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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

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

टेक्स्टइनपुट: textToolsReasoning262K11 सित॰ 2025 को जोड़ा गया

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Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 67% 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।
reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00262 है।

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking के बारे में

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking, Qwen का एक टेक्स्ट मॉडल है, जो Qwen3-Next श्रृंखला का हिस्सा है। यह एक reasoning-first चैट मॉडल है, जिसका अर्थ है कि यह तुरंत उत्तर देने के बजाय डिफ़ॉल्ट रूप से संरचित thinking traces उत्पन्न करता है। प्रदाता ने इसे 11 सितंबर 2025 को जारी किया, और इसका knowledge cutoff 30 सितंबर 2025 है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है। इसका context window 262,144 tokens है, और अधिकतम आउटपुट 235,929 tokens है, इसलिए इन सीमाओं के भीतर लंबे इनपुट और लंबी generations दोनों संभव हैं। चूंकि यह reasoning-first है, प्रतिक्रियाओं में आमतौर पर अंतिम उत्तर के साथ एक thinking trace भी शामिल होता है, और include_reasoning तथा reasoning पैरामीटर आपको यह नियंत्रित करने देते हैं कि प्रतिक्रिया में उस trace को कैसे संभाला जाए। यह त्वरित संवादात्मक उत्तरों के बजाय कठिन बहु-चरणीय समस्याओं के लिए बनाया गया है।

यह डिज़ाइन उपयोग के एक काफी विशिष्ट समूह की ओर संकेत करता है। प्रदाता इसे गणितीय प्रमाणों, कोड संश्लेषण और डिबगिंग, तर्क समस्याओं, और agentic कार्य के लिए उपयुक्त बताता है। व्यवहार में, आप इसका उपयोग तब करेंगे जब किसी कार्य के लिए कई परस्पर निर्भर चरणों की आवश्यकता हो, जैसे किसी derivation पर काम करना, किसी codebase में किसी bug का पता लगाना, या tool calls के अनुक्रम की योजना बनाना और उसे निष्पादित करना। यह सरल, latency-sensitive चैट के लिए कम स्पष्ट रूप से उपयुक्त है, जहां गैर-reasoning मॉडल आमतौर पर अधिक सीधा विकल्प होता।

api14 के माध्यम से आप इसे OpenAI-compatible API पर मॉडल id "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking" के साथ कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI client libraries base URL और मॉडल id बदलने के साथ काम करती हैं। समर्थित request पैरामीटर हैं frequency_penalty, include_reasoning, logprobs, max_tokens, presence_penalty, reasoning, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs और top_p। Tool calling और structured outputs दोनों उपलब्ध हैं, जो ऊपर वर्णित agentic और code-oriented कार्य के लिए महत्वपूर्ण हैं, और logprobs तथा top_logprobs आपको आवश्यकता पड़ने पर token-level visibility देते हैं।

तथ्यों से कुछ व्यावहारिक बातें निकलती हैं। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए image या audio कार्यों के लिए भिन्न मॉडल चाहिए। बड़ा context window और आउटपुट सीमा लंबे दस्तावेज़ों और विस्तारित reasoning के लिए उपयुक्त है, लेकिन thinking traces अतिरिक्त आउटपुट tokens जोड़ते हैं जिन्हें max_tokens सेट करते समय आप गिनना चाह सकते हैं। यदि आपका कार्य छोटा है और step-by-step reasoning से लाभ नहीं उठाता, तो reasoning-first डिज़ाइन रहित मॉडल अधिक सरल विकल्प हो सकता है।

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking 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-thinking" 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-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltyinclude_reasoninglogprobsmax_tokenspresence_penaltyreasoningrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 2,35,929
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-09-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

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

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking की कीमत इनपुट $0.52 / 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 Thinking की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 2,35,929 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output, reasoning effort नियंत्रण सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: StepFun: Step 3.7 Flash, TheDrummer: Skyfall 36B V2, Qwen: Qwen3.6 Flash। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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