Iniulat ng Jinse Finance na inilabas ng Tongyi Qianwen ng Alibaba ang susunod na henerasyon ng arkitektura ng base model na Qwen3-Next, at ginawa ring open source ang Qwen3-Next-80B-A3B series model na nakabatay sa nasabing arkitektura. Kumpara sa MoE model structure ng Qwen3, ang bagong estruktura ay may mga sumusunod na pangunahing pagpapabuti: hybrid attention mechanism, mataas na sparsity na MoE structure, serye ng mga optimization na friendly sa training stability, at multi-token prediction mechanism na nagpapataas ng inference efficiency. Batay sa estruktura ng Qwen3-Next model, nagsanay ang Alibaba ng Qwen3-Next-80B-A3B-Base model, na may 80 billion parameters ngunit 3 billion lamang ang na-activate. Ang Base model na ito ay nakamit ang performance na halos kapantay o bahagyang mas maganda kaysa Qwen3-32B dense model, ngunit ang training cost nito (GPU hours) ay wala pang isang ikasampu ng Qwen3-32B, at sa context na higit sa 32k, ang inference throughput nito ay higit sampung beses kaysa Qwen3-32B, na nagreresulta sa napakataas na cost-performance ratio para sa training at inference.