アリババがより効率的なQwen3-Next人工知能モデルを発表

Jinse Financeによると、Alibaba傘下のTongyi Qianwenは次世代基盤モデルアーキテクチャ「Qwen3-Next」を発表し、このアーキテクチャに基づく「Qwen3-Next-80B-A3B」シリーズモデルをオープンソース化しました。この構造はQwen3のMoEモデル構造と比較して、以下のコア改良が行われています：ハイブリッドアテンションメカニズム、高スパースMoE構造、一連のトレーニング安定性に優れた最適化、そして推論効率を向上させるマルチトークン予測メカニズムです。Qwen3-Nextのモデル構造に基づき、Alibabaは「Qwen3-Next-80B-A3B-Base」モデルをトレーニングしました。このモデルは800億（80 billions）パラメータを持ちながら、実際にアクティブになるのは30億（3 billions）パラメータのみです。このBaseモデルはQwen3-32Bのデンスモデルと同等かそれ以上の性能を実現しつつ、トレーニングコスト（GPU hours）はQwen3-32Bの10分の1以下、32k以上のコンテキストでの推論スループットはQwen3-32Bの10倍以上となり、極めて高いトレーニングおよび推論コストパフォーマンスを実現しています。