Wie viel kostet Qwen3-Coder-Next über die API?

Die Kosten betragen 0,12 $ pro eine Million input tokens und 0,75 $ pro eine Million output tokens. Diese Preisgestaltung liegt deutlich unter der von proprietären Wettbewerbern.

Kann ich dieses model auf einer einzelnen Consumer-GPU ausführen?

Ja, Sie können quantisierte Versionen auf einer 16GB VRAM-Karte ausführen, indem Sie Expert-Layer auslagern. Für optimale Leistung werden jedoch insgesamt 45GB RAM empfohlen.

Was ist das Mixture of Experts (MoE)-Design?

Das model verfügt über insgesamt 80 Milliarden parameters, aktiviert jedoch nur 3 Milliarden pro token während der Generierung. Dies ermöglicht eine enorme Wissensspeicherung bei schneller inference.

Unterstützt es Function Calling für agents?

Ja, es bietet native Unterstützung für Tool-Use und ist für CLI-agents optimiert. Es zeichnet sich durch exzellentes Reasoning bei langen Aufgaben innerhalb dieser Frameworks aus.

Wie schneidet es im Vergleich zu Claude 3.5 Sonnet ab?

Es erreicht oder übertrifft Sonnet bei wichtigen Coding-benchmarks wie HumanEval. Es bietet die Datenschutz- und Kostenvorteile eines open-source Modells.

Was ist die maximale context window Größe?

Das native context window umfasst 262.144 tokens. Es kann für riesige Code-Repositories mittels YaRN-Extrapolation weiter erweitert werden.

Ist das model multimodal?

Nein, Qwen3-Coder-Next ist ein spezialisiertes Text-only model. Es kann weder Bilder noch Audio oder Video verarbeiten.

Verfügt es über einen Reasoning- oder Thinking-Modus?

Dieses model unterstützt nur den Standardmodus. Es generiert keine internen Thinking-Blöcke wie OpenAI o1 oder DeepSeek R1.

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next ist das Elite-Coding-Modell von Alibaba Cloud unter Apache 2.0 mit einer 80B MoE-Architektur und einem 256k context window für...

Coding AIOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic WorkflowsLocal LLM

alibabaQwen33. Februar 2026

Kontext

256KToken

Max. Ausgabe

8KToken

Eingabepreis

$0.14/ 1M

Ausgabepreis

$0.42/ 1M

Modalität:Text

Fähigkeiten:ToolsStreaming

Benchmarks

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-Dokumentation anzeigen

Über Qwen3-Coder-Next

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Qwen3-Coder-Next.

Modellarchitektur

Qwen3-Coder-Next ist ein spezialisiertes open-weight model von Alibaba Cloud für Software-Engineering-agents. Es nutzt eine Mixture-of-Experts (MoE)-Architektur mit insgesamt 80 Milliarden parameters, aktiviert jedoch nur 3 Milliarden pro token. Dieses Design kombiniert die Intelligenz eines riesigen Modells mit der inference-Geschwindigkeit eines kleinen Modells. Die Architektur umfasst einen hybriden attention-Mechanismus, der Gated DeltaNet mit standard Gated Attention kombiniert, um Kontexte von bis zu 262.144 tokens zu verarbeiten.

Agentic-Spezialisierung

Das model wurde mit über 800.000 verifizierbaren Coding-Aufgaben und in ausführbaren Umgebungen trainiert. Dieses Training legt den Schwerpunkt auf weitreichendes Reasoning und die Fähigkeit, sich von Ausführungsfehlern zu erholen. Es erzielt 70,8 % auf SWE-Bench Verified und demonstriert damit seine Kapazität, mehrstufige Entwicklungsaufgaben von der ersten Planung bis zur finalen Code-Ausführung zu bewältigen. Es ist hervorragend geeignet für autonome agentic Frameworks wie OpenClaw und Qwen Code.

Bereitstellung und Datenschutz

Lizenziert unter Apache 2.0 bietet dieses model eine sichere Alternative für Entwickler, die lokale, private Entwicklungsumgebungen benötigen. Es kann durch Quantisierung auf Consumer-Hardware mit ausreichend RAM ausgeführt werden. Das große context window ermöglicht Analysen auf Repository-Ebene ohne den Leistungsabfall, der bei Modellen mit kleinerem Kontext typisch ist.

Anwendungsfälle für Qwen3-Coder-Next

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Qwen3-Coder-Next für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Coding-agents

Unterstützt Frameworks bei der Bewältigung mehrstufiger Entwicklungsaufgaben, von der Planung bis zur finalen Ausführung.

Lokale private Entwicklung

Führt erstklassige Coding-Unterstützung auf Consumer-GPUs mit 16GB VRAM unter Verwendung quantisierter MoE-Layer aus.

Repository-Analyse im großen Maßstab

Verarbeitet komplette Codebasen innerhalb seines 256k-Fensters, um technische Schulden zu identifizieren.

Code-Reparatur und Refactoring

Aktualisiert Legacy-Code auf moderne Standards durch Bereitstellung ausführbaren Umgebungs-Feedbacks.

Mehrsprachiges Scripting

Generiert hochpräzisen Code in über 40 Programmiersprachen, einschließlich Rust und Go.

Interaktive 3D-Simulation

Erstellt komplexe webbasierte Visualisierungen und Simulationen mittels schneller One-Shot-Generierung.

Stärken

Einschränkungen

MoE-Effizienz: Arbeitet mit 3B aktiven parameters für Consumer-Hardware bei gleichzeitiger Beibehaltung der Intelligenz einer 80B-Klasse.

System-RAM-Anforderungen: Die Gesamtzahl von 80B parameters erfordert etwa 45GB an Gesamtspeicher für eine effektive 4-Bit-Quantisierung.

Agentic-Spezialisierung: Erreicht 70,8 % bei SWE-Bench Verified und demonstriert damit überlegenes Reasoning bei Multi-Turn-Problemlösungen.

Einschränkungen durch Recurrent State: Die hybride attention-Architektur macht self-speculative decoding in gängigen inference-Engines nicht unterstützbar.

Massiver nativer Context: Das 262.144 token-Fenster unterstützt Analysen auf Repository-Ebene ohne Leistungsabfall.

Text-only-Einschränkungen: Es fehlen multimodale Vision-Fähigkeiten, was das Debugging von Layouts anhand von Screenshots verhindert.

Freizügige Lizenzierung: Veröffentlicht unter Apache 2.0, was eine uneingeschränkte kommerzielle Nutzung und privates lokales Hosting ermöglicht.

Hochkomplexe Physik: Kann bei der One-Shot-Generierung extremer 3D-Physiklogik im Vergleich zu dichten flagship-models Schwierigkeiten haben.

API-Schnellstart

alibaba/qwen-3-coder-next

Dokumentation anzeigen

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();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Qwen3-Coder-Next sagen

Sehen Sie, was die Community über Qwen3-Coder-Next denkt

“Erreicht fast Claude-Niveau bei den allgemeinen Coding-Fähigkeiten. Schlägt Claude 3.5 Sonnet bei HumanEval mit 92,7 %.”

— Philipp Schmid

twitter

“Die Effizienz der MoE-Version ist der Wahnsinn für lokale Hardware. Ich erhalte 26 TPS auf einem Mittelklasse-System.”

— LocalAI_Dev

“Self-speculative decoding ist für Qwen Coder Next aufgrund der recurrent states mathematisch unmöglich.”

— GodComplecs

“Qwen3-Coder-Next basiert auf MoE und ist viel stärker und intelligenter als zuvor!”

— JustinLin610

twitter

“Demonstriert die Fähigkeit, mitten im Projekt mit den neuen 480B-Modellvarianten den Anbieter zu wechseln.”

— saveralter

“Das agentic Training-Rezept auf 800k Aufgaben zeigt sich darin, wie es sich von Build-Fehlern erholt.”

— TechGurus

hackernews

Videos über Qwen3-Coder-Next

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Qwen3-Coder-Next

“Obwohl es ein Modell mit insgesamt 80 Milliarden parameters ist, sind nur 3 Milliarden aktiv.”

“Das ist eigentlich ziemlich nett. Hier gibt es scheinbar fast etwas Farbe. Ein Audio-Visualisierer in Echtzeit.”

“das heißt, wir können es lokal ausführen. Es gibt im Moment eine Reihe von Quants. Es gibt Quants für Apple-Systeme. Ich glaube, ich habe einen NVFP4-Quant gesehen, aber nagelt mich nicht darauf fest. Das wäre also auch etwas Interessantes zum Erkunden”

“Es ist überraschend praktisch, selbst bei 3-Bit-Quantisierung.”

“Wenn wir das Ergebnis jedoch mit Gemini 3.1 Pro vergleichen, auch wenn Gemini die Animation viel besser gehandhabt hat, sieht das Ergebnis von Qwen 3 Coder Next gar nicht so weit entfernt aus.”

“Dieses Mal dauerte die Ausführung des prompt etwa 30 Minuten und hier ist das Ergebnis. Dieses Mal stoßen wir bei einem komplexen Konzept-prompt an die Grenzen des stark quantisierten 80-Milliarden-Modells. Das erste”

“Die Geschwindigkeit dieses Modells ist einfach sehr beeindruckend.”

“Arbeitsspeicher. Wir haben hier also zwei Modell-Inhaltsquantisierungen. Eine für Leute mit 128 GB RAM und eine für Leute mit 64 GB RAM.”

“ist das beste, und 5.5 bietet immer noch eine token-Genauigkeit von 95%. Und mit 95 erhält man das auf einem Computer mit 64 GB RAM. Also,”

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Pro-Tipps für Qwen3-Coder-Next

Expertentipps, um das Beste aus Qwen3-Coder-Next herauszuholen.

Verwenden Sie lange System-prompts

Geben Sie dem model detaillierte Beispiele und Dokumentationen, um sein agentic Verhalten präzise auszurichten.

Iteratives Fehler-Feedback

Füttern Sie Browser-Konsolen-Fehlerprotokolle zurück in das model für eine Selbstkorrektur mit hoher Erfolgsquote.

Optimierung des Layer-Offloadings

Lagern Sie spezifische MoE-Expert-Layer in den System-RAM aus, um inference-Geschwindigkeit und Reasoning auszubalancieren.

Sampling-parameters anpassen

Verwenden Sie eine Temperature von 1.0 mit top_p 0.95 und top_k 40 für die präzisesten Coding-Ergebnisse.

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