alibaba

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next هو model برمجة رائد من Alibaba Cloud بترخيص Apache 2.0، يتميز بمعمارية 80B MoE و context window سعة 256k للتطوير المحلي المتقدم.

الذكاء الاصطناعي للبرمجةOpen WeightsMixture of Expertsسير عمل AgenticLLM محلي
alibaba logoalibabaQwen3-Coder2 فبراير 2026
نافذة السياق
256Kرموز
أقصى مخرج
8Kرموز
سعر الإدخال
$0.14/ 1M
سعر الإخراج
$0.42/ 1M
الوضع:Text
القدرات:الأدواتالبث
المعايير
GPQA
53.4%
GPQA: أسئلة علمية مستوى الدراسات العليا. معيار صارم مع 448 سؤالاً من الأحياء والفيزياء والكيمياء. خبراء الدكتوراه يحققون فقط 65-74% دقة. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 53.4% في هذا المعيار.
HLE
28.5%
HLE: استدلال مستوى الخبير. يختبر قدرة النموذج على إظهار استدلال مستوى الخبير في المجالات المتخصصة. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 28.5% في هذا المعيار.
MMLU
86.2%
MMLU: فهم اللغة متعدد المهام الضخم. معيار شامل مع 16,000 سؤال في 57 مادة أكاديمية. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 86.2% في هذا المعيار.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU النسخة المهنية. نسخة محسنة من MMLU مع 12,032 سؤالاً وتنسيق 10 خيارات أصعب. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 78.4% في هذا المعيار.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: معيار الدقة الواقعية. يختبر قدرة النموذج على تقديم إجابات دقيقة وواقعية. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 48.2% في هذا المعيار.
IFEval
89.1%
IFEval: تقييم اتباع التعليمات. يقيس مدى جودة اتباع النموذج للتعليمات والقيود المحددة. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 89.1% في هذا المعيار.
AIME 2025
89.2%
AIME 2025: امتحان الرياضيات الأمريكي بالدعوة. مسائل رياضيات مستوى المنافسة من امتحان AIME المرموق. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 89.2% في هذا المعيار.
MATH
83.5%
MATH: حل المسائل الرياضية. معيار رياضيات شامل يختبر حل المسائل في الجبر والهندسة والتفاضل والتكامل. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 83.5% في هذا المعيار.
GSM8k
95.8%
GSM8k: رياضيات المدرسة الابتدائية 8K. 8,500 مسألة رياضية كلامية مستوى المدرسة الابتدائية. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 95.8% في هذا المعيار.
MGSM
92.5%
MGSM: رياضيات ابتدائية متعددة اللغات. معيار GSM8k مترجم إلى 10 لغات. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 92.5% في هذا المعيار.
MathVista
71.2%
MathVista: الاستدلال البصري الرياضي. يختبر القدرة على حل المسائل الرياضية مع عناصر بصرية. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 71.2% في هذا المعيار.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: معيار هندسة البرمجيات. نماذج الذكاء الاصطناعي تحاول حل مشكلات GitHub حقيقية في مشاريع Python. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 74.2% في هذا المعيار.
HumanEval
94.1%
HumanEval: مسائل برمجة Python. 164 مسألة برمجة حيث يجب على النماذج إنشاء تنفيذات صحيحة لدوال Python. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 94.1% في هذا المعيار.
LiveCodeBench
74.5%
LiveCodeBench: معيار البرمجة المباشرة. يختبر قدرات البرمجة على تحديات برمجة واقعية محدثة باستمرار. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 74.5% في هذا المعيار.
MMMU
72.4%
MMMU: الفهم متعدد الوسائط. معيار الفهم متعدد الوسائط من 30 مادة جامعية. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 72.4% في هذا المعيار.
MMMU Pro
58.6%
MMMU Pro: MMMU النسخة المهنية. نسخة محسنة من MMMU مع أسئلة أكثر تحدياً. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 58.6% في هذا المعيار.
ChartQA
86.4%
ChartQA: أسئلة وأجوبة الرسوم البيانية. يختبر القدرة على فهم وتحليل المعلومات من الرسوم البيانية والمخططات. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 86.4% في هذا المعيار.
DocVQA
93.5%
DocVQA: أسئلة بصرية للمستندات. يختبر القدرة على استخراج المعلومات من صور المستندات. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 93.5% في هذا المعيار.
Terminal-Bench
58.2%
Terminal-Bench: مهام Terminal/CLI. يختبر القدرة على تنفيذ عمليات سطر الأوامر. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 58.2% في هذا المعيار.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: التجريد والاستدلال. يختبر الذكاء المرن من خلال ألغاز جديدة للتعرف على الأنماط. حقق Qwen3-Coder-Next درجة 12.5% في هذا المعيار.

حول Qwen3-Coder-Next

تعرف على قدرات Qwen3-Coder-Next والميزات وكيف يمكن أن يساعدك في تحقيق نتائج أفضل.

نظرة عامة على الـ Model

Qwen3-Coder-Next هو model لغة متطور open-weight تم تصميمه من قبل فريق Qwen في Alibaba Cloud، وهو مخصص بشكل خاص لـ coding agents وبيئات التطوير المحلية. يعتمد الـ model على معمارية Qwen3-Next-80B-A3B-Base، ويستخدم تصميماً متطوراً لـ Mixture-of-Experts (MoE) مع hybrid attention (Gated DeltaNet و Gated Attention). يتيح ذلك للـ model الاحتفاظ بقاعدة معرفية ضخمة تبلغ 80 مليار parameter مع تنشيط 3 مليار parameter فقط لكل token، مما يوفر reasoning بمستوى الـ flagship مع سرعة inference واستهلاك ذاكرة يماثل الـ models الأصغر بكثير.

التخصص في المهام الـ Agentic

يمثل الـ model تحولاً نحو توسيع إشارات التدريب الـ agentic بدلاً من مجرد زيادة عدد الـ parameters الخام. لقد تم تدريبه على أكثر من 800,000 مهمة برمجية قابلة للتحقق مقترنة ببيئات قابلة للتنفيذ، مما مكنه من التعلم مباشرة من ردود فعل البيئة. تركز وصفة التدريب المتخصصة هذه على الـ reasoning طويل المدى، واستخدام الأدوات، والقدرة على التعافي من فشل التنفيذ — وهي قدرات بالغة الأهمية لسير عمل "vibe coding" الحديث وأطر العمل الـ agentic المستقلة مثل OpenClaw.

الأداء المحلي

بفضل الـ context window الأصلية التي تبلغ 256K والتي يمكن توسيعها أكثر، يبرز Qwen3-Coder-Next كأقوى مساعد برمجة محلي متاح. وبإصدار تحت ترخيص Apache 2.0، فإنه يمنح المطورين القدرة على بناء وتصحيح وشحن قواعد الكود بالكامل داخل بيئة آمنة وخاصة دون الاعتماد على الـ APIs السحابية المغلقة.

Qwen3-Coder-Next

حالات استخدام Qwen3-Coder-Next

اكتشف الطرق المختلفة لاستخدام Qwen3-Coder-Next لتحقيق نتائج رائعة.

تطوير Agentic محلي

تشغيل agents برمجية مستقلة يمكنها التخطيط والتنفيذ وتصحيح الأخطاء محلياً دون مغادرة البيانات الحساسة للجهاز.

نماذج ويب معقدة

إنشاء تطبيقات full-stack وظيفية، بما في ذلك التصورات ثلاثية الأبعاد والألعاب التفاعلية، من prompts بسيطة باللغة الطبيعية.

تحليل المستودعات الضخمة

استخدام الـ context window سعة 256K لاستيعاب وفهم هياكل المشاريع متعددة الملفات بالكامل لغرض الـ refactoring والتحسين.

تدقيق الأمان الآلي

فحص قواعد الكود بحثاً عن الثغرات المعقدة مثل SQL injection وكشف كلمات المرور المخزنة بنصوص واضحة مع تقديم اقتراحات إصلاح مدروسة.

تلخيص الأبحاث التقنية

كشط وتحليل الوثائق الأكاديمية أو التقنية الكثيفة لإنتاج تقارير HTML منظمة وقابلة للتنفيذ.

هجرة الأنظمة عبر اللغات

ترجمة منطق الأعمال المعقد والقيود الخاصة بالأجهزة بين لغات برمجة مختلفة بدقة عالية.

نقاط القوة

القيود

كفاءة استثنائية: يستخدم معمارية MoE بـ 3B active parameter لتقديم reasoning برمجي بمستوى الـ flagship بتكلفة inference أقل بـ 10 مرات.
تعقيد الـ Zero-Shot: غالباً ما تتطلب عمليات المحاكاة ثلاثية الأبعاد المعقدة أو المهام الهيكلية من 2 إلى 3 prompts متكررة للوصول إلى الكمال الوظيفي.
تدريب Agentic متفوق: مدرب على أكثر من 800 ألف مهمة قابلة للتحقق، مما يجعله متفوقاً في التخطيط متعدد الخطوات والتعافي من أخطاء التنفيذ.
حدود الذاكرة: تظل متطلبات ذاكرة RAM التي تزيد عن 45 جيجابايت لـ quantization عالي الجودة عائقاً أمام العديد من أجهزة الكمبيوتر المحمولة القياسية للمطورين.
سياق محلي ضخم: تعتبر الـ context window سعة 256K واحدة من أكبر النوافذ المتاحة للـ models المحلية، مما يتيح الـ reasoning للمستودع (repo) بالكامل.
انحياز جمالي بسيط: يميل الـ model افتراضياً إلى تصميمات UI بسيطة جداً وغير منسقة ما لم يتم طلب لمسات بصرية محددة.
ترخيص مرن: تم إصداره بموجب Apache 2.0، مما يسمح للمطورين بـ fine-tuning والنشر دون قيود التراخيص التجارية.
قيود الوسائط: على عكس سلسلة VL، فإن Coder-Next هو model نصي بحت ولا يمكنه معالجة الأصول المرئية مباشرة.

البدء السريع API

alibaba/qwen-3-coder-next

عرض التوثيق
alibaba SDK
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.DASHSCOPE_API_KEY,
  baseURL: 'https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1'
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: 'qwen-3-coder-next',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Write a React hook for debouncing a value.' }],
  });

  console.log(completion.choices[0].message.content);
}

main();

ثبت SDK وابدأ في إجراء استدعاءات API في دقائق.

ماذا يقول الناس عن Qwen3-Coder-Next

شاهد رأي المجتمع في Qwen3-Coder-Next

"هذا الـ model رائع للبرمجة ويصمد بقوة أمام المنافسين"
Becky Jane
youtube
"تسمح المعمارية بطول سياق هائل دون تضخم الـ VRAM"
bjan
youtube
"Alibaba تكتسح مجال الـ open-weights بمعمارية MoE هذه"
DevGuru88
reddit
"أخيراً model محلي يتعامل مع 256k context دون أن يشعرك بالبطء"
AI_Explorer
x
"أرى فك تشفير مستقر عند حوالي 7.8 tok/s على الـ CPU، وهو كافٍ تماماً لمراجعة الكود محلياً"
Express-Jicama-9827
reddit
"Qwen3 Coder هو الحل النهائي لإعدادات التطوير المحلية."
TechTrend_AI
x

فيديوهات عن Qwen3-Coder-Next

شاهد الدروس والمراجعات والنقاشات عن Qwen3-Coder-Next

لدينا طول سياق 256k أيضاً، وهو قوي جداً، خاصة بالنسبة لـ model يمكن تشغيله محلياً.

حصلنا على النتيجة بسرعة 26.17 tokens في الثانية... وهي نتيجة طويلة جداً.

هذا الـ model مثير جداً للاهتمام... يظهر إمكانات هائلة للبرمجة الـ agentic.

الدقة في مهام Python مذهلة حقاً بالنسبة لـ model من نوع open weight.

أعتقد أن هذا الـ model يقضي رسمياً على الحاجة لمساعدي البرمجة المدفوعين لمعظم المطورين.

يعتمد على 3 مليار active parameter ضمن model إجمالي حجمه 80 مليار parameter.

إنه ليس مجرد model للذكاء الاصطناعي البرمجي بـ context window 200k... إنه بديهي تماماً.

بالنسبة للمستخدمين العاديين، يمكنك ببساطة أن تطلب منه كشط صفحة ويب وتحليل المحتوى وإنشاء تقرير نظيف.

الطريقة التي يتعامل بها مع المشاريع متعددة الملفات محلياً هي ثورة في الخصوصية.

يبدو الـ function calling أسرع بكثير مقارنة بالإصدار السابق.

كتابة القصص بسرعة 62 tokens في الثانية. هذا كان سريعاً جداً.

نحن نحقق سرعات مذهلة... 150 tokens في الثانية مع استخدام batching... هذا مذهل.

لعبة سباق السيارات هذه كانت في الواقع أفضل من نسخة Claude... يجب أن أعترف بذلك.

معمارية MoE تتألق حقاً عندما تنظر إلى كفاءة الـ token لكل واط.

الـ quantization لا يبدو أنه يضر بالمنطق بقدر ما توقعت.

أكثر من مجرد برومبتات

عزز سير عملك مع أتمتة الذكاء الاصطناعي

يجمع Automatio بين قوة وكلاء الذكاء الاصطناعي وأتمتة الويب والتكاملات الذكية لمساعدتك على إنجاز المزيد في وقت أقل.

وكلاء الذكاء الاصطناعي
أتمتة الويب
سير عمل ذكي

نصائح احترافية لـ Qwen3-Coder-Next

نصائح الخبراء لمساعدتك على تحقيق أقصى استفادة من Qwen3-Coder-Next وتحقيق نتائج أفضل.

تحسين عرض نطاق الأجهزة

بالنسبة لمقياس 80B، تأكد من أن نظامك يستخدم ذاكرة عالية القنوات لمنع اختناقات الـ inference في إعدادات الـ CPU فقط.

التصحيح المتكرر

قم بتغذية أخطاء التشغيل الخاصة بالـ model مرة أخرى في الـ prompt؛ فهو مدرب خصيصاً للتعرف على فشل التنفيذ وتحسين منطق الكود.

Prompting غني بالسياق

استفد من الـ context window البالغة 256K من خلال تقديم ملفات التبعية ذات الصلة والمخططات الهيكلية لتقليل الـ hallucinations.

تحسين الجماليات

عند إنشاء واجهة المستخدم (UI)، اطلب صراحةً استخدام الألوان وانتقالات CSS لتجاوز ميل الـ model الافتراضي نحو التصميمات البسيطة.

الشهادات

ماذا يقول مستخدمونا

انضم إلى الآلاف من المستخدمين الراضين الذين حولوا سير عملهم

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

ذو صلة AI Models

minimax

MiniMax M2.5

minimax

MiniMax M2.5 is a SOTA MoE model featuring a 1M context window and elite agentic coding capabilities at disruptive pricing for autonomous agents.

1M context
$0.30/$1.20/1M
zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M
alibaba

Qwen-Image-2.0

alibaba

Qwen-Image-2.0 is Alibaba's unified 7B model for professional infographics, photorealism, and precise image editing with native 2K resolution and 1k-token...

1K context
$0.07/1M
openai

GPT-5.3 Codex

OpenAI

GPT-5.3 Codex is OpenAI's 2026 frontier coding agent, featuring a 400K context window, 77.3% Terminal-Bench score, and superior logic for complex software...

400K context
$1.75/$14.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

200K context
$5.00/$25.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

262K context
$0.60/$2.50/1M
deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
other

PixVerse-R1

Other

PixVerse-R1 is a next-gen real-time world model by AIsphere, offering interactive 1080p video generation with instant response and physics-aware continuity.

الأسئلة الشائعة حول Qwen3-Coder-Next

ابحث عن إجابات للأسئلة الشائعة حول Qwen3-Coder-Next