具、配置环境变量，即可开始编程。

详细的安装命令和示例可参考官方教程：

• Trae：在 IDE 中访问 AI 模型的逐步指南
• Claude Code：如何在 Windows、Mac 和 Linux 上的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
• Qwen Code：如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 兼容 API（60 秒完成配置！）

使用 OpenAI Agents SDK 构建多智能体工作流

通过将 Novita AI 与 OpenAI Agents SDK 集成，构建高级多智能体系统：

• 即插即用： 可在任意 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的大语言模型。
• 支持交接、路由和工具调用： 可设计由 Novita AI 模型驱动的智能体，实现任务委派、分流或函数执行。
• Python 集成： 只需将 SDK 端点设置为 https://api.novita.ai/v3/openai，并配置你的 API 密钥即可。

在第三方平台接入 API

OpenAI 兼容 API： 可无缝迁移并集成到符合 OpenAI API 标准的工具中，例如 Cline 和 Cursor。

Hugging Face： 可通过 Novita AI 端点，在 Hugging Face Spaces、流水线或 Transformers 库中使用模型。

智能体与编排框架： 通过官方连接器和逐步集成指南，可轻松将 Novita AI 与 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等合作平台连接。

Qwen3-Next-80B-A3B 证明架构设计与参数量规模同样重要。 凭借混合注意力、稀疏 MoE 等创新技术，它在多项基准测试中的表现可与 235B 同级别大模型比肩，同时提供更快的推理速度、更低的延迟和更高的效率。对于需要平衡成本、速度和质量的企业而言，80B 是一个极具竞争力的选择，也证明了设计精良的小模型完全能够与大模型抗衡。

常见问题

80B 模型如何在困难基准测试中与 235B 模型竞争？

80B 模型采用混合注意力和稀疏 MoE 技术，在降低计算成本的同时保留了模型容量，使其在 AIME25、LiveBench、LiveCodeBench 等任务上的表现可与 235B 模型持平甚至超越。

哪款模型更适合处理长文档或聊天历史？

235B 原生支持 262K-1M token 的上下文，但 80B 也可高效处理最高 256K token 的输入。对于绝大多数实际应用场景，80B 的容量完全足够，且速度更快、成本更低。

80B 模型的人类偏好对齐效果更好吗？

是的，在 Arena-Hard v2 基准测试中，Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 的表现甚至超越了 235B 模型，尽管参数量更小，但人类偏好对齐效果更强。

Novita AI 是一款 AI 云平台，不仅为开发者提供简单的 API 来部署 AI 模型，还提供高性价比、可靠的 GPU 云服务，支持模型构建与扩容。

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