alibaba

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next je špičkový kódovací model od Alibaba Cloud s licencí Apache 2.0, který využívá 80B MoE architekturu a 256k context window pro pokročilý...

Coding AIOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic WorkflowsLokální LLM
alibaba logoalibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026
Kontext
256Ktokenu
Max vystup
8Ktokenu
Cena vstupu
$0.14/ 1M
Cena vystupu
$0.42/ 1M
Modalita:Text
Schopnosti:NastrojeStreaming
Benchmarky
GPQA
53.4%
GPQA: Vedecke otazky postgradualni urovne. Prisnybenchmark s 448 otazkami z biologie, fyziky a chemie. PhD experti dosahuji pouze 65-74% presnosti. Qwen3-Coder-Next ziskal 53.4% v tomto benchmarku.
HLE
28.5%
HLE: Uvazovani na expertni urovni. Testuje schopnost modelu demonstrovat uvazovani na expertni urovni ve specializovanych oblastech. Qwen3-Coder-Next ziskal 28.5% v tomto benchmarku.
MMLU
86.2%
MMLU: Masivni viceulohove porozumeni jazyku. Komplexni benchmark s 16 000 otazkami z 57 akademickych predmetu. Qwen3-Coder-Next ziskal 86.2% v tomto benchmarku.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Profesionalni edice. Vylepsena verze MMLU s 12 032 otazkami a tezsim 10-moznostnim formatem. Qwen3-Coder-Next ziskal 78.4% v tomto benchmarku.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: Benchmark fakticke presnosti. Testuje schopnost modelu poskytnout presne, fakticke odpovedi. Qwen3-Coder-Next ziskal 48.2% v tomto benchmarku.
IFEval
89.1%
IFEval: Hodnoceni dodrzovani instrukci. Meri, jak dobre model dodrzuje specificke instrukce a omezeni. Qwen3-Coder-Next ziskal 89.1% v tomto benchmarku.
AIME 2025
89.2%
AIME 2025: Americka pozvanecka matematicka zkouska. Matematicke ulohy na soutezni urovni z prestizni zkousky AIME. Qwen3-Coder-Next ziskal 89.2% v tomto benchmarku.
MATH
83.5%
MATH: Reseni matematickych problemu. Komplexni matematicky benchmark testujici reseni problemu v algebre, geometrii, kalkulu. Qwen3-Coder-Next ziskal 83.5% v tomto benchmarku.
GSM8k
95.8%
GSM8k: Matematika zakladni skoly 8K. 8 500 matematickych slovnich uloh urovne zakladni skoly. Qwen3-Coder-Next ziskal 95.8% v tomto benchmarku.
MGSM
92.5%
MGSM: Vicejazycna matematika zakladni skoly. Benchmark GSM8k prelozeny do 10 jazyku. Qwen3-Coder-Next ziskal 92.5% v tomto benchmarku.
MathVista
71.2%
MathVista: Matematicke vizualni uvazovani. Testuje schopnost resit matematicke problemy s vizualnimi prvky. Qwen3-Coder-Next ziskal 71.2% v tomto benchmarku.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: Benchmark softwaroveho inzenyrstvi. AI modely se pokousi resit skutecne problemy GitHub v Python projektech. Qwen3-Coder-Next ziskal 74.2% v tomto benchmarku.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Programovaci ulohy v Pythonu. 164 programovacich uloh, kde modely musi generovat spravne implementace Python funkci. Qwen3-Coder-Next ziskal 94.1% v tomto benchmarku.
LiveCodeBench
74.5%
LiveCodeBench: Zive programovaci benchmark. Testuje programovaci schopnosti na neustale aktualizovanych, skutecnych programovacich vyzvan. Qwen3-Coder-Next ziskal 74.5% v tomto benchmarku.
MMMU
72.4%
MMMU: Multimodalni porozumeni. Multimodalni benchmark porozumeni z 30 univerzitnich predmetu. Qwen3-Coder-Next ziskal 72.4% v tomto benchmarku.
MMMU Pro
58.6%
MMMU Pro: MMMU Profesionalni edice. Vylepsena verze MMMU s narocnejsimi otazkami. Qwen3-Coder-Next ziskal 58.6% v tomto benchmarku.
ChartQA
86.4%
ChartQA: Otazky a odpovedi o grafech. Testuje schopnost porozumet a analyzovat informace z grafu a diagramu. Qwen3-Coder-Next ziskal 86.4% v tomto benchmarku.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Vizualni otazky o dokumentech. Testuje schopnost extrahovat informace z obrazku dokumentu. Qwen3-Coder-Next ziskal 93.5% v tomto benchmarku.
Terminal-Bench
58.2%
Terminal-Bench: Ulohy terminal/CLI. Testuje schopnost provadet operace prikazoveho radku. Qwen3-Coder-Next ziskal 58.2% v tomto benchmarku.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Abstrakce a uvazovani. Testuje fluidni inteligenci prostrednictvim novych hadanek rozpoznavani vzoru. Qwen3-Coder-Next ziskal 12.5% v tomto benchmarku.

O Qwen3-Coder-Next

Zjistete o schopnostech Qwen3-Coder-Next, funkcich a jak vam muze pomoci dosahnout lepsich vysledku.

Přehled modelu

Qwen3-Coder-Next je nejmodernější open-weight jazykový model navržený týmem Qwen společnosti Alibaba Cloud, specificky optimalizovaný pro kódovací agenty a lokální vývojová prostředí. Je postaven na architektuře Qwen3-Next-80B-A3B-Base a využívá sofistikovaný design Mixture-of-Experts (MoE) s hybridní pozorností (Gated DeltaNet a Gated Attention). To umožňuje modelu udržovat masivní znalostní bázi o 80 miliardách parameters, přičemž na každý token aktivuje pouze 3 miliardy parameters, což vede k špičkovému reasoning s rychlostí inference a paměťovou náročností mnohem menšího modelu.

Specializace na agentic workflow

Model představuje posun směrem k škálování agentic tréninkových signálů namísto pouhého počtu parameters. Byl trénován na více než 800 000 ověřitelných kódovacích úkolech spárovaných se spouštěcími prostředími, což mu umožňuje učit se přímo ze zpětné vazby prostředí. Tento specializovaný tréninkový postup klade důraz na dlouhodobý reasoning, používání nástrojů a schopnost zotavit se ze selhání při spouštění – což jsou schopnosti kritické pro moderní workflow a autonomní agentic frameworky jako OpenClaw.

Lokální výkon

S nativním 256K context window, které lze dále extrapolovat, má Qwen3-Coder-Next jedinečnou pozici nejvýkonnějšího lokálního kódovacího asistenta na trhu. Vydání pod licencí Apache 2.0 umožňuje vývojářům vytvářet, ladit a nasazovat celé codebase v zabezpečeném soukromém prostředí bez nutnosti spoléhat na proprietary cloudová API.

Qwen3-Coder-Next

Pripady pouziti pro Qwen3-Coder-Next

Objevte ruzne zpusoby, jak muzete pouzit Qwen3-Coder-Next pro dosazeni skvelych vysledku.

Lokální agentic vývoj

Pohání autonomní kódovací agenty, kteří mohou plánovat, spouštět a ladit software lokálně, aniž by citlivá data opustila stroj.

Komplexní webové prototypování

Generování funkčních full-stack aplikací, včetně 3D vizualizací a interaktivních her, z jediného prompt v přirozeném jazyce.

Analýza velkých repozitářů

Využití 256K context window k načtení a reasoning nad celými více-souborovými strukturami projektů pro refaktorování a optimalizaci.

Automatizovaný bezpečnostní audit

Skenování codebase na komplexní zranitelnosti, jako je SQL injection a odhalení přihlašovacích údajů v prostém textu, s podloženými návrhy na opravu.

Shrnutí technického výzkumu

Scrapování a analýza hutné akademické nebo technické dokumentace pro vytváření strukturovaných HTML reportů.

Migrace systémů mezi jazyky

Překlad komplexní business logiky a hardwarových omezení mezi různými programovacími jazyky s vysokou přesností.

Silne stranky

Omezeni

Výjimečná efektivita: Využívá MoE architekturu se 3B aktivními parameters k poskytování špičkového coding reasoning při 10x nižších nákladech na inference.
Složitost u zero-shot: Vysoce komplexní 3D simulace nebo architektonické úkoly často vyžadují 2–3 iterativní prompts k dosažení funkční dokonalosti.
Špičkový agentic trénink: Trénován na více než 800 000 ověřitelných úkolech, díky čemuž vyniká v vícekrokovém plánování a zotavení z chyb při spouštění.
Paměťové nároky: Požadavek na 45GB+ RAM pro vysoce kvalitní kvantizace zůstává překážkou pro mnoho standardních vývojářských notebooků.
Masivní lokální kontext: 256K context window je jedním z největších dostupných pro lokální modely, což umožňuje reasoning nad celými repozitáři.
Sklon k minimalistické estetice: Ve výchozím nastavení vytváří extrémně jednoduché UI bez stylů, pokud není výslovně požádán o vizuální prvky.
Permisivní licence: Vydáno pod Apache 2.0, což vývojářům umožňuje fine-tuning a nasazení bez omezujících proprietary licencí.
Omezení modality: Na rozdíl od řady VL je model Coder-Next čistě textový a nedokáže přímo zpracovávat vizuální podklady.

Rychly start API

alibaba/qwen-3-coder-next

Zobrazit dokumentaci
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();

Nainstalujte SDK a zacnete provadet API volani behem nekolika minut.

Co lide rikaji o Qwen3-Coder-Next

Podivejte se, co si komunita mysli o Qwen3-Coder-Next

"Tento model je neuvěřitelný pro kódování a vede si velmi dobře v porovnání s konkurencí"
Becky Jane
youtube
"Architektura umožňuje masivní délku kontextu bez neúměrného nárůstu VRAM"
bjan
youtube
"Alibaba s touto MoE architekturou drtí pole open-weights"
DevGuru88
reddit
"Konečně lokální model, který zvládá 256k kontext, aniž by se vlekl jako šnek"
AI_Explorer
x
"Vidím stabilní dekódování ~7,8 tok/s na CPU, což pro lokálního revizora kódu bohatě stačí"
Express-Jicama-9827
reddit
"Qwen3 Coder je v podstatě konečná stanice pro lokální vývojářské sestavy."
TechTrend_AI
x

Videa o Qwen3-Coder-Next

Sledujte navody, recenze a diskuse o Qwen3-Coder-Next

Máme také délku kontextu 256k, která je velmi robustní, zejména na něco, co lze spustit lokálně.

Výsledek máme rychlostí 26,17 tokens za sekundu... docela obsáhlý výsledek.

Toto je velmi vzrušující model... ukazuje obrovský potenciál pro agentic coding.

Přesnost v úlohách pro Python je u open weight modelu prostě ohromující.

Myslím, že tento model pro většinu vývojářů oficiálně ukončuje potřebu placených kódovacích asistentů.

Je postaven na modelu s 3 miliardami aktivních parameters z celkových 80 miliard parameters.

Není to jen coding AI model s 200k context window... je naprosto intuitivní.

Běžní uživatelé jej mohou jednoduše požádat o scrapování webové stránky, analýzu obsahu a vygenerování přehledného reportu.

Způsob, jakým lokálně zpracovává vícesouborové projekty, mění pravidla hry v oblasti soukromí.

Function calling působí ve srovnání s předchozí verzí mnohem svižněji.

Psaní příběhů rychlostí 62 tokens za sekundu. Bum. To bylo rychlé.

Teď to tam sypeme... 150 tokens za sekundu s dávkováním... to je úžasné.

Tato závodní hra byla ve skutečnosti lepší než verze na Claude... to se musí nechat.

MoE architektura skutečně exceluje, když se podíváte na efektivitu token-na-watt.

Kvantizace se nezdá, že by logice škodila tolik, jak jsem čekal.

Vice nez jen prompty

Zrychlete svuj workflow s AI automatizaci

Automatio kombinuje silu AI agentu, webove automatizace a chytrych integraci, aby vam pomohl dosahnout vice za kratsi cas.

AI agenti
Webova automatizace
Chytre workflow

Profesionalni tipy pro Qwen3-Coder-Next

Expertni tipy, ktere vam pomohou ziskat maximum z Qwen3-Coder-Next a dosahnout lepsich vysledku.

Optimalizace šířky pásma hardwaru

U 80B škály se ujistěte, že váš systém využívá vícekanálovou paměť, abyste zabránili úzkým hrdlům při inference na sestavách pouze s CPU.

Iterativní ladění

Předávejte runtime chyby modelu zpět do prompt; je specificky trénován k rozpoznávání selhání při spouštění a k vylepšování své logiky.

Prompting s bohatým kontextem

Maximalizujte 256K window poskytováním relevantních souborů závislostí a architektonických diagramů, abyste omezili halucinace.

Estetické doladění

Při generování UI výslovně vyžadujte barvy a CSS přechody, abyste přebili výchozí tendenci modelu k minimalistickým rozvržením.

Reference

Co rikaji nasi uzivatele

Pridejte se k tisicum spokojenych uzivatelu, kteri transformovali svuj workflow

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.

Souvisejici 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.

Casto kladene dotazy o Qwen3-Coder-Next

Najdete odpovedi na bezne otazky o Qwen3-Coder-Next