阿里开源Qwen3-Next-80B-A3B 训练成本降至Qwen3-32B一成

会懂网AI资讯，9月13日，阿里通义千问团队在9月12日凌晨正式推出下一代基础模型架构Qwen3-Next，并同步开源基于该架构的80B-A3B系列，包含Instruct与Thinking两个版本，把新一代架构的完整权重直接交到开发者手中，供其在本地与云端自由微调与部署。

这组模型最引人注目的地方在于参数与成本之间的错位：总参数规模达到800亿，但每次推理仅激活30亿参数，官方给出的核心指标是训练成本较此前的Qwen3-32B下降90%，相当于把获得同等能力所需的训练投入压缩到了原来的十分之一，对需要持续迭代模型的团队而言意义远超省钱本身。

架构层面，Qwen3-Next采用了线性注意力与自研门控注意力相结合的混合注意力机制，用来大幅降低超长上下文场景下的计算复杂度。传统注意力机制在长序列上的开销随长度快速增长，这也是过去长文本推理成本高企、难以规模化商用的主要症结所在。

效率的提升直接反映在吞吐指标上。官方称在32K以上长度的长文本场景中，推理吞吐提升超过10倍，在中长文档处理与代码库级理解等任务上表现尤为明显。长桥点评认为，该系列性能可与Llama-3.1-405B相当，但推理成本降低50%。

资本市场的反应同样迅速而剧烈。阿里美股隔夜暴涨8%，创下2021年底以来的新高，港股盘中一度触及153.8港元，刷新近4年高点，年内累计涨幅超过80%，开源动作与股价表现形成了相互强化的效应，市场把这次发布视作对阿里AI叙事的一次重新定价。

板块层面，纳斯达克中国金龙指数当日收涨2.89%，百度、京东、拼多多等中概科技股全线跟涨。业内普遍认为，当训练成本被压缩一个数量级之后，大模型竞争的重心会从单纯堆算力转向架构效率与部署密度的比拼，算力预算有限的团队将获得更多参与机会。