Qwen3-Next-80B-A3B Υπολογιστής TPS

Ανοιχτά βάρη Alibaba 80B παράμετροι September 2025

Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..

Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο

61 κάρτες που μπορούν να το τρέξουν

818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για

Η μικρότερη κάρτα που χωράει

A100 PCIe 40 GB

40 GB · Q3_K_M · 124 tok/s

Ταχύτερη κάρτα

B200

235 tok/s · 180 GB

Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν Qwen3-Next-80B-A3B?

Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση

Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..

Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.

61 οι κάρτες ταιριάζουν

Υπολογισμός
Χρειάζεται Ποσοτικοποίηση Καλά
235 tok/s

141–376 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B200 NVIDIA 180 GB 8,000 GB/s Jan 2024 80.7 GB Q8_0 Άνετο
235 tok/s

141–376 · χαμηλή εμπιστοσύνη

B300 NVIDIA 288 GB 8,000 GB/s Sep 2025 80.7 GB Q8_0 Άνετο
188 tok/s

113–301 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI350X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 80.7 GB Q8_0 Άνετο
188 tok/s

113–301 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI355X AMD 288 GB 8,190 GB/s Jan 2025 80.7 GB Q8_0 Άνετο
150 tok/s

90–240 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300 AMD 128 GB 6,550 GB/s Jan 2023 80.7 GB Q8_0 Άνετο
144 tok/s

86–230 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 NVL NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 80.7 GB Q8_0 Άνετο
144 tok/s

86–230 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H200 SXM 141 GB NVIDIA 141 GB 4,890 GB/s Nov 2024 80.7 GB Q8_0 Άνετο
144 tok/s

86–230 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 80 GB NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Oct 2022 62.0 GB Q6_K Στενά
144 tok/s

86–230 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H800 SXM5 NVIDIA 80 GB 3,360 GB/s Mar 2023 62.0 GB Q6_K Στενά
138 tok/s

83–220 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI325X AMD 256 GB 6,000 GB/s Oct 2024 80.7 GB Q8_0 Άνετο
135 tok/s

81–216 · χαμηλή εμπιστοσύνη

GRID A100B NVIDIA 48 GB 1,870 GB/s May 2020 38.8 GB IQ4_XS Στενά
124 tok/s

74–198 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Jun 2020 34.1 GB Q3_K_M Στενά
124 tok/s

74–198 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100 SXM4 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s May 2020 34.1 GB Q3_K_M Στενά
124 tok/s

74–198 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A800 PCIe 40 GB NVIDIA 40 GB 1,560 GB/s Nov 2022 34.1 GB Q3_K_M Στενά
122 tok/s

73–195 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300A AMD 128 GB 5,325 GB/s Dec 2023 80.7 GB Q8_0 Άνετο
122 tok/s

73–195 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI300X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 80.7 GB Q8_0 Άνετο
122 tok/s

73–195 · χαμηλή εμπιστοσύνη

Radeon Instinct MI308X AMD 192 GB 5,325 GB/s Dec 2023 80.7 GB Q8_0 Άνετο
116 tok/s

70–185 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 NVL 94 GB NVIDIA 94 GB 3,940 GB/s Mar 2023 80.7 GB Q8_0 Στενά
106 tok/s

64–170 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 64 GB NVIDIA 64 GB 2,020 GB/s Mar 2023 52.7 GB Q5_K_M Στενά
98.8 tok/s

59–158 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 PCIe 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 80.7 GB Q8_0 Στενά
98.8 tok/s

59–158 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 94 GB NVIDIA 94 GB 3,360 GB/s Mar 2023 80.7 GB Q8_0 Στενά
98.8 tok/s

59–158 · χαμηλή εμπιστοσύνη

H100 SXM5 96 GB NVIDIA 96 GB 3,360 GB/s Mar 2023 80.7 GB Q8_0 Στενά
96.8 tok/s

58–155 · χαμηλή εμπιστοσύνη

RTX PRO 5000 Blackwell NVIDIA 48 GB 1,340 GB/s Mar 2025 38.8 GB IQ4_XS Στενά
87.2 tok/s

52–139 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100 SXM4 80 GB NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Nov 2020 62.0 GB Q6_K Στενά
87.2 tok/s

52–139 · χαμηλή εμπιστοσύνη

A100X NVIDIA 80 GB 2,040 GB/s Jun 2021 62.0 GB Q6_K Στενά

Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..

Σε καταγραφή

Πλήρης προδιαγραφή

Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..

Προέλευση

Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.

Οργάνωση
Alibaba
Τύπος οργανισμού
Industry
Χώρα
China
Δημοσιευμένο
10 September 2025

Τι κάνει

Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.

τομέας
Language
Εργασία
Language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation

Μέγεθος

Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.

παράμετροι
80B

80B - A3B

Δεδομένα εκπαίδευσης
15,000,000,000,000 tokens

Training Stage: Pretraining (15T tokens) & Post-training "Qwen3-Next is trained on a uniformly sampled subset (15T tokens) of Qwen3’s 36T-token pretraining corpus"

Εκπαίδευση υπολογιστών

Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.

Εκπαίδευση υπολογιστών
2.7 × 10²³ FLOP

6 FLOP / parameter / token * 3 * 10^9 active parameters * 15 * 10^12 pre-training tokens = 2.7e+23 FLOP "It uses less than 80% of the GPU hours needed by Qwen3-30A-3B, and only 9.3% of the compute cost of Qwen3-32B — while achieving better performance." (Qwen3-30A-3B compute estimation: 6.48e+23 FLOP, Qwen3-32B - 7.0848e+24 FLOP)

Πώς ιδρύθηκε
Operation counting

Διαθεσιμότητα

Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.

Βάρη
Open — downloadable
Πρόσβαση μοντέλου
Open weights (unrestricted)
Κωδικός εκπαίδευσης
Unreleased

Apache 2.0 https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct

Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
Qwen

Πώς ταξινομείται

Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.

Εγγραφή εμπιστοσύνης
Confident

Πηγές

Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.

Αναφορά
Qwen3-Next: Towards Ultimate Training & Inference Efficiency
Τελευταία ενημέρωση
28 November 2025

Οι ακραίοι

Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν Qwen3-Next-80B-A3B

Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..

  1. 01 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 235 tok/s
  2. 02 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q8_0 235 tok/s
  3. 03 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 188 tok/s
  4. 04 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q8_0 188 tok/s
  5. 05 Radeon Instinct MI300 128 GB · 6,550 GB/s · Q8_0 150 tok/s
  6. 06 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 144 tok/s
  7. 07 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q8_0 144 tok/s
  8. 08 H800 SXM5 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 144 tok/s
  9. 09 H100 SXM5 80 GB 80 GB · 3,360 GB/s · Q6_K 144 tok/s
  10. 10 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q8_0 138 tok/s

Τι σημαίνουν οι αριθμοί

Απαιτήσεις υλικού στην πράξη

Ελάχιστη κάρτα

A100 PCIe 40 GB

Μνήμη που απαιτείται

34.1 GB

Ταχύτερος

235 tok/s

Qwen3-Next-80B-A3B φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 80B. Αυτό το τοποθετεί πάνω από το καταναλωτικό υλικό, στην κατηγορία όπου μια ΚΑΡΤΑ αγοράζεται για αυτόν τον σκοπό αντί να επαναχρησιμοποιηθεί γι' αυτό. Ο αριθμός των ΚΑΡΤΩΝ που παρακολουθούμε που μπορούν να το διατηρήσουν: 61.

Το σημείο εισόδου είναι A100 PCIe 40 GB, με χωρητικότητα μνήμης 40 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 124 tokens ανά δευτερόλεπτο

Στην άλλη άκρη κάθεται B200, γεννά προσεγγιστικά 235 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.

Υπόβαθρο

Qwen3-Next-80B-A3B δημοσιεύθηκε από Alibaba, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια September 2025. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry.

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation.

Οι δημοσιευμένοι σταθμισμένοι παράμετροι σημαίνουν ότι το μοντέλο εκτελείται στον υπολογιστή σας αντί για κάποιου άλλου, το οποίο είναι αυτό που καθιστά την ερώτηση για το υλικό παρακάτω απαντήσιμη σε κάθε περίπτωση. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση Qwen.

Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης

Σε κάθε κάρτα που μπορεί να το εκτελέσει, το μέσο της γκάμας βρίσκεται σε 82.9 δεκάδες ανά δευτερόλεπτο 59 τους

Επειδή δρομολογεί κάθε token μέσω μιας υπο-ομάδας από τα βάρη του, παράγει κείμενο με τον ρυθμό ενός πολύ μικρότερου μοντέλου. Το κακό είναι ότι η μνήμη: όλα αυτά πρέπει να χωρέσουν, οπότε η ταχύτητα είναι ένα μπόνους αντί για έκπτωση στο υλικό.

Η εσωτερική του αρχιτεκτονική δεν είναι καταχωρημένη, οπότε η μνήμη προσεγγίζεται από τον αριθμό παραμέτρων και σημειώνεται αναλόγως. Αναμένετε η πραγματική τιμή να διαφέρει, περισσότερο σε μεγάλο πλαίσιο.

Εκπαίδευση και προελεύσεις

Η εκπαιδευτική εκτέλεση καταναλώνει περίπου 2.7 × 10²³ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.

Η εκπαίδευση κατανάλωσε ένα σύνολο περίπου 15,000,000,000,000 κωδικοί κειμένου

Βήμα προς βήμα

Πώς να επιλέξετε μια GPU για Qwen3-Next-80B-A3B

Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.

  1. 01

    Αρχίστε από τη στήλη μνήμης

    Αρχίστε από αυτό που πραγματικά χρειάζεται, το οποίο είναι η απαίτηση του Qwen3-Next-80B-A3B, χρειάζεστε γύρω 34.1 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Καμία ποσότητα επεξεργαστικής ισχύος δεν μπορεί να αντισταθμίσει μια κάρτα που δεν μπορεί να την κρατήσει.

  2. 02

    Ταιριάξτε το πλαίσιο με την πραγματική σας χρήση

    Ρυθμίστε το πλαίσιο σε αυτό που θα χρησιμοποιήσετε πραγματικά. Η μνήμη αυξάνεται με την συνομιλία, και είναι ο συνηθισμένος λόγος που μια κάρτα που φαινόταν εντάξει σταματά να ταιριάζει. Qwen3-Next-80B-A3B.

  3. 03

    Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε

    Κάθε κάρτα εκτελεί την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει, φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

  4. 04

    Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές

    Ταξινόμηση κατά ταχύτητα για να δείτε πώς οι ΚΑΡΤΕΣ κατατάσσονται για Qwen3-Next-80B-A3B. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 235 τοκ/σ.

  5. 05

    Κοίτα τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή

    Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του Qwen3-Next-80B-A3B. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.

  6. 06

    Δες τι άλλο τρέχει αυτή η κάρτα

    Κάθε σελίδα κάρτας επαναλαμβάνει αυτή τη διαδικασία για κάθε μοντέλο που διαθέτουμε, απαντώντας σε το τι άλλο είναι καλό για το υλικό πέρα από Qwen3-Next-80B-A3B.

Απαντήσεις

Qwen3-Next-80B-A3B — κοινές ερωτήσεις

01

Qwen3-Next-80B-A3B— πότε κυκλοφόρησε;

Δημοσιεύθηκε σε September 2025.

02

Qwen3-Next-80B-A3B— για τί χρησιμοποιείται;

Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering, System control, Code generation. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.

03

Qwen3-Next-80B-A3B— πού μπορώ να το κατεβάσω;

Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση Qwen. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.

04

Qwen3-Next-80B-A3B— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;

Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 2.7 × 10²³ FLOP. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.

05

Qwen3-Next-80B-A3B— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;

Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 14.6 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.

06

Qwen3-Next-80B-A3B— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;

Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 61. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.

07

Qwen3-Next-80B-A3B— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;

Κάθε κάρτα εμφανίζεται τρέχοντας την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει. Ο αριθμός των διακριτών επιπέδων συμπίεσης στις κάρτες που ταιριάζουν σε αυτήν: 5. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.

08

Qwen3-Next-80B-A3B— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;

Αυτές είναι εκτιμήσεις με πραγματικά περιθώρια σφάλματος, και οποιαδήποτε από αυτές θα μπορούσε λογικά να βρεθεί οπουδήποτε εντός της δημοσιευμένης περιοχής της, ανάλογα με το ποιο τρέξιμο χρησιμοποιείτε. Το ταχύτερο αποτέλεσμα εδώ: 141–376 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.

09

Qwen3-Next-80B-A3B— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;

Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι A100 PCIe 40 GB, με χωρητικότητα μνήμης 40 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 34.1 GB, και παράγει περίπου 124 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 61.

10

Qwen3-Next-80B-A3B— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;

Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 235 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 59.

11

Qwen3-Next-80B-A3B— πόσο VRAM χρειάζεται;

Χρειάζεται περίπου 34.1 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.

12

Qwen3-Next-80B-A3B— είναι ανοιχτού κώδικα;

Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.

13

Qwen3-Next-80B-A3B— πόσες παραμέτρους έχει;

Έχει αριθμό παραμέτρων 80B. 80B - A3B. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.

14

Qwen3-Next-80B-A3B— ποιος το δημιούργησε;

Δημοσιεύθηκε από Alibaba, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.

Πηγή

Αρχική δημοσίευση

Η καταγραφή ενημερώθηκε τελευταία φορά 28 November 2025

Η άλλη κατεύθυνση

Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;

Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.