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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct

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

टेक्स्टइनपुट: textTools262K11 सित॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 80% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00224 है।

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct के बारे में

Qwen3 Next 80B A3B Instruct, Qwen की ओर से एक instruction-tuned चैट मॉडल है, जो Qwen3-Next श्रृंखला का हिस्सा है। यह एक टेक्स्ट मॉडल है, और प्रदाता इसे "thinking" traces के बिना तेज़, स्थिर प्रतिक्रियाओं के लिए अनुकूलित बताता है। इसे प्रदाता ने 2025-09-11 को जारी किया था और इसका knowledge cutoff 2025-09-30 है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसकी context window 262144 tokens है और अधिकतम आउटपुट 235929 tokens है, इसलिए यह बहुत लंबे prompts संभाल सकता है और एक ही अनुरोध में लंबे completions उत्पन्न कर सकता है। प्रदाता इसे reasoning, code generation, knowledge QA, और बहुभाषी कार्यों में जटिल कार्यों के लिए प्रस्तुत करता है। चूंकि यह thinking traces जारी नहीं करता, प्रतिक्रियाएं अलग reasoning चरणों के बजाय सीधे उत्तरों के रूप में वापस आती हैं।

ये विशेषताएं कुछ व्यावहारिक उपयोगों की ओर संकेत करती हैं। लंबे दस्तावेज़, बड़े codebases, या विस्तारित बातचीत इतिहास context window के भीतर आराम से फिट हो जाते हैं, जो summarization, पेस्ट की गई सामग्री पर question answering, और बहुत पूर्व context बनाए रखने वाले multi-turn assistants के लिए उपयुक्त है। प्रदाता के विवरण को देखते हुए code generation और explanation स्वाभाविक रूप से उपयुक्त हैं, जैसा कि knowledge QA और बहुभाषी handling है। बड़ा अधिकतम आउटपुट तब भी मदद करता है जब आपको छोटे उत्तर के बजाय एक लंबी एकल generation चाहिए, जैसे विस्तृत रिपोर्ट या पूरी फ़ाइल।

आप मॉडल को api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। अनुरोध परिचित chat completions आकार का पालन करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs और clients base URL और model id बदलने के साथ काम करते हैं। मॉडल कई request parameters का समर्थन करता है: frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। Tool calling और structured outputs tools, tool_choice, response_format, और structured_outputs parameters के माध्यम से उपलब्ध हैं, और seed तथा sampling controls आपको reproducibility और आउटपुट शैली को समायोजित करने देते हैं।

चूंकि यह केवल टेक्स्ट वाला मॉडल है, ऐसे कार्य जिनके लिए image, audio, या अन्य गैर-टेक्स्ट इनपुट चाहिए, वे इसकी स्वीकार्यता से बाहर हैं, और वहां multimodal मॉडल बेहतर विकल्प होगा। thinking traces का अभाव एक जानबूझकर किया गया trade है: यदि आप ऐसा मॉडल चाहते हैं जो अपने reasoning चरणों को उजागर करे, तो यह उसके लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है। हालांकि टेक्स्ट कार्यों के भीतर, बहुत बड़ी context window, बड़ी आउटपुट अनुमति, और tool तथा structured output समर्थन का संयोजन डेवलपर उपयोग के मामलों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है।

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 16,384
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-09-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct की कीमत इनपुट $0.32 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 16,384 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Z.ai: GLM 4.6V, DeepSeek: DeepSeek V3.1, Mistral: Codestral 2508। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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