Qwen3-Next 80B A3B Thinking custa 85% menos que o3 na saída

A conta da API vai dizer mais do que o release da Alibaba. O Qwen3-Next 80B A3B Thinking chegou nesta quinta-feira (11) cobrando US$ 1,20 por milhão de tokens de saída — quase sete vezes mais barato que o o3 da OpenAI, que sai por US$ 8. Em troca, o índice de inteligência atual marca 16,87, menos da metade dos 31,10 do o3. É o trade-off clássico entre gastar menos e pensar melhor, e desta vez a Qwen empurrou a barra bem para o lado do bolso.

O que está dentro do modelo

O nome entrega a arquitetura: 80 bilhões de parâmetros totais, mas só 3 bilhões ativos por token. Pense num escritório de 80 pessoas onde, para cada tarefa, só três sentam na mesa — as outras 77 ficam de plantão, prontas para entrar quando o problema muda de perfil. É a família Mixture-of-Experts (MoE) que a Alibaba vinha testando, agora com o sufixo "Thinking" ligado de fábrica. Isso quer dizer que o modelo emite traces de raciocínio estruturados por padrão, sem você precisar pedir. Serve para prova matemática, síntese e debug de código, lógica multi-passo e tarefas agentic — exatamente o tipo de uso que consome muitos tokens de saída e, portanto, pesa na fatura.

A janela de contexto é de 262.144 tokens, o que coloca o modelo no mesmo andar de contexto dos principais concorrentes abertos. É open weights, então dá para rodar em infraestrutura própria se você tiver as GPUs.

Onde ele se encaixa no tabuleiro

Olhando só o índice de inteligência medido hoje, o Qwen3-Next Thinking entra em terceiro lugar geral — atrás do o3 e do gpt-oss-120b da OpenAI, e à frente do gpt-oss-20b e do Llama 4 Maverick da Meta. Nada mal para um modelo chinês de raciocínio custando US$ 1,20 de saída. Mas a comparação justa não é com o o3: é com os outros modelos abertos que custam uma fração disso.

O gpt-oss-120b, da própria OpenAI, marca 24,13 de IQ e cobra US$ 0,17 por milhão de tokens de saída — sete vezes mais barato que o Qwen3-Next Thinking e ainda mais inteligente pelo índice atual. O gpt-oss-20b fica em 15,22 de IQ por US$ 0,13. Em outras palavras: se o seu critério é inteligência por dólar, os modelos abertos da OpenAI ainda vencem. O Qwen3-Next Thinking só passa a fazer sentido quando você precisa de algo específico da família — janela grande, comportamento de raciocínio explícito, ou simplesmente uma alternativa chinesa no portfólio.

A família completa lançada hoje

A Alibaba não soltou só o Thinking. Vieram três variantes no mesmo dia:

A versão Instruct (não-raciocínio) sai por US$ 1,10 por milhão de tokens de saída — basicamente o mesmo preço, mas sem os traces de pensamento. E tem uma versão Instruct gratuita, com rate limit de provedor, para quem quer testar antes de colocar na produção.

Para quem vale — e para quem não muda nada

Vale se você está construindo um agente ou um pipeline de código que consome muito token de saída e precisa de uma alternativa mais barata que o o3, sem abrir mão de janela de contexto longa e de comportamento de raciocínio nativo. Vale também se você quer diversificar fornecedor — a família é chinesa, open weights, e roda na sua infra se você tiver as placas.

Não muda nada se o seu gargalo é qualidade bruta de raciocínio: o o3 continua bem à frente no índice de inteligência e o gpt-oss-120b oferece mais inteligência por menos dinheiro. Também não muda nada se você já está satisfeito com o gpt-oss-20b para tarefas mais simples — pagar US$ 1,20 em vez de US$ 0,13 só se justifica se o salto de 15 para 17 de IQ fizer diferença real no seu produto.

O que fazer com isso

Se você está rodando agente ou código hoje no o3, vale um teste A/B com o Qwen3-Next Thinking: a economia por token é grande o suficiente para compensar um eventual retrabalho de prompt. Se você está no gpt-oss-120b, a troca só compensa se você precisar de algo que o modelo da OpenAI não entrega — e isso é uma decisão de produto, não de custo. E se você ainda não tem um modelo de raciocínio no stack, a versão Instruct gratuita é o ponto de entrada mais barato para experimentar.