alibaba

Qwen3-Coder-Next

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

AI ΠρογραμματισμούOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic WorkflowsΤοπικό LLM
alibaba logoalibabaQwen3-Coder2 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.

Επισκόπηση Model

Το Qwen3-Coder-Next είναι ένα state-of-the-art language model ανοιχτών βαρών, σχεδιασμένο από την ομάδα Qwen της Alibaba Cloud, ειδικά βελτιστοποιημένο για coding agents και τοπικά περιβάλλοντα ανάπτυξης. Βασισμένο στην αρχιτεκτονική Qwen3-Next-80B-A3B-Base, χρησιμοποιεί έναν εξελιγμένο σχεδιασμό Mixture-of-Experts (MoE) με hybrid attention (Gated DeltaNet και Gated Attention). Αυτό επιτρέπει στο model να διατηρεί μια τεράστια βάση γνώσεων 80 δισεκατομμυρίων parameters, ενώ ενεργοποιεί μόνο 3 δισεκατομμύρια parameters ανά token, προσφέροντας reasoning επιπέδου flagship με την ταχύτητα inference και το αποτύπωμα μνήμης ενός πολύ μικρότερου model.

Agentic Εξειδίκευση

Το model αντιπροσωπεύει μια στροφή προς την κλιμάκωση των agentic training signals αντί για τον απλό αριθμό των parameters. Έχει εκπαιδευτεί σε περισσότερες από 800.000 επαληθεύσιμες εργασίες προγραμματισμού σε συνδυασμό με εκτελέσιμα περιβάλλοντα, επιτρέποντάς του να μαθαίνει απευθείας από την ανατροφοδότηση του περιβάλλοντος. Αυτή η εξειδικευμένη μέθοδος εκπαίδευσης δίνει έμφαση στο reasoning μακράς διάρκειας, τη χρήση εργαλείων και την ικανότητα ανάκαμψης από αποτυχίες εκτέλεσης—δυνατότητες που είναι κρίσιμες για σύγχρονα workflows προγραμματισμού και αυτόνομα agentic frameworks όπως το OpenClaw.

Τοπική Απόδοση

Με ένα εγγενές 256K context window που μπορεί να επεκταθεί περαιτέρω, το Qwen3-Coder-Next κατέχει μοναδική θέση ως ο ισχυρότερος τοπικός βοηθός προγραμματισμού που είναι διαθέσιμος. Κυκλοφορεί υπό την άδεια Apache 2.0, δίνοντας στους developers τη δυνατότητα να κατασκευάζουν, να κάνουν debug και να παραδίδουν ολόκληρες κωδικοβάσεις μέσα σε ένα ασφαλές, ιδιωτικό περιβάλλον χωρίς να βασίζονται σε proprietary APIs στο cloud.

Qwen3-Coder-Next

Περιπτώσεις χρήσης για Qwen3-Coder-Next

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

Τοπική Agentic Ανάπτυξη

Υποστήριξη αυτόνομων coding agents που μπορούν να σχεδιάζουν, να εκτελούν και να κάνουν debug λογισμικού τοπικά, χωρίς τα ευαίσθητα δεδομένα να φεύγουν από το μηχάνημα.

Σύνθετο Web Prototyping

Δημιουργία λειτουργικών full-stack εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένων 3D οπτικοποιήσεων και διαδραστικών παιχνιδιών, από μεμονωμένα prompts σε φυσική γλώσσα.

Ανάλυση Μεγάλων Αποθετηρίων

Αξιοποίηση του context window των 256K για την εισαγωγή και την εξαγωγή συμπερασμάτων σε ολόκληρες δομές έργων πολλών αρχείων για refactoring και βελτιστοποίηση.

Αυτοματοποιημένος Έλεγχος Ασφαλείας

Σάρωση κωδικοβάσεων για σύνθετες ευπάθειες, όπως SQL injection και έκθεση διαπιστευτηρίων σε απλό κείμενο, με τεκμηριωμένες προτάσεις διόρθωσης.

Σύνοψη Τεχνικής Έρευνας

Εξαγωγή και ανάλυση πυκνής ακαδημαϊκής ή τεχνικής τεκμηρίωσης για την παραγωγή οργανωμένων, αξιοποιήσιμων αναφορών HTML.

Μεταφορά Συστημάτων Μεταξύ Γλωσσών

Μετάφραση σύνθετης επιχειρηματικής λογικής και περιορισμών ειδικών για το υλικό μεταξύ διαφορετικών γλωσσών προγραμματισμού με υψηλή πιστότητα.

Δυνατά σημεία

Περιορισμοί

Εξαιρετική Αποδοτικότητα: Χρησιμοποιεί μια αρχιτεκτονική MoE με 3B ενεργά parameters για να προσφέρει coding reasoning επιπέδου flagship με 10 φορές χαμηλότερο κόστος inference.
Πολυπλοκότητα Zero-Shot: Εξαιρετικά σύνθετες 3D προσομοιώσεις ή αρχιτεκτονικές εργασίες απαιτούν συχνά 2-3 επαναληπτικά prompts για να φτάσουν στη λειτουργική τελειότητα.
Elite Agentic Εκπαίδευση: Εκπαιδευμένο σε περισσότερες από 800.000 επαληθεύσιμες εργασίες, καθιστώντας το ανώτερο στον σχεδιασμό πολλών βημάτων και στην ανάκαμψη από σφάλματα εκτέλεσης.
Όρια Μνήμης: Η απαίτηση για 45GB+ RAM για quants υψηλής ποιότητας παραμένει εμπόδιο για πολλά τυπικά laptops προγραμματιστών.
Τεράστιο Τοπικό Context: Το context window των 256K είναι ένα από τα μεγαλύτερα διαθέσιμα για τοπικά models, επιτρέποντας reasoning σε ολόκληρα αποθετήρια.
Προκατάληψη Μινιμαλιστικής Αισθητικής: Προεπιλέγει εξαιρετικά απλά σχέδια UI χωρίς στυλ, εκτός εάν ζητηθεί ρητά οπτική αισθητική.
Επιτρεπτική Άδεια: Κυκλοφορεί υπό την Apache 2.0, επιτρέποντας στους developers να κάνουν fine-tuning και deploy χωρίς περιοριστικές proprietary άδειες.
Περιορισμός Modality: Σε αντίθεση με τη σειρά VL, το model Coder-Next βασίζεται αποκλειτικά σε κείμενο και δεν μπορεί να επεξεργαστεί άμεσα οπτικά στοιχεία.

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.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();

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

"Αυτό το model είναι απίστευτο για προγραμματισμό και στέκεται επάξια απέναντι στον ανταγωνισμό"
Becky Jane
youtube
"Η αρχιτεκτονική επιτρέπει ένα τεράστιο context length χωρίς να εκτοξεύει τη VRAM"
bjan
youtube
"Η Alibaba κυριαρχεί στον τομέα των open-weights με αυτή την αρχιτεκτονική MoE"
DevGuru88
reddit
"Επιτέλους ένα τοπικό model που διαχειρίζεται 256k context χωρίς να μοιάζει με σαλιγκάρι"
AI_Explorer
x
"Βλέπω μια σταθερή αποκωδικοποίηση ~7,8 tok/s σε CPU, η οποία είναι υπεραρκετή για έναν τοπικό code reviewer"
Express-Jicama-9827
reddit
"Το Qwen3 Coder είναι ουσιαστικά η απόλυτη λύση για τοπικά περιβάλλοντα ανάπτυξης."
TechTrend_AI
x

Βίντεο για το Qwen3-Coder-Next

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

Έχουμε επίσης ένα context length 256k, το οποίο είναι πολύ ισχυρό, ειδικά για κάτι που μπορεί να τρέξει τοπικά.

Έχουμε το αποτέλεσμά μας με ταχύτητα 26,17 tokens ανά δευτερόλεπτο... ένα αρκετά εκτενές αποτέλεσμα.

Αυτό είναι ένα πολύ συναρπαστικό model... δείχνει τρομερές δυνατότητες για agentic coding.

Η ακρίβεια σε εργασίες Python είναι απλά συγκλονιστική για ένα open weight model.

Νομίζω ότι αυτό το model καταργεί επίσημα την ανάγκη για πληρωμένους βοηθούς προγραμματισμού για τους περισσότερους devs.

Είναι βασισμένο σε 3 δισεκατομμύρια ενεργά parameters σε ένα model με συνολικά 80 δισεκατομμύρια parameters.

Δεν είναι απλώς ένα coding AI model με 200k context window... είναι απολύτως διαισθητικό.

Για τους καθημερινούς χρήστες, μπορείτε απλά να του ζητήσετε να κάνει scrape μια ιστοσελίδα, να αναλύσει το περιεχόμενο και να δημιουργήσει μια καθαρή αναφορά.

Ο τρόπος που χειρίζεται έργα πολλών αρχείων τοπικά αλλάζει τα δεδομένα για την ιδιωτικότητα.

Το function calling μοιάζει πολύ πιο γρήγορο σε σύγκριση με την προηγούμενη έκδοση.

Γράφει ιστορίες με 62 tokens το δευτερόλεπτο. Μπαμ. Αυτό ήταν γρήγορο.

Πηγαίνουμε σφαίρα αυτή τη στιγμή... 150 tokens το δευτερόλεπτο με batching... αυτό είναι απίστευτο.

Αυτό το παιχνίδι με αγώνες αυτοκινήτων ήταν στην πραγματικότητα καλύτερο από την έκδοση στο Claude... οφείλω να το αναγνωρίσω.

Η αρχιτεκτονική MoE λάμπει πραγματικά όταν κοιτάζεις την αποδοτικότητα token-ανά-watt.

Το quantization δεν φαίνεται να επηρεάζει τη λογική όσο περίμενα.

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.

Βελτιστοποίηση Bandwidth Υλικού

Για την κλίμακα των 80B, βεβαιωθείτε ότι το σύστημά σας χρησιμοποιεί μνήμη υψηλών καναλιών για την αποφυγή συμφόρησης στο inference σε συστήματα που βασίζονται μόνο σε CPU.

Επαναληπτικό Debugging

Τροφοδοτήστε τα σφάλματα χρόνου εκτέλεσης του ίδιου του model πίσω στο prompt· είναι ειδικά εκπαιδευμένο να αναγνωρίζει αποτυχίες εκτέλεσης και να βελτιώνει τη λογική του.

Prompting Πλούσιο σε Context

Μεγιστοποιήστε το context window των 256K παρέχοντας σχετικά αρχεία εξαρτήσεων και αρχιτεκτονικά διαγράμματα για τη μείωση των παραισθήσεων (hallucinations).

Αισθητική Βελτίωση

Κατά τη δημιουργία UI, ζητήστε ρητά χρώματα και CSS transitions για να παρακάμψετε την προεπιλεγμένη τάση του model προς μινιμαλιστικές διατάξεις.

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

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.

Συχνές ερωτήσεις για Qwen3-Coder-Next

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