Qwen3-Coder-Next-এর context window কত?

এই model-টি ২৫৬,০০০ tokens-এর একটি native context window সাপোর্ট করে, যা পুরো-repo বিশ্লেষণের জন্য YaRN-এর মতো টেকনিক ব্যবহার করে আরও এক্সট্রাপোলেট করা সম্ভব।

Qwen3-Coder-Next কি open-source?

হ্যাঁ, এটি পারমিসিভ Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে রিলিজ করা হয়েছে, যা ব্যক্তিগত ব্যবহার এবং বাণিজ্যিক এন্টারপ্রাইজ ইন্টিগ্রেশন উভয়ের জন্যই উপযুক্ত।

স্থানীয়ভাবে model-টি চালানোর জন্য কতটুকু VRAM প্রয়োজন?

একটি স্ট্যান্ডার্ড 4-bit (Q4) quantization-এর জন্য, স্থিতিশীল পারফরম্যান্সের জন্য প্রায় ৪৫ জিবি সম্মিলিত সিস্টেম/ভিডিও মেমোরি (RAM/VRAM) সুপারিশ করা হয়।

এটি কি function calling সাপোর্ট করে?

হ্যাঁ, model-টি প্রাথমিকভাবে agentic workflows-এর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং এটি সরাসরি অত্যাধুনিক tool use এবং function calling প্রোটোকল সাপোর্ট করে।

Claude 3.5 Sonnet বা GPT-4o-এর সাথে এর তুলনা কেমন?

HumanEval (৯৪.১%) এর মতো কোডিং benchmark-এ এটি প্রোপাইটারি model-গুলোর সাথে প্রতিদ্বন্দ্বিতা করে, পাশাপাশি এটি প্রাইভেট এবং লোকাল inference-এর সুবিধা দেয়।

model-টি কি ছবি বা ভিডিও প্রসেস করতে পারে?

না, Coder-Next ভেরিয়েন্টটি টেক্সট এবং কোডের জন্য বিশেষায়িত। Multimodal সক্ষমতা Qwen3-VL সিরিজের জন্য সংরক্ষিত।

টোটাল এবং একটিভ parameters-এর মধ্যে পার্থক্য কী?

এটি ৮০ বিলিয়ন টোটাল parameters সহ একটি MoE আর্কিটেকচার ব্যবহার করে, কিন্তু প্রতি token-এ মাত্র ৩ বিলিয়ন সক্রিয় করে, যা কম কম্পিউটেশনাল খরচে উচ্চ বুদ্ধিমত্তা প্রদান করে।

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next হল আলিবাবা ক্লাউডের এলিট Apache 2.0 কোডিং মডেল, যা উন্নত লোকাল ডেভেলপমেন্টের জন্য ৮০বি MoE আর্কিটেকচার এবং ২৫৬কে context window অফার করে।

কোডিং এআইওপেন ওয়েটসমিক্সচার অফ এক্সপার্টসএজেন্টিক ওয়ার্কফ্লোলোকাল এলএলএম

alibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026

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 ওভারভিউ

Qwen3-Coder-Next হল আলিবাবা ক্লাউডের Qwen টিমের ডিজাইন করা একটি অত্যাধুনিক open-weight ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল, যা বিশেষভাবে কোডিং এজেন্ট এবং লোকাল ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্টের জন্য অপ্টিমাইজ করা হয়েছে। Qwen3-Next-80B-A3B-Base আর্কিটেকচারের ওপর ভিত্তি করে তৈরি এই মডেলে হাইব্রিড অ্যাটেনশন (Gated DeltaNet এবং Gated Attention) সহ একটি উন্নত Mixture-of-Experts (MoE) ডিজাইন ব্যবহার করা হয়েছে। এটি মডেলটিকে একটি বিশাল ৮০-বিলিয়ন-প্যারামিটার নলেজ বেস বজায় রাখতে সাহায্য করে এবং প্রতি token-এ মাত্র ৩ বিলিয়ন প্যারামিটার সক্রিয় করে, যার ফলে অনেক ছোট মডেলের ইনফারেন্স গতি এবং মেমোরি ফুটপ্রিন্টে ফ্ল্যাগশিপ-লেভেল reasoning পাওয়া যায়।

এজেন্টিক স্পেশালাইজেশন

মডেলটি শুধুমাত্র প্যারামিটার সংখ্যা বৃদ্ধির পরিবর্তে agentic training signals স্কেলিং করার দিকে মনোনিবেশ করেছে। এটি ৮০০,০০০-এরও বেশি যাচাইযোগ্য কোডিং টাস্ক এবং এগজিকিউটেবল এনভায়রনমেন্টের ওপর প্রশিক্ষিত, যা একে সরাসরি এনভায়রনমেন্ট ফিডব্যাক থেকে শিখতে সক্ষম করে। এই বিশেষায়িত ট্রেনিং রেসিপিটি long-horizon reasoning, tool usage এবং এগজিকিউশন ফেইলিউর থেকে পুনরুদ্ধারের ক্ষমতার ওপর জোর দেয়—যা আধুনিক "vibe coding" ওয়ার্কফ্লো এবং OpenClaw-এর মতো স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টিক ফ্রেমওয়ার্কের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

লোকাল পারফরম্যান্স

একটি native ২৫৬কে context window সহ, যা আরও এক্সট্রাপোলেট করা সম্ভব, Qwen3-Coder-Next বর্তমানে উপলব্ধ সবচেয়ে শক্তিশালী লোকাল-ফার্স্ট কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট হিসেবে অনন্য অবস্থানে রয়েছে। এটি Apache 2.0 লাইসেন্স-এর অধীনে মুক্তি পাওয়ার ফলে, ডেভেলপাররা প্রোপাইটারি ক্লাউড API-এর ওপর নির্ভর না করেই একটি নিরাপদ ও ব্যক্তিগত এনভায়রনমেন্টে সম্পূর্ণ কোডবেস তৈরি, ডিবাগ এবং শিপ করতে পারেন।

Qwen3-Coder-Next এর ব্যবহারের ক্ষেত্র

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

লোকাল এজেন্টিক ডেভেলপমেন্ট

স্বায়ত্তশাসিত কোডিং এজেন্ট পরিচালনা করা যা মেশিন থেকে সংবেদনশীল ডেটা না পাঠিয়েই স্থানীয়ভাবে সফটওয়্যার প্ল্যানিং, এগজিকিউশন এবং ডিবাগ করতে পারে।

জটিল ওয়েব প্রোটোটাইপিং

একক ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ prompt থেকে থ্রিডি ভিজ্যুয়ালাইজেশন এবং ইন্টারেক্টিভ গেমসহ ফাংশনাল ফুল-স্ট্যাক অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করা।

লার্জ রিপোজিটরি অ্যানালাইসিস

রিফ্যাক্টরিং এবং অপ্টিমাইজেশনের জন্য পুরো মাল্টি-ফাইল প্রজেক্ট স্ট্রাকচার ইনজেস্ট এবং অ্যানালাইসিস করতে ২৫৬কে context window ব্যবহার করা।

স্বয়ংক্রিয় সিকিউরিটি অডিটিং

SQL injection এবং প্লেইনটেক্সট ক্রেডেনশিয়াল এক্সপোজারের মতো জটিল দুর্বলতাগুলোর জন্য কোডবেস স্ক্যান করা এবং সমাধান প্রদান করা।

টেকনিক্যাল রিসার্চ সামারাইজেশন

সুসংগঠিত এবং কার্যকরী HTML রিপোর্ট তৈরি করতে জটিল একাডেমিক বা টেকনিক্যাল ডকুমেন্টেশন স্ক্র্যাপ এবং পার্স করা।

ক্রস-ল্যাঙ্গুয়েজ সিস্টেম মাইগ্রেশন

উচ্চ নির্ভুলতার সাথে বিভিন্ন প্রোগ্রামিং ল্যাঙ্গুয়েজের মধ্যে জটিল বিজনেস লজিক এবং হার্ডওয়্যার-নির্দিষ্ট সীমাবদ্ধতাগুলো অনুবাদ করা।

শক্তি

সীমাবদ্ধতা

অসাধারণ দক্ষতা: ফ্ল্যাগশিপ-লেভেল কোডিং reasoning প্রদান করতে ৩বি active parameter MoE আর্কিটেকচার ব্যবহার করে যা ১০ গুণ কম inference খরচ নিশ্চিত করে।

জিরো-শট জটিলতা: অত্যন্ত জটিল থ্রিডি সিমুলেশন বা আর্কিটেকচারাল টাস্কগুলোর নিখুঁত কার্যকারিতার জন্য প্রায়ই ২-৩টি ইটারেটিভ prompt-এর প্রয়োজন হয়।

এলিট এজেন্টিক ট্রেনিং: ৮০০,০০০-এর বেশি যাচাইযোগ্য টাস্কের ওপর প্রশিক্ষিত, যা একে মাল্টি-স্টেপ প্ল্যানিং এবং এগজিকিউশন এরর থেকে পুনরুদ্ধারে শ্রেষ্ঠ করে তোলে।

মেমোরি থ্রেশহোল্ড: উচ্চমানের কোয়ান্টাইজেশনের জন্য ৪৫ জিবি+ RAM-এর প্রয়োজনীয়তা অনেক স্ট্যান্ডার্ড ডেভেলপার ল্যাপটপের জন্য এখনও একটি বাধা।

বিশাল লোকাল কনটেক্সট: ২৫৬কে context window লোকাল মডেলগুলোর মধ্যে অন্যতম বৃহত্তম, যা full-repo reasoning সক্ষম করে।

মিনিমালিস্ট নান্দনিক পক্ষপাত: ভিজ্যুয়াল ফ্লেয়ারের জন্য বিশেষভাবে prompt না করা হলে এটি ডিফল্টভাবে অত্যন্ত সহজ এবং আনস্টাইলড UI ডিজাইন তৈরি করে।

পারমিসিভ লাইসেন্স: Apache 2.0-এর অধীনে মুক্তি পেয়েছে, যা ডেভেলপারদের সীমাবদ্ধতা ছাড়াই fine-tuning এবং ডেপ্লয় করার অনুমতি দেয়।

মোডালিটি সীমাবদ্ধতা: VL সিরিজের মতো নয়, Coder-Next মডেলটি সম্পূর্ণরূপে টেক্সট-ভিত্তিক এবং সরাসরি ভিজ্যুয়াল অ্যাসেট প্রসেস করতে পারে না।

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.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();

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

"কোডিংয়ের জন্য এই মডেলটি অবিশ্বাস্য এবং প্রতিযোগীদের তুলনায় অনেক এগিয়ে"

— Becky Jane

youtube

"আর্কিটেকচারটি VRAM না বাড়িয়েই একটি বিশাল context length ব্যবহারের অনুমতি দেয়"

— bjan

youtube

"আলিবাবা এই MoE আর্কিটেকচারের মাধ্যমে open-weights গেমে সবাইকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে"

— DevGuru88

"অবশেষে এমন একটি লোকাল মডেল যা ধীরগতি ছাড়াই ২৫৬কে কনটেক্সট হ্যান্ডেল করে"

— AI_Explorer

"আমি CPU-তে স্থিতিশীল ~৭.৮ tok/s ডিকোড দেখছি, যা একটি লোকাল কোড রিভিউয়ারের জন্য যথেষ্ট"

— Express-Jicama-9827

"লোকাল ডেভেলপমেন্ট সেটআপের জন্য Qwen3 Coder মূলত চূড়ান্ত সমাধান।"

— TechTrend_AI

Qwen3-Coder-Next সম্পর্কে ভিডিও

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

“আমাদের কাছে একটি ২৫৬কে context length আছে, যা বেশ শক্তিশালী, বিশেষ করে এমন কিছুর জন্য যা লোকাললি চালানো সম্ভব।”

“আমরা প্রতি সেকেন্ডে ২৬.১৭ tokens গতিতে ফলাফল পাচ্ছি... যা বেশ দীর্ঘ একটি আউটপুট।”

“এটি একটি অত্যন্ত উত্তেজনাপূর্ণ মডেল... এটি এজেন্টিক কোডিংয়ের জন্য অসাধারণ সম্ভাবনা দেখায়।”

“Python টাস্কগুলোতে এর নির্ভুলতা একটি open weight মডেলের জন্য বিস্ময়কর।”

“আমি মনে করি এই মডেলটি আনুষ্ঠানিকভাবে বেশিরভাগ ডেভেলপারদের জন্য পেইড কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্টের প্রয়োজন শেষ করে দিচ্ছে।”

“এটি টোটাল ৮০ বিলিয়ন parameters মডেলের মধ্যে ৩ বিলিয়ন active parameter-এর ওপর ভিত্তি করে তৈরি।”

“এটি শুধু ২০০কে context window সহ একটি কোডিং AI মডেল নয়... এটি সম্পূর্ণ ইনটুইটিভ।”

“সাধারণ ব্যবহারকারীদের জন্য, আপনি এটি দিয়ে কেবল একটি ওয়েব পেজ স্ক্র্যাপ করতে, কন্টেন্ট বিশ্লেষণ করতে এবং একটি পরিষ্কার রিপোর্ট তৈরি করতে পারেন।”

“লোকাললি মাল্টি-ফাইল প্রজেক্ট যেভাবে এটি হ্যান্ডেল করে তা প্রাইভেসির জন্য গেম চেঞ্জার।”

“আগের ভার্সনের তুলনায় function calling অনেক বেশি দ্রুত মনে হচ্ছে।”

“সেকেন্ডে ৬২ tokens গতিতে গল্প লিখছে। চমৎকার, এটি সত্যিই দ্রুত ছিল।”

“আমরা এখন দারুণ গতি পাচ্ছি... ব্যাচিং সহ সেকেন্ডে ১৫০ tokens... এটি অবিশ্বাস্য।”

“এই কার রেসিং গেমটি আসলে Claude-এর ভার্সনের চেয়েও ভালো ছিল... এটা মানতেই হবে।”

“আপনি যখন token-per-watt দক্ষতা দেখবেন তখন MoE আর্কিটেকচারটি সত্যিই উজ্জ্বল হয়ে ওঠে।”

“Quantization লজিককে আমার প্রত্যাশার চেয়ে অনেক কম প্রভাবিত করছে।”

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।

হার্ডওয়্যার ব্যান্ডউইথ অপ্টিমাইজেশন

৮০বি স্কেলের জন্য, শুধুমাত্র CPU সেটআপে inference-এর সীমাবদ্ধতা এড়াতে আপনার সিস্টেমে হাই-চ্যানেল RAM ব্যবহার নিশ্চিত করুন।

ইটারেটিভ ডিবাগিং

model-এর নিজস্ব রানটাইম এররগুলো আবার prompt-এ দিন; এটি বিশেষভাবে এগজিকিউশন ফেইলিউর শনাক্ত করতে এবং এর লজিক রিফাইন করতে প্রশিক্ষিত।

কনটেক্সট-রিচ প্রম্পটিং

হ্যালুসিনেশন কমাতে প্রাসঙ্গিক ডিপেন্ডেন্সি ফাইল এবং আর্কিটেকচারাল ডায়াগ্রাম সরবরাহ করে ২৫৬কে উইন্ডোর সর্বোচ্চ ব্যবহার করুন।

নান্দনিক পরিমার্জন

UI তৈরি করার সময়, মডেলটির ডিফল্ট মিনিমালিস্ট লেআউটের প্রবণতা এড়াতে স্পষ্টভাবে কালার এবং CSS ট্রানজিশনের অনুরোধ 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.