阿里通义于 9 月 12 日发布下一代基础模型架构 Qwen3-Next。该架构针对大模型未来扩展趋势设计，采用全新高稀疏 MoE 架构，重构 Transformer 核心组件，实现训练和推理双重性价比突破。基于新架构，「打样」Qwen3-Next-80B-A3B 系列模型，性能媲美千问 3 旗舰版 235B 模型，计算效率大增，训练成本降超 90%。
每经记者｜叶晓丹 每经编辑｜张益铭
每经杭州 9 月 12 日电 （记者叶晓丹）9 月 12 日，阿里通义发布下一代基础模型架构 Qwen3-Next。Qwen3-Next 针对大模型在上下文长度和总参数两方面不断扩展 （Scaling） 的未来趋势而设计，采用全新的高稀疏 MoE 架构，并对经典 Transformer 核心组件进行了重构，创新采用线性注意力和自研门控注意力结合的混合注意力机制，实现了模型训练和推理的双重性价比突破。
基于这一新架构，阿里通义 「打样」 了 Qwen3-Next-80B-A3B 系列模型，开源指令 （Instruct） 和推理 （Thinking） 两大模型版本。新模型总参数 80B 仅激活 3B，性能可媲美千问 3 旗舰版 235B 模型，模型计算效率大幅提升。Qwen3-Next 训练成本较密集模型 Qwen3-32B 大降超 90%，长文本推理吞吐量提升 10 倍以上，并可支持百万 Tokens（文本处理的最小单位） 超长上下文。
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