Wie groß ist das context window von Qwen3-Coder-Next?

Das model unterstützt ein natives context window von 256.000 tokens, das mit Techniken wie YaRN für vollständige Repository-Analysen weiter extrapoliert werden kann.

Ist Qwen3-Coder-Next open-source?

Ja, es wurde unter der permissiven Apache 2.0 Lizenz veröffentlicht, wodurch es sowohl für den persönlichen Gebrauch als auch für die Integration in Unternehmen geeignet ist.

Wie viel VRAM wird benötigt, um das model lokal auszuführen?

Für eine standardmäßige 4-Bit (Q4) quantization werden etwa 45 GB kombinierter System-/Grafikspeicher für eine stabile Performance empfohlen.

Unterstützt es function calling?

Ja, das model ist nativ für agentic Workflows konzipiert und unterstützt direkt ausgefeilte tool use und function calling Protokolle.

Wie schneidet es im Vergleich zu Claude 3.5 Sonnet oder GPT-4o ab?

In Coding-benchmarks wie HumanEval (94,1 %) konkurriert es mit proprietären models, während es gleichzeitig eine private, lokale Ausführung ermöglicht.

Kann das model Bilder oder Videos verarbeiten?

Nein, die Coder-Next-Variante ist auf Text und Code spezialisiert. Multimodal-Fähigkeiten sind der Qwen3-VL-Serie vorbehalten.

Was ist der Unterschied zwischen total und active parameters?

Es nutzt eine MoE-Architektur mit insgesamt 80B parameters, aktiviert jedoch nur 3B pro token. Dies bietet hohe Intelligenz bei geringen Rechenkosten.

Qwen3-Coder-Next

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

Coding-AIOpen-WeightsMixture of ExpertsAgentic WorkflowsLokale LLM

alibabaQwen3-Coder2. 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.

Modell-Übersicht

Qwen3-Coder-Next ist ein state-of-the-art Open-Weight-Sprachmodell des Qwen-Teams von Alibaba Cloud, das speziell für agentic coding und lokale Entwicklungsumgebungen optimiert wurde. Basierend auf der Qwen3-Next-80B-A3B-Base-Architektur nutzt es ein hochentwickeltes Mixture-of-Experts (MoE) Design mit Hybrid-Attention (Gated DeltaNet und Gated Attention). Dies erlaubt es dem model, eine massive Wissensbasis von 80 Milliarden parameters beizubehalten, während es nur 3 Milliarden parameters pro token aktiviert. Das Ergebnis ist reasoning auf flagship-Niveau bei einer inference-Geschwindigkeit und einem Speicherbedarf eines deutlich kleineren models.

Fokus auf Agentic-Fähigkeiten

Das model markiert einen Wendepunkt hin zur Skalierung von agentic Training-Signalen anstatt nur der reinen Parameteranzahl. Es wurde mit über 800.000 verifizierbaren Coding-Aufgaben in ausführbaren Umgebungen trainiert, wodurch es lernt, direkt auf Feedback aus der Umgebung zu reagieren. Dieses spezialisierte Trainingsrezept betont Long-Horizon-reasoning, tool use und die Fähigkeit, sich von Ausführungsfehlern zu erholen – Fähigkeiten, die für moderne „vibe coding“ Workflows und autonome agentic Frameworks wie OpenClaw entscheidend sind.

Lokale Performance

Mit einem nativen 256K context window, das weiter extrapoliert werden kann, ist Qwen3-Coder-Next als der leistungsfähigste Local-First-Coding-Assistent positioniert. Veröffentlicht unter der Apache 2.0 Lizenz, befähigt es Entwickler, ganze Codebasen in einer sicheren, privaten Umgebung zu erstellen, zu debuggen und zu deployen, ohne auf proprietäre Cloud-APIs angewiesen zu sein.

Anwendungsfälle für Qwen3-Coder-Next

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

Lokale agentic Entwicklung

Betrieb von autonomen Coding-agents, die Software lokal planen, ausführen und debuggen können, ohne dass sensible Daten den Rechner verlassen.

Komplexes Web-Prototyping

Erstellung funktionaler Full-Stack-Anwendungen, einschließlich 3D-Visualisierungen und interaktiver Spiele, aus einfachen Natural-Language-prompts.

Analyse großer Repositories

Nutzung des 256k context window, um komplette Dateistrukturen zu erfassen und für Refactoring und Optimierung zu analysieren.

Automatisierte Sicherheits-Audits

Scannen von Codebasen auf komplexe Schwachstellen wie SQL-Injection und offenliegende Zugangsdaten mit fundierten Korrekturvorschlägen.

Zusammenfassung technischer Forschung

Scraping und Parsing dichter akademischer oder technischer Dokumentationen zur Erstellung organisierter, direkt nutzbarer HTML-Berichte.

Sprachübergreifende Systemmigration

Übersetzung komplexer Geschäftslogik und hardwarespezifischer Constraints zwischen verschiedenen Programmiersprachen mit hoher Genauigkeit.

Stärken

Einschränkungen

Außergewöhnliche Effizienz: Nutzt eine MoE-Architektur mit 3B active parameters, um flagship-Level Coding-reasoning bei 10-fach niedrigeren inference-Kosten zu liefern.

Zero-Shot-Komplexität: Hochkomplexe 3D-Simulationen oder Architekturaufgaben erfordern oft 2–3 iterative prompts, um funktionale Perfektion zu erreichen.

Elite agentic Training: Trainiert auf über 800.000 verifizierbaren Aufgaben, was es überlegen bei mehrstufiger Planung und der Behebung von Ausführungsfehlern macht.

Speicherschwellenwerte: Die Anforderung von über 45 GB RAM für qualitativ hochwertige quants bleibt eine Hürde für viele Standard-Laptops.

Massiver lokaler Kontext: Das 256k context window ist eines der größten für lokale models verfügbaren und ermöglicht reasoning über ganze Repositories.

Hang zu minimalistischer Ästhetik: Erstellt standardmäßig sehr einfache, ungestylte UI-Designs, sofern nicht explizit visuelle Details angefordert werden.

Permissive Lizenz: Veröffentlicht unter Apache 2.0, was Entwicklern das fine-tuning und Deployment ohne restriktive proprietäre Lizenzen ermöglicht.

Modalitätsbeschränkung: Im Gegensatz zur VL-Serie ist das Coder-Next-model rein textbasiert und kann visuelle Assets nicht direkt verarbeiten.

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.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();

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

"Dieses model ist unglaublich gut für das Programmieren und hält dem Vergleich mit der Konkurrenz locker stand"

— Becky Jane

youtube

"Die Architektur ermöglicht eine enorme Kontextlänge, ohne den VRAM-Bedarf explodieren zu lassen"

— bjan

youtube

"Alibaba dominiert den Open-Weights-Bereich mit dieser MoE-Architektur"

— DevGuru88

"Endlich ein lokales model, das 256k Kontext verarbeitet, ohne sich wie eine Schnecke anzufühlen"

— AI_Explorer

"Ich sehe ein stabiles decoding von ~7,8 tok/s auf der CPU, was für einen lokalen Code-Reviewer völlig ausreicht"

— Express-Jicama-9827

"Qwen3 Coder ist im Grunde der Endgegner für lokale Entwicklungs-Setups."

— TechTrend_AI

Videos über Qwen3-Coder-Next

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

“Wir haben hier eine 256k Kontextlänge, die sehr robust ist, besonders für etwas, das man lokal ausführen kann.”

“Wir erhalten unser Ergebnis mit einer Geschwindigkeit von 26,17 tokens pro Sekunde... ein ziemlich umfangreiches Ergebnis.”

“Dies ist ein sehr spannendes model... es zeigt extremes Potenzial für agentic coding.”

“Die Genauigkeit bei Python-Aufgaben ist für ein Open-Weights-model einfach umwerfend.”

“Ich denke, dieses model macht kostenpflichtige Coding-Assistenten für die meisten Entwickler offiziell überflüssig.”

“Es basiert auf einem model mit 3 Milliarden active parameters bei insgesamt 80 Milliarden parameters.”

“Es ist nicht nur ein Coding-AI-model mit 200k context window... es ist absolut intuitiv.”

“Für normale Nutzer reicht es, das model zu bitten, eine Webseite zu scrapen, den Inhalt zu analysieren und einen sauberen Bericht zu erstellen.”

“Die Art und Weise, wie es Multi-File-Projekte lokal handhabt, ist ein Gamechanger für die Privatsphäre.”

“Function calling fühlt sich im Vergleich zur Vorgängerversion viel reaktionsschneller an.”

“Schreibt Geschichten mit 62 tokens pro Sekunde. Boom. Das war schnell.”

“Wir geben jetzt richtig Gas... 150 tokens pro Sekunde mit batching... das ist wahnsinnig.”

“Dieses Autorennspiel war tatsächlich besser als die Version von Claude... das muss man ihm lassen.”

“Die MoE-Architektur glänzt wirklich, wenn man sich die Token-pro-Watt-Effizienz ansieht.”

“Quantization scheint der Logik nicht so sehr zu schaden, wie ich erwartet hätte.”

Mehr als nur Prompts

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Pro-Tipps für Qwen3-Coder-Next

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

Hardware-Bandbreitenoptimierung

Stellen Sie bei der 80B-Skala sicher, dass Ihr System Speicher mit hoher Kanalanzahl nutzt, um inference-Engpässe bei reinen CPU-Setups zu vermeiden.

Iteratives Debugging

Geben Sie die runtime-Fehler des models direkt zurück in den prompt; es ist speziell darauf trainiert, Ausführungsfehler zu erkennen und seine Logik zu verfeinern.

Kontextreiches Prompting

Maximieren Sie das 256k context window, indem Sie relevante Abhängigkeitsdateien und Architekturdiagramme bereitstellen, um Halluzinationen zu reduzieren.

Ästhetische Verfeinerung

Fordern Sie bei der Generierung von UIs explizit Farben und CSS-Übergänge an, um die Standardtendenz des models zu minimalistischen Layouts zu überschreiben.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

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Founder, DataDriven.io

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