Qwen3 Next 80B A3B Thinking API

qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking

Qwen3-Next-80B-A3B-Thining 是 Qwen3-Next 系列中优先推理的对话模型，默认输出结构化的"思维"轨迹。该模型专为复杂多步骤问题设计，涵盖数学证明、代码合成/调试、逻辑推理和智能体规划等领域，在知识理解、推理能力、编程实践、对齐性能及多语言评估中均表现卓越。相比此前Qwen3系列版本，该模型显著提升了长链思维下的稳定性与推理时的高效扩展性，经过调优后能够遵循复杂指令，同时减少重复性或偏离任务的行为。该模型适用于智能体框架与工具调用（函数调用）、高频率检索的工作流程，以及需要分步解决方案的标准化基准测试。它支持生成长篇详细的内容完成结果，并采用面向吞吐量的技术（如多令牌预测）以加速生成过程。需注意该模型仅运行在纯思维模式下。

模型 ID: qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking
更新日期: 2025-09-12
模型能力: 文本生成、深度思考
上下文长度: 256 K
模型价格（每 1000 tokens 输入）: ¥ 0.00175
模型价格（每 1000 tokens 输出）: ¥ 0.0175
模型系列: Qwen

API 接口地址：

https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions

此 API 接口兼容 OpenAI 的接口规范，也就是可以直接使用 OpenAI 的 SDK 来调用各个模型。仅需替换以下两项配置即可：

base_url 替换为 https://wcode.net/api/gpt/v1

api_key 替换为从 https://wcode.net/get-apikey 获取到的 API Key

具体可参考下方的各编程语言代码示例中的 openai sdk 调用示例。

请求方法：

POST

各编程语言代码示例：

# TODO: 以下代码中的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

curl --request POST 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer API_KEY' \
--data '{
    "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "你好"
        }
    ]
}'

import Foundation

let headers = [
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  "content-type": "application/json"
]
let parameters = [
  "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
  "messages": [
    [
      "role": "user",
      "content": "你好"
    ]
  ]
] as [String : Any]

let postData = JSONSerialization.data(withJSONObject: parameters, options: [])

let request = NSMutableURLRequest(url: NSURL(string: "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")! as URL,
                                        cachePolicy: .useProtocolCachePolicy,
                                    timeoutInterval: 60.0)
request.httpMethod = "POST"
request.allHTTPHeaderFields = headers
request.httpBody = postData as Data

let session = URLSession.shared
let dataTask = session.dataTask(with: request as URLRequest, completionHandler: { (data, response, error) -> Void in
  if (error != nil) {
    print(error as Any)
  } else {
    let httpResponse = response as? HTTPURLResponse
    print(httpResponse)
  }
})

dataTask.resume()

var headers = {
  'Content-Type': 'application/json',
  'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
};
var request = http.Request('POST', Uri.parse('https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions'));
request.body = json.encode({
  "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});
request.headers.addAll(headers);

http.StreamedResponse response = await request.send();

if (response.statusCode == 200) {
  print(await response.stream.bytesToString());
}
else {
  print(response.reasonPhrase);
}

require 'uri'
require 'net/http'

url = URI("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")

http = Net::HTTP.new(url.host, url.port)
http.use_ssl = true

request = Net::HTTP::Post.new(url)
request["Authorization"] = 'Bearer API_KEY'     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
request["content-type"] = 'application/json'
request.body = "{\"model\":\"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}"

response = http.request(request)
puts response.read_body

use serde_json::json;
use reqwest;

#[tokio::main]
pub async fn main() {
  let url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions";

  let payload = json!({
    "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
    "messages": (
      json!({
        "role": "user",
        "content": "你好"
      })
    )
  });

  let mut headers = reqwest::header::HeaderMap::new();
  headers.insert("Authorization", "Bearer API_KEY".parse().unwrap());     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  headers.insert("content-type", "application/json".parse().unwrap());

  let client = reqwest::Client::new();
  let response = client.post(url)
    .headers(headers)
    .json(&payload)
    .send()
    .await;

  let results = response.unwrap()
    .json::<serde_json::Value>()
    .await
    .unwrap();

  dbg!(results);
}

CURL *hnd = curl_easy_init();

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_CUSTOMREQUEST, "POST");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_URL, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

struct curl_slist *headers = NULL;
headers = curl_slist_append(headers, "Authorization: Bearer API_KEY");    // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
headers = curl_slist_append(headers, "content-type: application/json");
curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_HTTPHEADER, headers);

curl_easy_setopt(hnd, CURLOPT_POSTFIELDS, "{\"model\":\"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

CURLcode ret = curl_easy_perform(hnd);

package main

import (
  "fmt"
  "strings"
  "net/http"
  "io"
)

func main() {
  url := "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

  payload := strings.NewReader("{\"model\":\"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}")

  req, _ := http.NewRequest("POST", url, payload)

  req.Header.Add("Authorization", "Bearer API_KEY")     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  req.Header.Add("content-type", "application/json")

  res, _ := http.DefaultClient.Do(req)

  defer res.Body.Close()
  body, _ := io.ReadAll(res.Body)

  fmt.Println(res)
  fmt.Println(string(body))
}

using System.Net.Http.Headers;


var client = new HttpClient();

var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

request.Headers.Add("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

request.Content = new StringContent("{\"model\":\"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", null, "application/json");

var response = await client.SendAsync(request);

response.EnsureSuccessStatusCode();

Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());

var client = new RestClient("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions");

var request = new RestRequest("", Method.Post);

request.AddHeader("Authorization", "Bearer API_KEY");     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey

request.AddHeader("content-type", "application/json");

request.AddParameter("application/json", "{\"model\":\"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}", ParameterType.RequestBody);

var response = client.Execute(request);

const axios = require('axios');

let data = JSON.stringify({
  "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
});

let config = {
  method: 'post',
  maxBodyLength: Infinity,
  url: 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions',
  headers: {
    'Content-Type': 'application/json',
    'Authorization': 'Bearer API_KEY'     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  },
  data : data
};

axios.request(config).then((response) => {
  console.log(JSON.stringify(response.data));
}).catch((error) => {
  console.log(error);
});

OkHttpClient client = new OkHttpClient();

MediaType mediaType = MediaType.parse("application/json");

RequestBody body = RequestBody.create(mediaType, "{\"model\":\"qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好\"}]}");

Request request = new Request.Builder()
  .url("https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions")
  .post(body)
  .addHeader("Authorization", "Bearer API_KEY")             // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  .addHeader("content-type", "application/json")
  .build();

Response response = client.newCall(request).execute();

$client = new \GuzzleHttp\Client();

$headers = [
  'Content-Type' => 'application/json',
  'Authorization' => 'Bearer API_KEY',     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
];

$body = '{
  "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}';

$request = new \GuzzleHttp\Psr7\Request('POST', 'https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions', $headers, $body);

$response = $client->sendAsync($request)->wait();

echo $response->getBody();

$curl = curl_init();

curl_setopt_array($curl, [
  CURLOPT_URL => "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions",
  CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
  CURLOPT_ENCODING => "",
  CURLOPT_MAXREDIRS => 5,
  CURLOPT_TIMEOUT => 300,
  CURLOPT_CUSTOMREQUEST => "POST",
  CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode([
    'model' => 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking',
    'messages' => [
      [
        'role' => 'user',
        'content' => '你好'
      ]
    ]
  ]),
  CURLOPT_HTTPHEADER => [
    "Authorization: Bearer API_KEY",     // TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
    "content-type: application/json",
  ],
]);

$response = curl_exec($curl);
$error = curl_error($curl);

curl_close($curl);

if ($error) {
  echo "cURL Error #:" . $error;
} else {
  echo $response;
}

import requests
import json

url = "https://wcode.net/api/gpt/v1/chat/completions"

payload = {
  "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
}

headers = {
  "Authorization": "Bearer API_KEY",     # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
  "content-type": "application/json"
}

response = requests.post(url, json=payload, headers=headers)

print(json.dumps(response.json(), indent=4, ensure_ascii=False))

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://wcode.net/api/gpt/v1",
  api_key="API_KEY"                             # TODO: 这里的 API_KEY 需要替换，获取 API Key 入口：https://wcode.net/get-apikey
)

completion = client.chat.completions.create(
  model="qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "你好"
    }
  ]
)

print(completion.choices[0].message.content)

API 响应示例：

{
    "id": "chatcmpl-t1759073846s056r4265f084429f3f1822a192a0",
    "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking",
    "object": "chat.completion",
    "created": 1759073846,
    "choices": [
        {
            "logprobs": null,
            "finish_reason": "stop",
            "native_finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "role": "assistant",
                "content": "\n\n你好！我是通义千问Qwen3，由通义实验室研发的超大规模语言模型。我能够回答问题、创作文字（比如写故事、公文、邮件、剧本）、编程、逻辑推理，还支持中文、英文、法语、西班牙语等100多种语言。无论是学习、工作还是日常交流，我都可以为你提供帮助。有什么需要我效劳的吗？ 😊",
                "refusal": null,
                "reasoning": "嗯，用户让我介绍一下自己。我需要先想想自己到底是啥。我是通义千问，对吧？由通义实验室研发的。不过得用更自然的方式说出来，不能太官方。我应该先说名字，然后主要功能。\n\n嗯，用户可能想知道我能做什么。比如回答问题、写故事、写公文、写邮件、写剧本，还有编程之类的。还要提到我擅长多语言，支持很多种语言，比如中文、英文、德语、法语、西班牙语这些。不过得具体列出几个例子，这样用户更清楚。\n\n另外，我应该提到我有100万亿参数量，不过可能用户不太懂参数量是什么，但可以简单说一下，比如超大规模参数量，这样处理复杂任务有优势。不过可能需要更通俗的解释，比如“庞大的知识库”或者“强大的语言理解能力”。\n\n还要注意语气要友好，比如“你好！我是通义千问”这样开头。可能需要分段，但用户可能希望简洁的介绍。不过现在要组织成自然的中文，避免太机械。\n\n对了，可能还要提到我是超大规模语言模型，但用户可能更关心能帮他们做什么。比如可以协助创作、逻辑推理、编程、表达观点等等。比如“我可以帮助你解决问题、生成文本、解答问题，或者只是聊聊天”。这样的表述更亲切。\n\n还有，可能需要说明一下我的最新版本，比如Qwen3，不过用户可能不知道，但如果是通义千问的最新版，可以提一下。但可能不需要太详细，但可以提到我是Qwen3，是通义千问系列的最新版本，具有更强的语言理解和生成能力。\n\n嗯，还有多模态能力，比如理解图片、音频、视频等，但可能用户问的是基础介绍，可能只需要提到文本方面。或者简单提一下多模态，但可能更简单点，因为用户可能主要关心文本处理。\n\n让我再想想，常见的自我介绍结构：名字、归属公司、主要功能、擅长领域、可以帮用户做什么。比如：\n\n“你好！我是通义千问，由通义实验室研发的超大规模语言模型。我可以回答问题、创作文字，比如写故事、写公文、写邮件、写剧本，还能表达观点，玩游戏等。我支持多种语言，包括但不限于中文、英文、德语、法语、西班牙语等。如果你有任何问题或需要帮助，随时告诉我！”\n\n不过可能需要再具体一点，比如“100万亿参数”这样的数据是否需要？可能有些用户会关注具体参数量，但可能更关键的是说明能力强。或者可以说“拥有超大规模参数量，具备强大的语言理解和生成能力”。\n\n另外，要确认自己的最新版本是否Qwen3，是的，应该说明是Qwen3，是通义千问系列的最新版本。比如“我是通义千问Qwen3，是阿里巴巴通义实验室自主研发的超大规模语言模型。”\n\n可能还要提到应用场景，比如在多个领域有应用，如智能客服、内容创作、数据分析等。但可能用户只需要基础介绍，所以先说核心功能。\n\n再想想，有没有特别的点需要强调？比如“我具有多轮对话能力，可以保持上下文连贯”，或者“能够进行逻辑推理、编程等任务”。这些具体能力可能需要提到。\n\n比如：“我可以进行多轮对话，理解上下文，提供连贯的回答。同时，我能帮助你进行逻辑推理、编程、数据分析等复杂任务。”\n\n还有，是否要提到训练数据截止时间？比如“我的训练数据截止到2024年10月”，这样用户知道我的知识更新到什么时间。\n\n总结一下结构：\n\n1. 问候，自我介绍名字和归属。\n\n2. 说明是Qwen3，最新版本。\n\n3. 主要能力：回答问题、创作文字、编程、逻辑推理、多语言支持等。\n\n4. 支持的多模态（如果适用，但可能暂时不提，或者简单提）。\n\n5. 举例应用场景，比如写故事、公文、邮件、剧本等。\n\n6. 结尾友好，邀请用户提问。\n\n比如：\n\n“你好！我是通义千问Qwen3，由通义实验室研发的超大规模语言模型。我能够回答问题、创作文字，例如写故事、写公文、写邮件、写剧本，还能编程、进行逻辑推理，甚至表达观点和玩游戏。我支持包括中文、英文、法语、西班牙语等百种语言，并且我的训练数据截止到2024年10月。无论是学习、工作还是日常交流，我都可以提供帮助。有什么可以帮你的吗？”\n\n检查是否有错误。比如Qwen3的训练数据是否是到2024年10月？可能需要确认，通常来说，新版本的训练数据截止时间会更新。比如通义千问Qwen3的训练数据截止到2024年10月，应该没错。\n\n是否需要提到“超大规模参数量”？可能有点技术性，但可以说“拥有超大规模参数量，具备强大的语言理解与生成能力”，但可能简化为“超大规模语言模型”即可。\n\n或者可以更简洁，比如“我是通义实验室研发的Qwen3，一款超大规模语言模型，能处理各种文本任务，包括回答问题、创作、编程等。”\n\n是的，这样更简洁。比如：\n\n“你好！我是通义千问Qwen3，由通义实验室研发的超大规模语言模型。我能帮你回答问题、创作文字（如故事、公文、邮件、剧本）、编程、逻辑推理，还支持100多种语言。无论是学习、工作还是娱乐，我都可以陪伴你。有什么需要我帮忙的吗？”\n\n这样可能更好，具体说明支持的语言数量，但“百种语言”可能更准确，或者具体说“包括中文、英文、法语、西班牙语等100多种语言”。或者只提几个主要语言，然后说“多种语言”。\n\n例如，“支持包括中文、英文、德语、法语、西班牙语等100多种语言”。\n\n对，这样。\n\n然后结尾礼貌地询问需要什么帮助。\n\n确认无误后，就可以这样回答。\n"
            }
        }
    ],
    "usage": {
        "prompt_tokens": 14,
        "completion_tokens": 1402,
        "total_tokens": 1416,
        "prompt_tokens_details": null
    }
}

可选参数：

温度
Top-P
Top-K
频率惩罚
存在惩罚
重复惩罚
Min-P
Top-A
种子
最大 tokens 数
Logit Bias
对数概率
最高对数概率
响应格式
结构化输出
停止
工具
工具选择
并行工具调用
冗长程度

重要提示：由于模型架构不同，部分参数可能仅适用于特定的模型。

温度

参数：temperature
可选，浮点数，0.0 到 2.0
默认：1.0

此设置影响模型回复的多样性。较低的值会使回复更可预测、更常见；较高的值会鼓励更具多样性且较不常见的回复。当设置为 0 时，模型对相同输入将尽可能的给出相同的回复。

Top-P

参数：top_p
可选，float，0.0 至 1.0
默认值：1.0

top_p 参数控制模型在生成文本时的候选词选择范围。具体来说，模型会生成一组候选 token，然后从累积概率达到或超过 p 的 token 中随机选择一个作为输出。通过这种方式，top_p 能够在保证生成内容的多样性的同时，考虑到概率分布的合理性。

由于 temperature 与 top_p 均可以控制生成文本的多样性，因此建议您只设置其中一个值。

Top-K

参数：top_k
可选，int，>= 0
默认值：0

top_k 会限制模型在每一步对 token 的选择，使其从较小的集合中进行选择。值为 1 表示模型将始终选择最有可能的下一个 token，从而得到可预测的结果。

频率惩罚

参数：frequency_penalty
可选，float，-2.0 至 2.0
默认值：0.0

frequency_penalty 可根据词条在输入中出现的频率来控制其重复使用。它会尝试减少那些在输入中出现频率较高的词条的使用频率，这与它们出现的频率成正比。词条惩罚会随着出现次数的增加而增加。负值将鼓励词条重复使用。

存在惩罚

参数：presence_penalty
可选，float，-2.0 至 2.0
默认值：0.0

presence_penalty 调整模型重复输入中已使用的特定标记的频率。值越高，重复的可能性就越小，负值则相反。标记惩罚不会随着出现次数而变化。负值会鼓励标记重用。

重复惩罚

参数：repetition_penalty
可选，float，0.0 至 2.0
默认值：1.0

repetition_penalty 有助于减少输入中标记的重复。较高的值会降低模型重复标记的可能性，但过高的值会使输出不够连贯（通常会出现缺少小词的连续句子）。标记惩罚会根据原始标记的概率进行调整。

Min-P

参数：min_p
可选，float，0.0 至 1.0
默认值：0.0

min_p 表示某个 token 被考虑的最小概率，该概率是相对于最可能的 token 的概率而言的。如果 min_p 设置为 0.1，则意味着它只允许概率至少为最佳选项十分之一的 token 被考虑。

Top-A

参数：top_a
可选，float，0.0 到 1.0
默认值：0.0

top_a 仅考虑概率“足够高”的 top tokens，该概率基于最可能的 token 概率。可以将其视为一个动态的 Top-P。较低的 Top-A 值会根据概率最高的 token 集中选择，但范围会更窄。较高的 Top-A 值不一定会影响输出的创造性，但会根据最大概率优化过滤过程。

种子

参数：seed
可选，int

如果指定了 seed 参数，推理将确定性地进行采样，即使用相同种子和参数的重复请求应该返回相同的结果。某些模型无法保证确定性。

最大 tokens 数

参数：max_tokens
可选，int，>= 1

max_tokens 可设定模型在响应中可以生成的 token 数量的上限。模型不会生成超过此限制的 token。其最大值等于上下文长度减去 prompt 长度。

Logit Bias

参数：logit_bias
可选，object

logit_bias 是一个可选参数，用于修改指定 token 在模型生成输出中出现的可能性。

对数概率

参数：logprobs
可选，boolean

logprobs 设置是否返回输出 token 的对数概率。如果为 true，则返回每个输出 token 的对数概率。

最高对数概率

参数：top_logprobs
可选，int

top_logprobs 是一个介于 0 和 20 之间的整数，指定在每个 token 位置要返回的最可能 token 的数量，每个 token 都会带有相应的对数概率。如果使用此参数，则必须将 logprobs 设置为 true。

响应格式

参数：response_format
可选，object

response_format 强制模型产出特定的输出格式。将其设置为 { "type": "json_object" } 可启用 JSON 模式，保证模型生成的消息为有效的 JSON。

注意：使用 JSON 模式时，应同时通过 system 或 user 提示词指示模型生成 JSON。

结构化输出

参数：structured_outputs
可选，boolean

指示模型是否能够使用 response_format 中的 json_schema 返回结构化输出。

停止

参数：stop
可选，array

如果模型遇到 stop 数组中指定的任意 token，则立即停止生成。

工具

参数：tools
可选，array

工具调用参数，遵循 OpenAI 的工具调用请求格式。对于非 OpenAI 提供者，会相应地进行转换。

工具选择

参数：tool_choice
可选，array

控制模型调用哪个工具。'none' 表示模型不会调用任何工具，而是生成一条消息。'auto' 表示模型可以在生成消息或调用一个或多个工具之间进行选择。'required' 表示模型必须调用一个或多个工具。通过 {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} 指定特定工具会强制模型调用该工具。

并行工具调用

参数：parallel_tool_calls
可选，boolean
默认：true

是否在使用工具时启用并行函数调用。如果为 true，模型可以同时调用多个函数。如果为 false，函数将按顺序依次调用。

冗长程度

参数：verbosity
可选，enum，low medium high
默认：medium

控制模型响应的冗长程度和长度。较低的值会生成更简洁的回答，而较高的值会生成更详细、更全面的回答。

以上文档为标准版 API 接口文档，可直接用于项目开发和系统调用。如果标准版 API 接口无法满足您的需求，需要定制开发 API 接口，请联系我们的 IT 技术支持工程师：

（沟通需求✅ → 确认技术方案✅ → 沟通费用与工期✅ → 开发&测试✅ → 验收交付✅ → 维护升级✅）

最受关注模型

2025-10-07

Qwen3 Next 80B A3B Thinking API

API 接口地址：

请求方法：

各编程语言代码示例：

API 响应示例：

可选参数：

🔗温度

🔗Top-P

🔗Top-K

🔗频率惩罚

🔗存在惩罚

🔗重复惩罚

🔗Min-P

🔗Top-A

🔗种子

🔗最大 tokens 数

🔗Logit Bias

🔗对数概率

🔗最高对数概率

🔗响应格式

🔗结构化输出

🔗停止

🔗工具

🔗工具选择

🔗并行工具调用

🔗冗长程度

最受关注模型

Qwen3 VL 30B A3B Instruct

GLM 4.6

Tongyi DeepResearch 30B A3B

Qwen3 VL 8B Instruct

Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Qwen3 Next 80B A3B Instruct

DeepSeek V3.2 Exp

DeepSeek V3.1 Terminus