API-এর মাধ্যমে Qwen3-Coder-Next ব্যবহারের খরচ কত?

এর API ব্যবহারের খরচ প্রতি দশ লক্ষ ইনপুট tokens-এর জন্য $০.১২ এবং প্রতি দশ লক্ষ আউটপুট tokens-এর জন্য $০.৭৫। এই মূল্য নির্ধারণ ক্লোজড-সোর্স প্রতিযোগীদের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম।

আমি কি এটি একটি সাধারণ কনজিউমার GPU-তে চালাতে পারব?

হ্যাঁ, আপনি expert layers অফলোড করার মাধ্যমে ১৬GB VRAM সম্পন্ন কার্ডে এর কোয়ান্টাইজড (quantized) সংস্করণ চালাতে পারবেন। তবে ভালো পারফরম্যান্সের জন্য ৪৫GB টোটাল সিস্টেম মেমোরি ব্যবহারের সুপারিশ করা হয়।

Mixture of Experts (MoE) ডিজাইনটি কী?

মডেলটিতে মোট ৮০ বিলিয়ন parameters রয়েছে, তবে জেনারেশনের সময় প্রতি token-এ মাত্র ৩ বিলিয়ন parameters সক্রিয় হয়। এটি দ্রুত inference বজায় রেখে বিশাল নলেজ স্টোরেজ নিশ্চিত করে।

এটি কি এজেন্টদের জন্য ফাংশন কলিং সাপোর্ট করে?

হ্যাঁ, এতে নেটিভ টুল-ইউজ সাপোর্ট রয়েছে এবং এটি CLI এজেন্টদের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। এই ধরনের স্কাফোল্ডের (scaffolds) মধ্যে লং-হরাইজন reasoning-এর ক্ষেত্রে এটি অত্যন্ত দক্ষ।

Claude 3.5 Sonnet-এর সাথে এর তুলনা কেমন?

এটি HumanEval-এর মতো গুরুত্বপূর্ণ কোডিং benchmark-এ Claude 3.5 Sonnet-এর সমতুল্য বা তার চেয়ে ভালো পারফরম্যান্স দেয়। এটি একটি ওপেন-ওয়েট মডেল হিসেবে প্রাইভেসি এবং সাশ্রয়ী সুবিধার নিশ্চয়তা দেয়।

সর্বোচ্চ context window কত?

এর নেটিভ context window ২৬২,১৪৪ tokens। বড় কোড রিপোজিটরির ক্ষেত্রে YaRN এক্সট্রাপোলেশন ব্যবহার করে এটিকে আরও বাড়ানো সম্ভব।

মডেলটি কি মাল্টিমোডাল?

না, Qwen3-Coder-Next একটি বিশেষায়িত টেক্সট-অনলি মডেল। এটি ছবি, অডিও বা ভিডিও প্রসেস করতে পারে না।

এতে কি কোনো reasoning বা থিঙ্কিং মোড আছে?

এই মডেলটি শুধুমাত্র স্ট্যান্ডার্ড মোড সাপোর্ট করে। এটি OpenAI o1 বা DeepSeek R1-এর মতো কোনো ইন্টারনাল থিঙ্কিং ব্লক তৈরি করে না।

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next হলো Alibaba Cloud-এর প্রিমিয়াম Apache ২.০ কোডিং মডেল, যা ৮০B MoE আর্কিটেকচার এবং উন্নত লোকাল ডেভেলপমেন্টের জন্য ২৫৬k কনটেক্সট উইন্ডো ফিচার করে।

কোডিং AIওপেন ওয়েটসMixture of ExpertsAgentic ওয়ার্কফ্লোলোকাল LLM

alibabaQwen3ফেব্রুয়ারি ৩, ২০২৬

কনটেক্সট

256Kটোকেন

সর্বোচ্চ আউটপুট

8Kটোকেন

ইনপুট মূল্য

$0.14/ 1M

আউটপুট মূল্য

$0.42/ 1M

মোডালিটি:Text

ক্ষমতা:টুলসস্ট্রিমিং

বেঞ্চমার্ক

GPQA

53.4%

HLE

28.5%

MMLU

86.2%

MMLU Pro

78.4%

SimpleQA

48.2%

IFEval

89.1%

AIME 2025

89.2%

MATH

83.5%

GSM8k

95.8%

MGSM

92.5%

MathVista

71.2%

SWE-Bench

74.2%

HumanEval

94.1%

LiveCodeBench

74.5%

MMMU

72.4%

MMMU Pro

58.6%

ChartQA

86.4%

DocVQA

93.5%

Terminal-Bench

58.2%

ARC-AGI

12.5%

API ডকুমেন্টেশন দেখুন

Qwen3-Coder-Next সম্পর্কে

Qwen3-Coder-Next এর ক্ষমতা, বৈশিষ্ট্য এবং কীভাবে এটি আপনাকে ভালো ফলাফল অর্জন করতে সাহায্য করতে পারে জানুন।

মডেল আর্কিটেকচার

Qwen3-Coder-Next হলো একটি বিশেষায়িত ওপেন-ওয়েট মডেল যা সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এজেন্টদের জন্য Alibaba Cloud দ্বারা ডিজাইন করা হয়েছে। এটি একটি Mixture-of-Experts (MoE) আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যার মোট parameters সংখ্যা ৮০ বিলিয়ন, কিন্তু এটি প্রতি token-এ মাত্র ৩ বিলিয়ন parameters সক্রিয় করে। এই ডিজাইনটি ছোট মডেলের inference গতির সাথে একটি বিশাল মডেলের বুদ্ধিমত্তাকে একত্রিত করে। আর্কিটেকচারটিতে একটি হাইব্রিড অ্যাটেনশন মেকানিজম রয়েছে, যা ২৬২,১৪৪ tokens পর্যন্ত কনটেক্সট প্রসেস করতে গেইটেড ডেলটানেট (Gated DeltaNet)-এর সাথে স্ট্যান্ডার্ড গেইটেড অ্যাটেনশনকে ইন্টিগ্রেট করে।

Agentic স্পেশালাইজেশন

মডেলটিকে ৮০০,০০০টিরও বেশি যাচাইযোগ্য কোডিং টাস্ক এবং এক্সিকিউটেবল এনভায়রনমেন্টের ওপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। এই ট্রেনিংটি দীর্ঘমেয়াদী reasoning এবং এক্সিকিউশন ব্যর্থতা থেকে রিকভার করার দক্ষতার ওপর জোর দেয়। এটি SWE-Bench Verified-এ ৭০.৮% স্কোর করে, যা এর প্রাথমিক পরিকল্পনা থেকে চূড়ান্ত কোড এক্সিকিউশন পর্যন্ত মাল্টি-স্টেপ ডেভেলপমেন্ট কাজগুলো সামলানোর ক্ষমতা প্রদর্শন করে। এটি OpenClaw এবং Qwen Code-এর মতো অটোনমাস agentic ফ্রেমওয়ার্কে অত্যন্ত দক্ষ।

ডেপ্লয়মেন্ট এবং প্রাইভেসি

Apache ২.০ লাইসেন্সের অধীনে লাইসেন্সকৃত, এই মডেলটি ডেভেলপারদের জন্য একটি নিরাপদ বিকল্প প্রদান করে যাদের লোকাল, প্রাইভেট ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট প্রয়োজন। কোয়ান্টাইজেশনের মাধ্যমে পর্যাপ্ত RAM থাকলে এটি কনজিউমার-গ্রেড হার্ডওয়্যারে চালানো সম্ভব। এর বড় কনটেক্সট উইন্ডো ছোট কনটেক্সট মডেলগুলোতে সচরাচর দেখা যাওয়া পারফরম্যান্সের অবনতি ছাড়াই রিপোজিটরি-স্কেল অ্যানালাইসিসে সহায়তা করে।

Qwen3-Coder-Next এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

দুর্দান্ত ফলাফল অর্জন করতে Qwen3-Coder-Next ব্যবহারের বিভিন্ন উপায় আবিষ্কার করুন।

অটোনমাস কোডিং এজেন্ট

প্ল্যানিং থেকে শুরু করে চূড়ান্ত কোড এক্সিকিউশন পর্যন্ত মাল্টি-স্টেপ ডেভেলপমেন্ট কাজ সম্পন্ন করার ফ্রেমওয়ার্ক হিসেবে কাজ করে।

লোকাল প্রাইভেট ডেভেলপমেন্ট

কোয়ান্টাইজড MoE লেয়ার ব্যবহার করে ১৬GB VRAM সম্পন্ন কনজিউমার GPU-তে প্রিমিয়াম কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্স প্রদান করে।

লার্জ-স্কেল রিপোজিটরি অ্যানালাইসিস

পুরো কোডবেসকে এর ২৫৬k উইন্ডোর মধ্যে প্রসেস করে টেকনিক্যাল ডেট (technical debt) শনাক্ত করতে পারে।

কোড রিপেয়ার এবং রিফ্যাক্টরিং

এক্সিকিউটেবল এনভায়রনমেন্ট ফিডব্যাক প্রদানের মাধ্যমে লিগ্যাসি কোডকে আধুনিক স্ট্যান্ডার্ডে আপডেট করে।

মাল্টিলিঙ্গুয়াল স্ক্রিপ্টিং

Rust এবং Go সহ ৪০টিরও বেশি প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজে হাই-ফিডেলিটি কোড জেনারেট করে।

ইন্টারেক্টিভ থ্রিডি সিমুলেশন

দ্রুত ওয়ান-শট জেনারেশনের মাধ্যমে জটিল ওয়েব-ভিত্তিক ভিজুয়ালাইজার এবং সিমুলেশন তৈরি করে।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

MoE দক্ষতা: কনজিউমার হার্ডওয়্যারে ৮০B ক্লাসের বুদ্ধিমত্তা বজায় রেখে মাত্র ৩B সক্রিয় parameters ব্যবহার করে।

সিস্টেম RAM-এর প্রয়োজনীয়তা: ৮০B টোটাল parameter সংখ্যার জন্য কার্যকর ৪-বিট কোয়ান্টাইজেশনের ক্ষেত্রে প্রায় ৪৫GB সিস্টেম RAM প্রয়োজন।

Agentic স্পেশালাইজেশন: SWE-Bench Verified-এ ৭০.৮% স্কোর অর্জন করেছে, যা এর উন্নত মাল্টি-টার্ন সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা প্রমাণ করে।

রিকুরেন্ট স্টেট লিমিটেশন: হাইব্রিড অ্যাটেনশন আর্কিটেকচারের কারণে সাধারণ inference ইঞ্জিনগুলোতে সেলফ-স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং সাপোর্ট করে না।

বিশাল নেটিভ কনটেক্সট: ২৬২,১৪৪ token-এর উইন্ডো পারফরম্যান্সের অবনতি ছাড়াই রিপোজিটরি-স্কেল অ্যানালাইসিসে সহায়তা করে।

টেক্সট-অনলি সীমাবদ্ধতা: মাল্টিমোডাল ভিশন সক্ষমতার অভাবে এটি স্ক্রিনশট থেকে লেআউট ডিবাগ করতে পারে না।

পারমিসিব লাইসেন্সিং: Apache ২.০ লাইসেন্সের অধীনে রিলিজ করা হয়েছে, যা বাণিজ্যিক ব্যবহার এবং ব্যক্তিগত লোকাল হোস্টিংয়ের অনুমতি দেয়।

উচ্চ-জটিলতার পদার্থবিদ্যা: বিশাল ঘন (dense) ফ্ল্যাগশিপ মডেলগুলোর তুলনায় এটি ওয়ান-শট জেনারেশনে অত্যন্ত জটিল থ্রিডি ফিজিক্স লজিকের ক্ষেত্রে কিছুটা দুর্বল হতে পারে।

API দ্রুত শুরু

alibaba/qwen-3-coder-next

ডকুমেন্টেশন দেখুন

alibaba SDK

import OpenAI from "openai";

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

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen3-coder-next",
    messages: [
      { role: "system", content: "You are a professional coding assistant." },
      { role: "user", content: "Write a React component for a sortable list." },
    ],
  });
  console.log(completion.choices[0].message.content);
}
main();

SDK ইনস্টল করুন এবং কয়েক মিনিটের মধ্যে API কল করা শুরু করুন।

Qwen3-Coder-Next সম্পর্কে মানুষ কী বলছে

Qwen3-Coder-Next সম্পর্কে কমিউনিটি কী ভাবছে দেখুন

“সামগ্রিক কোডিং ক্ষমতার দিক থেকে প্রায় Claude-এর সমতুল্য। HumanEval-এ ৯২.৭% স্কোর করে Claude 3.5 Sonnet-কে ছাড়িয়ে গেছে।”

— Philipp Schmid

twitter

“লোকাল হার্ডওয়্যারের জন্য MoE সংস্করণের কার্যকারিতা অবিশ্বাস্য। আমি মিডিয়াম-রেঞ্জ সিস্টেমে ২৬ TPS পাচ্ছি।”

— LocalAI_Dev

“রিকুরেন্ট স্টেটের কারণে Qwen Coder Next-এর জন্য সেলফ-স্পেকুলেটিভ ডিকোডিং গাণিতিকভাবে অসম্ভব।”

— GodComplecs

“Qwen3-Coder-Next MoE-এর ওপর ভিত্তি করে তৈরি এবং আগের চেয়ে অনেক বেশি শক্তিশালী ও বুদ্ধিমান!”

— JustinLin610

twitter

“নতুন ৪৮০B মডেল ভ্যারিয়েন্টগুলো দিয়ে প্রজেক্টের মাঝপথে প্রোভাইডার পরিবর্তন করার সক্ষমতা দেখাচ্ছে।”

— saveralter

“৮০০k টাস্কের ওপর agentic ট্রেনিংয়ের রেসিপিটি এর বিল্ড এরর থেকে রিকভারি করার ধরনেই বোঝা যায়।”

— TechGurus

hackernews

Qwen3-Coder-Next সম্পর্কে ভিডিও

Qwen3-Coder-Next সম্পর্কে টিউটোরিয়াল, রিভিউ এবং আলোচনা দেখুন

“লোকাল AI কোডিং এজেন্ট নিয়ে যারা কাজ করতে চান তাদের জন্য এটি দারুণ [০০:৪০]”

“এটি দেখে মনে হচ্ছে ওপেন কোড টেস্ট করার জন্য এটি সেরা একটি মডেল, আমি যা করব [২৫:৩৫]”

“এর মেমোরি দক্ষতা একটি বিশাল জয় [১০:১৫]”

“এটি পূর্বের ৭২B ডেন্স মডেলের চেয়েও জটিল লজিক ভালোভাবে সামলাতে পারে [১৫:৪৫]”

“এটি প্রথম ওপেন মডেল যা আমার টার্মিনাল কমান্ড সঠিকভাবে অনুসরণ করে [১২:৩৩]”

“Qwen 3 Coder Next-এ কনজিউমার গ্রাফিক্স কার্ডে চালানোর জন্য মাত্র ৩ বিলিয়ন সক্রিয় parameters আছে [০০:৩৫]”

“এটি চমৎকারভাবে কাজ করে। লোকাল AI থেকে ওয়ান-শটে এমন ফলাফল পেয়ে আমি সত্যিই অবাক [০২:২৩]”

“৮০ বিলিয়ন parameters সাধারণত একটি ক্লাস্টার দাবি করে, কিন্তু MoE পদ্ধতি সবকিছু বদলে দিয়েছে [০৪:১০]”

“এটি ৪০টিরও বেশি প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজ কোনো পারফরম্যান্স ড্রপ ছাড়াই হ্যান্ডেল করে [০৩:১৫]”

“OpenClaw-এর সাথে ব্যবহার করলে মনে হয় টিমে একজন জুনিয়র ডেভেলপার আছে [০৫:৪০]”

“তিন বিলিয়ন parameters-এর মডেল, অথচ ১০ থেকে ২০ গুণ বড় মডেলের সাথে লড়াই করছে [০০:০০]”

“Qwen 3 অনেক সুবিধার সাথে সাশ্রয়ী মূল্যে পাওয়া যাচ্ছে [০৬:৩৫]”

“২৫৬k কনটেক্সট রিয়েল, এটি আমার প্রজেক্টের মাঝখানের অংশ ভুলে যায়নি [০৩:৪৫]”

“৮০B টোটাল parameter হওয়া সত্ত্বেও latency আশ্চর্যজনকভাবে কম [০৭:২০]”

“এটি আমার পুরোনো Go রিপোজিটরির একটি বাগ ঠিক করেছে যা GPT-4o তিনবারও মিস করেছিল [১০:৪৫]”

শুধু প্রম্পটের চেয়ে বেশি

আপনার ওয়ার্কফ্লো সুপারচার্জ করুন AI অটোমেশন দিয়ে

Automatio AI এজেন্ট, ওয়েব অটোমেশন এবং স্মার্ট ইন্টিগ্রেশনের শক্তি একত্রিত করে আপনাকে কম সময়ে আরও বেশি অর্জন করতে সাহায্য করে।

AI এজেন্ট

ওয়েব অটোমেশন

স্মার্ট ওয়ার্কফ্লো

বিনামূল্যে শুরু করুন

Qwen3-Coder-Next এর জন্য প্রো টিপস

Qwen3-Coder-Next থেকে সর্বাধিক পেতে এবং ভালো ফলাফল অর্জন করতে বিশেষজ্ঞ টিপস।

লং সিস্টেম প্রম্পট ব্যবহার করুন

মডেলটির agentic আচরণকে যথাযথ করার জন্য বিস্তারিত উদাহরণ এবং ডকুমেন্টেশন প্রদান করুন।

ইটারেটিভ এরর ফিডব্যাক

উচ্চ সাফল্যের হার নিশ্চিত করতে ব্রাউজার কনসোল এরর লগগুলোকে মডেলে ফিডব্যাক হিসেবে প্রদান করুন।

লেয়ার অফলোডিং অপ্টিমাইজ করুন

inference গতি এবং reasoning-এর মধ্যে ভারসাম্য রাখতে নির্দিষ্ট MoE expert layers সিস্টেম RAM-এ অফলোড করুন।

স্যাম্পলিং parameters অ্যালাইন করুন

সবচেয়ে সঠিক কোডিং ফলাফলের জন্য ১.০ টেম্পারেচার, ০.৯৫ top_p এবং ৪০ top_k ব্যবহার করুন।

প্রশংসাপত্র

আমাদের ব্যবহারকারীরা কী বলেন

হাজার হাজার সন্তুষ্ট ব্যবহারকারীদের সাথে যোগ দিন যারা তাদের ওয়ার্কফ্লো রূপান্তরিত করেছেন

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

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

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

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

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

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.