Qwen3-Next-80B-A3B 與 Qwen3-235B-A22B-2507 對比：為何小模型表現更優？

在多項基準測試中，Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 的表現幾乎與 Qwen3-235B-A22B Instruct 持平，儘管其參數數量少得多。這種驚人的效能平衡自然會引發疑問：小模型如何能與巨型模型抗衡？答案就在於兩者的架構創新——本文將為你詳細解析原因。

Qwen3-Next-80B 與 Qwen3-235B 對比：架構核心差異

在多項關鍵基準測試中，Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 的表現與 Qwen3-235B-A22B Instruct 持平，在 AIME25、LiveBench 和 LiveCodeBench 上的結果幾乎一致。這樣的效能表現自然讓我們將重點放在兩者的架構差異上

來源：Hugging Face

模型	總參數量	活躍參數量	層數	專家數量	活躍專家數量	注意力類型	上下文長度	模式	核心定位
Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct	80B	3B	48	64	2	混合（DeltaNet + 門控）	標準（最高 256K）	Instruct	輕量推理、日常問答
Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking	80B	3B	48	64	2	混合（DeltaNet + 門控）	標準（最高 256K）	Thinking	強推理、多步驟問題解決
Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507	235B	22B	94	128	8	混合（DeltaNet + 門控）	原生 262K，最高可擴展至 1M	Instruct	大規模容量、更強的長上下文處理能力
Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507	235B	22B	94	128	8	混合（DeltaNet + 門控）	原生 262K，最高可擴展至 1M	Thinking	超大規模、強化推理能力

Qwen3-Next-80B-A3B 與 Qwen3-235B 對比：小模型為何能穩穩立足

Qwen3-Next-80B-A3B 是 Qwen3-Next 系列的首款模型，憑藉最大化長上下文效率與吞吐量的架構創新脫穎而出。

它引入了混合注意力（Hybrid Attention），結合門控 DeltaNet 與門控注意力取代標準注意力，可在超長序列長度下實現高效的上下文建模。

**高稀疏度專家混合（MoE）**設計大幅降低了活化比例，在保留模型容量的同時降低了每 token 的計算量（FLOPs）。

為確保穩定性，模型整合了穩定性優化技術，例如零中心化、帶權重衰減的層歸一化。

最後，**多 Token 預測（MTP）**提升了預訓練效率並加速推理。這些優化共同作用，使 Qwen3-Next-80B-A3B 能夠以高效、穩定的方式處理大規模長上下文工作負載。

來源：Hugging Face

處理和維持更長上下文的能力直接強化了模型的幾項核心能力：

• 長文件理解
  模型可單次處理完整書籍、研究論文或長篇逐字稿，避免因分段處理導致的資訊遺失。
• 跨段落推理
  更長的上下文窗口可連接文本中相距較遠的內容，提升邏輯連貫性。
• 複雜任務處理
  法律分析、科學研究或多輪對話等應用場景，可受益於跨越多個 token 的細節保留，實現更準確的推理。
• 降低幻覺/內容偏離
  保留完整輸入可降低遺忘早期限制條件、或捏造缺失細節的風險。
• 實際應用的擴展性
  企業場景——包含長歷史的聊天機器人、使用數千個上下文 token 的檢索增強生成（RAG）、或多模態流程——可直接從穩定的超長序列處理能力中受益。

Qwen3-Next-80B 與 Qwen3-Next-80B-A3B 對比：效能比較

類別	基準測試	80B-A3B-Instruct	80B-A3B-Thinking	235B-A22B-Thinking	最佳表現模型
知識	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
程式碼	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
對齊	IFEval	87.6	88.9	88.9（平手）	80B-Thinking / 235B-Thinking
	Arena-Hard v2	82.7	62.3	79.7	80B-Instruct
	WritingBench	87.3	84.6	88.3	235B-Thinking
智能體	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
多語言	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 模型——Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 與 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507——提供了最高的絕對效能，尤其在專業知識、程式碼編寫和高級推理任務上表現突出。

80B 模型的表現遠超其規模預期：

• Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking 的推理能力接近 Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507，是追求效率與成本效益場景的理想選擇。
• Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 在知識與程式碼任務上與 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 表現接近，甚至在 Arena-Hard v2 等對齊基準測試中超越了後者。

總結： Qwen3-Next-80B-A3B 在設計上兼顧效率與效能，並未犧牲太多表現。其架構創新——混合注意力、稀疏 MoE 與穩定性優化——讓这个小模型在許多實際任務中能與 235B 同系列模型正面抗衡。

Qwen3-Next-80B 與 Qwen3-235B 對比：推理速度比較

來源：Artificial Analysis

80B-Instruct = 速度 + 低延遲的最佳平衡點。

235B 模型速度更慢，尤其在 Thinking 模式下，原因在於模型規模更大、推理負擔更重。

**Thinking 模型（80B 與 235B 均適用）**相比 Instruct 模式，由於需要執行明確的推理步驟，延遲與端到端耗時都明顯更高。

Qwen3-Next-80B 與 Qwen3-235B 對比：哪個更適合文本生成

小說/虛構寫作

• 需求：豐富的角色細節、長情節線、沉浸式風格、內容連貫。
• 235B：創意細節更豐富，語調更一致，更擅長處理隱喻與複雜內容。
• 80B：長上下文窗口可低成本維持情節連貫；迭代速度更快；連貫性足以滿足多數讀者需求。

科學論文/技術寫作

• 需求：精確性、結構、引用、專業術語、邏輯流暢度。
• 235B：領域知識更紮實，細節準確度更高，推理能力更強。
• 80B：通常足以勝任文獻回顧與常規實驗撰寫，但在細分領域出現小錯誤的風險更高。

對話/聊天敘事

• 需求：多輪對話連貫、記憶能力、人設遵循、回覆速度。
• 235B：在記憶細節與嚴格遵循人設指令方面略勝一籌。
• 80B：回覆速度更快、延遲更低；長上下文處理能力使其在互動聊天場景中表現優異。

創意非虛構/散文/部落格文章

• 需求：事實與風格平衡、結構清晰、說服力。
• 235B：更擅長處理資訊密集、論證複雜的內容。
• 80B：當風格與可讀性比專業精確性更重要時，表現已足夠；草稿修改速度更快。

詩歌/風格化寫作

• 需求：想像力豐富的語言、節奏、細膩的微妙表達。
• 235B：更擅長使用罕見詞彙、創意表達與細膩的語句。
• 80B：能很好地模仿風格，但在罕見隱喻的深度上有時稍遜一籌。

結論

• 若追求頂級精確度與深度（科學寫作、關鍵技術工作、高端創意項目），235B 是更好的選擇。
• 若追求效率、速度與低成本，同時要求穩定的輸出品質——尤其是處理故事、聊天歷史等長輸入場景——80B 往往是更聰明的選擇。

Qwen3-Next-80B 與 Qwen3-235B 對比：哪個更適合聊天機器人應用場景

聊天機器人需求
快速回覆、長歷史對話連貫、指令遵循、基礎推理能力、成本效益。

235B

• 在超大規模對話、專業知識與高難度推理任務上表現優異。
• 缺點：延遲與計算成本更高，若對回覆速度要求高則不適合。

80B

• 延遲更低，回覆速度更快。
• 得益於架構創新，仍能保持良好的指令遵循與上下文處理能力。
• 是互動式、面向使用者的聊天機器人的強力選擇。

核心結論

• 若追求流暢的使用者體驗與快速回覆，80B 通常是更好的選擇。
• 若用於專業或高要求領域，235B 仍可能是首選。

如何存取 Qwen3-Next-80B 與 Qwen3-235B？

1. 網頁介面（最適合初學者）

立即試用 Qwen3-Next-80B-A3B Instruct！

2. API 存取（適合開發者）

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API，方便快速部署 AI 模型。

Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 定價為 每百萬輸入 token 0.15 美元、每百萬輸出 token 1.5 美元，支援 65,536 token 的上下文長度。

Qwen3-Next-80B-A3B Thinking 定價同樣為 每百萬輸入 token 0.15 美元、每百萬輸出 token 1.5 美元，上下文長度同樣為 65,536 token。

Qwen3-235B-A22B Thinking-2507 價格更高，為 每百萬輸入 token 0.3 美元、每百萬輸出 token 3 美元，提供 131,072 token 的上下文長度。

Qwen3-235B-A22B Instruct-2507 定價為 每百萬輸入 token 0.15 美元、每百萬輸出 token 0.8 美元，上下文長度為 131,072 token。

步驟 1：登入並進入模型庫

登入你的帳號，點擊 模型庫 按鈕。

步驟 2：選擇你需要的模型

瀏覽所有可選模型，選擇符合你需求的版本。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，體驗所選模型的能力。

步驟 4：取得 API 金鑰

若要使用 API 進行身份驗證，我們會為你提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API 套件

使用對應程式語言的套件管理器安裝 API 套件。

安裝完成後，將所需庫匯入你的開發環境，使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者調用聊天補全 API 的範例：

#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. 整合指南

使用 Trae、Claude Code、Qwen Code 等 CLI 工具

若你想在本地環境或 IDE 中使用 Novita AI 的頂級模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）獲取 AI 編程輔助，流程非常簡單：取得 API 金鑰、安裝對應工具、配置環境變數，即可開始編程。

詳細的設置指令與範例可參考官方教程：

• Trae：在 IDE 中存取 AI 模型的逐步指南
• Claude Code：如何在 Windows、Mac 和 Linux 的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
• Qwen Code：如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 相容 API（60 秒完成設置！）

使用 OpenAI Agents SDK 構建多智能體工作流

透過將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，構建高級多智能體系統：

• 即插即用：可在任何 OpenAI Agents 工作流中使用 Novita AI 的 LLM。
• 支援交接、路由與工具調用：可設計能委派任務、分流處理或執行函式的智能體，所有能力均由 Novita AI 的模型提供。
• Python 整合：只需將 SDK 端點設置為 https://api.novita.ai/v3/openai，並使用你的 API 金鑰即可。

在第三方平台連接 API

OpenAI 相容 API：可無縫遷移並整合至符合 OpenAI API 標準的工具，例如 Cline 與 Cursor。

Hugging Face：可透過 Novita AI 端點，在 Hugging Face Spaces、pipeline 或 Transformers 庫中使用模型。

智能體與編排框架：透過官方連接器與逐步整合指南，可輕鬆將 Novita AI 與合作夥伴平台連接，包括 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 與 Langflow。

Qwen3-Next-80B-A3B 證明了架構設計的重要性不亞於模型規模。 憑藉混合注意力、稀疏 MoE 等創新技術，它在多項基準測試中的表現可與 235B 同系列模型比肩，同時還具備更快的推理速度、更低的延遲與更高的效率。對於需要平衡成本、速度與品質的組織而言，80B 是一個強力的替代方案，證明了設計優良的小模型也能與巨型模型抗衡。

常見問題

80B 模型如何在困難的基準測試中與 235B 模型競爭？

80B 模型採用混合注意力與稀疏 MoE 技術，在保留模型容量的同時降低了計算成本，使其在 AIME25、LiveBench、LiveCodeBench 等任務上的表現能與 235B 模型持平甚至超越。

處理長文件或聊天歷史時，哪個模型更合適？

235B 原生支援 262K 至 1M token 的上下文長度，但 80B 也能高效處理最高 256K token 的輸入。對於大多數實際應用場景而言，80B 的容量已足夠，且速度更快、成本更低。

80B 模型是否更符合人類偏好？

是的，在 Arena-Hard v2 測試中，Qwen3-Next-80B-A3B Instruct 的表現甚至超越了 235B 模型，證明了儘管規模更小，但其對齊人類偏好的能力更強。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 方便快速部署 AI 模型，同時也提供平價、可靠的 GPU 雲端服務，用於構建與擴展 AI 應用。

推薦閱讀

• Novita Kimi K2 API 現已支援函式調用！
• 為何 Kimi K2 的 VRAM 需求對所有人都是挑戰？
• 存取 Kimi K2：解鎖更平價的 Claude Code 與 MCP 整合，還有更多功能！