格隆汇9月12日｜阿里巴巴旗下通义千问发布了下一代基础模型架构Qwen3-Next，并开源了基于该架构的Qwen3-Next-80B-A3B系列模型。该结构相比Qwen3的MoE模型结构,进行了以下核心改进：混合注意力机制、高稀疏度MoE结构、一系列训练稳定友好的优化，以及提升推理效率的多token预测机制。基于Qwen3-Next的模型结构，阿里训练了Qwen3-Next-80B-A3B-Base模型，该模型拥有800亿参数仅激活30亿参数。该Base模型实现了与Qwen3-32B dense模型相近甚至略好的性能，而它的训练成本(GPU hours) 仅为Qwen3-32B的十分之一不到，在32k以上的上下文下的推理吞吐则是Qwen3-32B的十倍以上，实现了极致的训练和推理性价比。