alibaba

Qwen3-Coder-Next

Το Qwen3-Coder-Next είναι το κορυφαίο Apache 2.0 coding model της Alibaba Cloud, με αρχιτεκτονική 80B MoE και 256k context window για προχωρημένη τοπική...

Coding AIOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic WorkflowsLocal LLM
alibaba logoalibabaQwen33 Φεβρουαρίου 2026
Περιβάλλον
256Ktokens
Μέγιστη έξοδος
8Ktokens
Τιμή εισόδου
$0.14/ 1M
Τιμή εξόδου
$0.42/ 1M
Τρόπος λειτουργίας:Text
Δυνατότητες:ΕργαλείαStreaming
Benchmarks
GPQA
53.4%
GPQA: Ερωτήσεις επιπέδου μεταπτυχιακού. Ένα αυστηρό benchmark με 448 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε βιολογία, φυσική και χημεία δημιουργημένες από ειδικούς. Οι διδάκτορες επιτυγχάνουν μόνο 65-74% ακρίβεια, ενώ οι μη ειδικοί βαθμολογούν μόνο 34% ακόμα και με απεριόριστη πρόσβαση στο διαδίκτυο (εξ ου και 'Google-proof'). Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 53.4% σε αυτό το benchmark.
HLE
28.5%
HLE: Συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να επιδείξει συλλογιστική επιπέδου εμπειρογνώμονα σε εξειδικευμένους τομείς. Αξιολογεί τη βαθιά κατανόηση σύνθετων θεμάτων που απαιτούν επαγγελματική γνώση. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 28.5% σε αυτό το benchmark.
MMLU
86.2%
MMLU: Μαζική πολυθεματική κατανόηση γλώσσας. Ένα ολοκληρωμένο benchmark με 16.000 ερωτήσεις πολλαπλής επιλογής σε 57 ακαδημαϊκά θέματα, συμπεριλαμβανομένων μαθηματικών, φιλοσοφίας, νομικής και ιατρικής. Δοκιμάζει ευρεία γνώση και ικανότητες συλλογιστικής. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 86.2% σε αυτό το benchmark.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Επαγγελματική έκδοση. Μια βελτιωμένη έκδοση του MMLU με 12.032 ερωτήσεις σε δυσκολότερη μορφή 10 επιλογών. Καλύπτει Μαθηματικά, Φυσική, Χημεία, Νομική, Μηχανική, Οικονομικά, Υγεία, Ψυχολογία, Επιχειρήσεις, Βιολογία, Φιλοσοφία και Πληροφορική. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 78.4% σε αυτό το benchmark.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: Benchmark πραγματικής ακρίβειας. Δοκιμάζει την ικανότητα ενός μοντέλου να παρέχει ακριβείς, πραγματικές απαντήσεις σε απλές ερωτήσεις. Μετρά την αξιοπιστία και μειώνει τις ψευδαισθήσεις σε εργασίες ανάκτησης γνώσης. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 48.2% σε αυτό το benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Αξιολόγηση ακολουθίας οδηγιών. Μετρά πόσο καλά ένα μοντέλο ακολουθεί συγκεκριμένες οδηγίες και περιορισμούς. Δοκιμάζει την ικανότητα τήρησης κανόνων μορφοποίησης, ορίων μήκους και άλλων ρητών απαιτήσεων. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 89.1% σε αυτό το benchmark.
AIME 2025
89.2%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Μαθηματικά προβλήματα επιπέδου διαγωνισμού από την πρεστίζ εξέταση AIME σχεδιασμένη για ταλαντούχους μαθητές λυκείου. Δοκιμάζει προηγμένη μαθηματική επίλυση προβλημάτων που απαιτεί αφηρημένη σκέψη, όχι απλή αναγνώριση προτύπων. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 89.2% σε αυτό το benchmark.
MATH
83.5%
MATH: Μαθηματική επίλυση προβλημάτων. Ένα ολοκληρωμένο μαθηματικό benchmark που δοκιμάζει επίλυση προβλημάτων σε άλγεβρα, γεωμετρία, λογισμό και άλλους μαθηματικούς τομείς. Απαιτεί πολυβηματική συλλογιστική και τυπική μαθηματική γνώση. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 83.5% σε αυτό το benchmark.
GSM8k
95.8%
GSM8k: Μαθηματικά δημοτικού 8K. 8.500 μαθηματικά προβλήματα κειμένου επιπέδου δημοτικού που απαιτούν πολυβηματική συλλογιστική. Δοκιμάζει βασική αριθμητική και λογική σκέψη μέσω σεναρίων πραγματικής ζωής όπως ψώνια ή υπολογισμοί χρόνου. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 95.8% σε αυτό το benchmark.
MGSM
92.5%
MGSM: Πολύγλωσσα μαθηματικά δημοτικού. Το GSM8k benchmark μεταφρασμένο σε 10 γλώσσες, συμπεριλαμβανομένων Ισπανικών, Γαλλικών, Γερμανικών, Ρωσικών, Κινεζικών και Ιαπωνικών. Δοκιμάζει μαθηματική συλλογιστική σε διάφορες γλώσσες. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 92.5% σε αυτό το benchmark.
MathVista
71.2%
MathVista: Μαθηματική οπτική συλλογιστική. Δοκιμάζει την ικανότητα επίλυσης μαθηματικών προβλημάτων που περιλαμβάνουν οπτικά στοιχεία όπως διαγράμματα, γραφήματα, γεωμετρικά σχήματα και επιστημονικές εικόνες. Συνδυάζει οπτική κατανόηση με μαθηματική συλλογιστική. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 71.2% σε αυτό το benchmark.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: Benchmark μηχανικής λογισμικού. Τα μοντέλα AI προσπαθούν να επιλύσουν πραγματικά GitHub issues σε έργα ανοικτού κώδικα Python με ανθρώπινη επαλήθευση. Δοκιμάζει πρακτικές δεξιότητες μηχανικής λογισμικού σε παραγωγικές βάσεις κώδικα. Τα κορυφαία μοντέλα πήγαν από 4,4% το 2023 σε πάνω από 70% το 2024. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 74.2% σε αυτό το benchmark.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Προβλήματα προγραμματισμού Python. 164 χειρόγραφα προβλήματα προγραμματισμού όπου τα μοντέλα πρέπει να δημιουργήσουν σωστές υλοποιήσεις συναρτήσεων Python. Κάθε λύση επαληθεύεται με unit tests. Τα κορυφαία μοντέλα τώρα επιτυγχάνουν 90%+ ακρίβεια. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 94.1% σε αυτό το benchmark.
LiveCodeBench
74.5%
LiveCodeBench: Live coding benchmark. Δοκιμάζει ικανότητες κωδικοποίησης σε συνεχώς ενημερωμένες, πραγματικές προκλήσεις προγραμματισμού. Σε αντίθεση με στατικά benchmarks, χρησιμοποιεί φρέσκα προβλήματα για να αποτρέψει τη μόλυνση δεδομένων και να μετρήσει πραγματικές δεξιότητες κωδικοποίησης. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 74.5% σε αυτό το benchmark.
MMMU
72.4%
MMMU: Πολυτροπική κατανόηση. Μαζικό πολυ-τομεακό πολυτροπικό benchmark κατανόησης που δοκιμάζει μοντέλα όρασης-γλώσσας σε προβλήματα επιπέδου πανεπιστημίου σε 30 θέματα που απαιτούν τόσο κατανόηση εικόνας όσο και ειδική γνώση. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 72.4% σε αυτό το benchmark.
MMMU Pro
58.6%
MMMU Pro: MMMU Επαγγελματική έκδοση. Βελτιωμένη έκδοση του MMMU με πιο απαιτητικές ερωτήσεις και αυστηρότερη αξιολόγηση. Δοκιμάζει προηγμένη πολυτροπική συλλογιστική σε επαγγελματικά και εξειδικευμένα επίπεδα. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 58.6% σε αυτό το benchmark.
ChartQA
86.4%
ChartQA: Ερωτήσεις-απαντήσεις διαγραμμάτων. Δοκιμάζει την ικανότητα κατανόησης και συλλογιστικής πληροφοριών που παρουσιάζονται σε διαγράμματα και γραφήματα. Απαιτεί εξαγωγή δεδομένων, σύγκριση τιμών και εκτέλεση υπολογισμών από οπτικές αναπαραστάσεις δεδομένων. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 86.4% σε αυτό το benchmark.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Οπτική Q&A εγγράφων. Document Visual Question Answering benchmark που δοκιμάζει την ικανότητα εξαγωγής και συλλογιστικής πληροφοριών από εικόνες εγγράφων, συμπεριλαμβανομένων φορμών, αναφορών και σαρωμένου κειμένου. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 93.5% σε αυτό το benchmark.
Terminal-Bench
58.2%
Terminal-Bench: Εργασίες Terminal/CLI. Δοκιμάζει την ικανότητα εκτέλεσης λειτουργιών γραμμής εντολών, γραφής shell scripts και πλοήγησης σε περιβάλλοντα τερματικού. Μετρά πρακτικές δεξιότητες διαχείρισης συστήματος και ροών εργασίας ανάπτυξης. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 58.2% σε αυτό το benchmark.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Αφαίρεση και συλλογιστική. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - δοκιμάζει ρευστή νοημοσύνη μέσω νέων παζλ αναγνώρισης προτύπων. Κάθε εργασία απαιτεί ανακάλυψη του υποκείμενου κανόνα από παραδείγματα, μετρώντας γενική ικανότητα συλλογιστικής αντί απομνημόνευσης. Το Qwen3-Coder-Next πέτυχε 12.5% σε αυτό το benchmark.

Σχετικά με το Qwen3-Coder-Next

Μάθετε για τις δυνατότητες, τα χαρακτηριστικά του Qwen3-Coder-Next και πώς μπορεί να σας βοηθήσει να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Αρχιτεκτονική του Model

Το Qwen3-Coder-Next είναι ένα εξειδικευμένο open-weight model σχεδιασμένο από την Alibaba Cloud για software engineering agents. Χρησιμοποιεί αρχιτεκτονική Mixture-of-Experts (MoE) με 80 δισεκατομμύρια συνολικές parameters, αλλά ενεργοποιεί μόνο 3 δισεκατομμύρια parameters ανά token. Αυτός ο σχεδιασμός συνδυάζει τη νοημοσύνη ενός τεράστιου model με την ταχύτητα inference ενός μικρού. Η αρχιτεκτονική περιλαμβάνει έναν υβριδικό μηχανισμό attention, ενσωματώνοντας το Gated DeltaNet με το standard Gated Attention για την επεξεργασία context έως 262.144 tokens.

Agentic Εξειδίκευση

Το model είναι εκπαιδευμένο σε πάνω από 800.000 επαληθεύσιμες εργασίες κώδικα και εκτελέσιμα περιβάλλοντα. Αυτή η εκπαίδευση δίνει έμφαση στο reasoning μεγάλου εύρους και την ικανότητα ανάκαμψης από αποτυχίες εκτέλεσης. Σκοράρει 70,8% στο SWE-Bench Verified, αποδεικνύοντας την ικανότητά του να διαχειρίζεται multi-step αναπτυξιακές εργασίες από τον αρχικό σχεδιασμό έως την τελική εκτέλεση κώδικα. Διαπρέπει σε αυτόνομα agentic frameworks όπως το OpenClaw και το Qwen Code.

Deployment και Ιδιωτικότητα

Με άδεια χρήσης Apache 2.0, αυτό το model παρέχει μια ασφαλή εναλλακτική για προγραμματιστές που απαιτούν τοπικά, ιδιωτικά περιβάλλοντα ανάπτυξης. Μπορεί να εκτελεστεί σε hardware καταναλωτικού επιπέδου με επαρκή RAM μέσω quantization. Το μεγάλο context window επιτρέπει ανάλυση σε κλίμακα repository χωρίς την υποβάθμιση της απόδοσης που παρατηρείται συνήθως σε models με μικρότερο context.

Qwen3-Coder-Next

Περιπτώσεις χρήσης για Qwen3-Coder-Next

Ανακαλύψτε τους διαφορετικούς τρόπους που μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το Qwen3-Coder-Next για εξαιρετικά αποτελέσματα.

Autonomous Coding Agents

Τροφοδοτεί frameworks για τη διαχείριση multi-step αναπτυξιακών εργασιών, από τον σχεδιασμό έως την τελική εκτέλεση.

Τοπική Ιδιωτική Ανάπτυξη

Εκτελεί κορυφαία βοήθεια κώδικα σε consumer GPUs με 16GB VRAM χρησιμοποιώντας quantized MoE layers.

Ανάλυση Repository Μεγάλης Κλίμακας

Επεξεργάζεται ολόκληρα codebases εντός του 256k window του για τον εντοπισμό τεχνικού χρέους.

Επιδιόρθωση και Refactoring Κώδικα

Ενημερώνει legacy κώδικα σε σύγχρονα πρότυπα παρέχοντας ανατροφοδότηση εκτελέσιμου περιβάλλοντος.

Πολύγλωσσο Scripting

Δημιουργεί κώδικα υψηλής πιστότητας σε περισσότερες από 40 γλώσσες προγραμματισμού, συμπεριλαμβανομένων των Rust και Go.

Διαδραστική Προσομοίωση 3D

Δημιουργεί πολύπλοκα web-based visualizers και προσομοιώσεις χρησιμοποιώντας ταχύτατο one-shot generation.

Δυνατά σημεία

Περιορισμοί

Αποδοτικότητα MoE: Λειτουργεί με 3B ενεργές parameters για consumer hardware, διατηρώντας νοημοσύνη επιπέδου 80B.
Απαιτήσεις RAM Συστήματος: Ο συνολικός αριθμός των 80B parameters απαιτεί περίπου 45GB συνολικής RAM για αποτελεσματικό 4-bit quantization.
Agentic Εξειδίκευση: Σκοράρει 70,8% στο SWE-Bench Verified, αποδεικνύοντας ανώτερη ικανότητα επίλυσης προβλημάτων multi-turn.
Περιορισμοί Recurrent State: Η υβριδική αρχιτεκτονική attention καθιστά το self-speculative decoding μη υποστηριζόμενο σε κοινές inference μηχανές.
Τεράστιο Native Context: Το window των 262.144 tokens υποστηρίζει ανάλυση σε κλίμακα repository χωρίς υποβάθμιση της απόδοσης.
Περιορισμοί Text-Only: Στερείται multimodal ικανοτήτων όρασης, εμποδίζοντάς το από το να κάνει debug layouts μέσω screenshots.
Επιτρεπτική Αδειοδότηση: Κυκλοφορεί υπό Apache 2.0, επιτρέποντας την ελεύθερη εμπορική χρήση και την ιδιωτική τοπική φιλοξενία.
Φυσική Υψηλής Πολυπλοκότητας: Μπορεί να δυσκολεύεται στο one-shot generation ακραίας 3D λογικής φυσικής σε σύγκριση με dense flagship models.

Γρήγορη εκκίνηση API

alibaba/qwen-3-coder-next

Προβολή τεκμηρίωσης
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();

Εγκαταστήστε το SDK και αρχίστε να κάνετε κλήσεις API σε λίγα λεπτά.

Τι λένε οι άνθρωποι για το Qwen3-Coder-Next

Δείτε τι πιστεύει η κοινότητα για το Qwen3-Coder-Next

Σχεδόν ισοφαρίζει το Claude στις συνολικές δυνατότητες coding. Ξεπερνά το Claude 3.5 Sonnet στο HumanEval με 92,7%.
Philipp Schmid
twitter
Η αποδοτικότητα της έκδοσης MoE είναι τρελή για τοπικό hardware. Πιάνω 26 TPS σε σύστημα μεσαίας κατηγορίας.
LocalAI_Dev
reddit
Το self-speculative decoding είναι μαθηματικά αδύνατο για το Qwen Coder Next λόγω των recurrent states.
GodComplecs
reddit
Το Qwen3-Coder-Next βασίζεται στο MoE και είναι πολύ πιο ισχυρό και έξυπνο από πριν!
JustinLin610
twitter
Επίδειξη της ικανότητας εναλλαγής παρόχων κατά τη διάρκεια του project με τις νέες εκδόσεις των 480B models.
saveralter
reddit
Η συνταγή εκπαίδευσης για agents σε 800k εργασίες φαίνεται στον τρόπο που ανακάμπτει από σφάλματα build.
TechGurus
hackernews

Βίντεο για το Qwen3-Coder-Next

Δείτε οδηγούς, κριτικές και συζητήσεις για το Qwen3-Coder-Next

Επιτρέπει την πρόσβαση σε όσους θέλουν να πειραματιστούν με τοπικούς AI coding agents

Αυτό για μένα φωνάζει open code, δοκιμάστε αυτό το model, κάτι που θα κάνω

Η αποδοτικότητα μνήμης σε αυτό είναι μια τεράστια νίκη

Διαχειρίζεται τη σύνθετη λογική καλύτερα από το προηγούμενο dense model 72B

Είναι το πρώτο open model που ακολουθεί σωστά τις εντολές του τερματικού μου

Το Qwen 3 coder Next έχει επίσης μόνο 3 δισεκατομμύρια ενεργές parameters για εκτέλεση σε consumer κάρτα γραφικών

Λειτουργεί υπέροχα. Είμαι πραγματικά έκπληκτος που μπορώ να έχω αυτό το αποτέλεσμα με ένα πέρασμα από τοπικό AI

Τα 80 δισεκατομμύρια parameters συνήθως απαιτούν cluster, αλλά η προσέγγιση MoE αλλάζει τα πάντα

Χειρίζεται 40+ γλώσσες προγραμματισμού χωρίς καμία αισθητή πτώση απόδοσης

Η χρήση του με το OpenClaw κάνει την εμπειρία σαν να έχεις έναν junior dev στην ομάδα

Model 3 δισεκατομμυρίων parameters έρχεται αντιμέτωπο με models 10 έως 20 φορές το μέγεθός του

Το Qwen 3 έρχεται με πολλά πλεονεκτήματα αλλά με χαμηλότερο κόστος

Το 256k context είναι πραγματικό, δεν έκανε hallucination στη μέση του project μου

Το latency είναι εκπληκτικά χαμηλό δεδομένου του συνολικού βάρους 80B parameters

Διόρθωσε ένα bug στο legacy Go repo μου που το GPT-4o έχασε τρεις φορές

Περισσότερα από απλά prompts

Ενισχύστε τη ροή εργασίας σας με Αυτοματισμό AI

Το Automatio συνδυάζει τη δύναμη των AI agents, του web automation και των έξυπνων ενσωματώσεων για να σας βοηθήσει να επιτύχετε περισσότερα σε λιγότερο χρόνο.

AI Agents
Web Automation
Έξυπνες ροές εργασίας

Επαγγελματικές συμβουλές για Qwen3-Coder-Next

Εξειδικευμένες συμβουλές για να αξιοποιήσετε στο έπακρο το Qwen3-Coder-Next και να επιτύχετε καλύτερα αποτελέσματα.

Χρησιμοποιήστε Long System Prompts

Παρέχετε στο model λεπτομερή παραδείγματα και τεκμηρίωση για να ευθυγραμμίσετε την agentic συμπεριφορά του.

Επαναληπτική Ανατροφοδότηση Σφαλμάτων

Τροφοδοτήστε τα logs σφαλμάτων της κονσόλας του browser πίσω στο model για αυτοδιόρθωση με υψηλό ποσοστό επιτυχίας.

Βελτιστοποίηση Layer Offloading

Κάντε offload συγκεκριμένα MoE expert layers στη RAM του συστήματος για να εξισορροπήσετε την ταχύτητα inference και το reasoning.

Ευθυγράμμιση Sampling Parameters

Χρησιμοποιήστε temperature 1.0 με top_p 0.95 και top_k 40 για τα πιο ακριβή αποτελέσματα κώδικα.

Μαρτυρίες

Τι λένε οι χρήστες μας

Ενταχθείτε στις χιλιάδες ικανοποιημένων χρηστών που έχουν μεταμορφώσει τη ροή εργασίας τους

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.

Σχετικά AI Models

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
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
$0.15/$1.20/1M
zhipu

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
openai

GPT-5.3 Instant

OpenAI

Explore GPT-5.3 Instant, OpenAI's "Anti-Cringe" model. Features a 128K context window, 26.8% fewer hallucinations, and a natural, helpful tone for everyday...

128K context
$1.75/$14.00/1M
google

Gemini 3.1 Pro

Google

Gemini 3.1 Pro is Google's elite multimodal model featuring the DeepThink reasoning engine, a 1M+ context window, and industry-leading ARC-AGI logic scores.

1M context
$2.00/$12.00/1M

Συχνές ερωτήσεις για Qwen3-Coder-Next

Βρείτε απαντήσεις σε συνηθισμένες ερωτήσεις σχετικά με το Qwen3-Coder-Next