Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next es el model de programación de élite Apache 2.0 de Alibaba Cloud, con una arquitectura MoE de 80B y una context window de 256k para un...
alibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026Acerca de Qwen3-Coder-Next
Conoce las capacidades, características y formas de uso de Qwen3-Coder-Next.
Descripción general del model
Qwen3-Coder-Next es un model de lenguaje de pesos abiertos state-of-the-art diseñado por el equipo Qwen de Alibaba Cloud, optimizado específicamente para agentes de programación y entornos de desarrollo locales. Construido sobre la arquitectura Qwen3-Next-80B-A3B-Base, utiliza un diseño sofisticado de Mixture-of-Experts (MoE) con atención híbrida (Gated DeltaNet y Gated Attention). Esto permite que el model mantenga una base de conocimientos masiva de 80-billion-parameter mientras activa solo 3 billion parameters por token, lo que resulta en un reasoning de nivel flagship con la velocidad de inference y la huella de memoria de un model mucho más pequeño.
Especialización agentic
El model representa un cambio hacia el escalado de señales de entrenamiento agentic en lugar de solo el recuento bruto de parameters. Ha sido entrenado en más de 800,000 tareas de programación verificables vinculadas a entornos ejecutables, lo que le permite aprender directamente de la retroalimentación del entorno. Esta receta de entrenamiento especializada enfatiza el reasoning de largo horizonte, el uso de herramientas y la capacidad de recuperarse de fallos de ejecución, capacidades que son críticas para los flujos de trabajo modernos de "vibe coding" y marcos de trabajo agentic autónomos como OpenClaw.
Rendimiento local
Con una context window nativa de 256K que puede extrapolarse aún más, Qwen3-Coder-Next está posicionado de manera única como el asistente de programación local-first más potente disponible. Publicado bajo la licencia Apache 2.0, otorga a los desarrolladores el poder de construir, depurar y lanzar bases de código completas dentro de un entorno seguro y privado sin depender de API propietarias en la nube.
Casos de uso de Qwen3-Coder-Next
Descubre las diferentes formas de usar Qwen3-Coder-Next para lograr excelentes resultados.
Desarrollo agentic local
Impulsa agentes de programación autónomos que pueden planificar, ejecutar y depurar software localmente sin que los datos sensibles salgan de la máquina.
Prototipado web complejo
Generación de aplicaciones full-stack funcionales, incluyendo visualizaciones 3D y juegos interactivos, a partir de un solo prompt en lenguaje natural.
Análisis de grandes repositorios
Utilización de la context window de 256K para ingerir y aplicar reasoning sobre estructuras completas de proyectos de varios archivos para refactorización y optimización.
Auditoría de seguridad automatizada
Escaneo de bases de código en busca de vulnerabilidades complejas como inyección SQL y exposición de credenciales en texto plano con sugerencias de corrección fundamentadas.
Resumen de investigación técnica
Extracción y análisis de documentación técnica o académica densa para producir informes HTML organizados y accionables.
Migración de sistemas entre lenguajes
Traducción de lógica de negocio compleja y restricciones específicas de hardware entre diferentes lenguajes de programación con alta fidelidad.
Fortalezas
Limitaciones
Inicio rápido de API
alibaba/qwen-3-coder-next
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();Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.
Lo que la gente dice sobre Qwen3-Coder-Next
Mira lo que la comunidad piensa sobre Qwen3-Coder-Next
"Este model es increíble para la programación y se sitúa muy bien frente a la competencia"
"La arquitectura permite una longitud de contexto masiva sin disparar la VRAM"
"Alibaba está dominando el juego de los pesos abiertos con esta arquitectura MoE"
"Finalmente un model local que maneja una context window de 256k sin parecer un caracol"
"Estoy viendo un decodificado estable de ~7.8 tok/s en CPU, lo cual es suficiente para un revisor de código local"
"Qwen3 Coder es básicamente el destino final para configuraciones de desarrollo local."
Videos sobre Qwen3-Coder-Next
Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre Qwen3-Coder-Next
“También tenemos una longitud de context window de 256k, que es muy robusta, especialmente para algo que se puede ejecutar localmente.”
“Tenemos nuestro resultado a una velocidad de 26.17 tokens por segundo... un resultado bastante extenso.”
“Este es un model muy emocionante... muestra un potencial extremo para la programación agentic.”
“La precisión en tareas de Python es simplemente asombrosa para un model de pesos abiertos.”
“Creo que este model elimina oficialmente la necesidad de asistentes de programación de pago para la mayoría de los desarrolladores.”
“Está construido sobre un model de 3 billion parameters activos en un total de 80 billion parameters.”
“No es solo un model de IA para programación con una context window de 200k... es absolutamente intuitivo.”
“Para los usuarios cotidianos, simplemente puedes pedirle que extraiga información de una página web, analice el contenido y genere un informe limpio.”
“La forma en que maneja proyectos de múltiples archivos localmente cambia las reglas del juego para la privacidad.”
“El function calling se siente mucho más ágil en comparación con la versión anterior.”
“Escribiendo historias a 62 tokens por segundo. Boom. Eso fue rápido.”
“Estamos arrasando ahora mismo... 150 tokens por segundo con procesamiento por lotes... esto es increíble.”
“Este juego de carreras de coches fue en realidad mejor que la versión en Claude... hay que reconocerlo.”
“La arquitectura MoE realmente brilla cuando miras la eficiencia de tokens por vatio.”
“La cuantización no parece afectar la lógica tanto como esperaba.”
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Consejos Pro para Qwen3-Coder-Next
Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de Qwen3-Coder-Next.
Optimización del ancho de banda del hardware
Para la escala de 80B, asegúrese de que su sistema utilice memoria de canales altos para evitar cuellos de botella de inference en configuraciones que solo usan CPU.
Depuración iterativa
Introduzca los propios errores de tiempo de ejecución del model de nuevo en el prompt; está entrenado específicamente para reconocer fallos de ejecución y refinar su lógica.
Prompting rico en contexto
Maximice la context window de 256K proporcionando archivos de dependencias relevantes y diagramas de arquitectura para reducir alucinaciones.
Refinamiento estético
Al generar interfaces de usuario, solicite explícitamente colores y transiciones CSS para anular la tendencia predeterminada del model hacia diseños minimalistas.
Testimonios
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Co-Founder/CEO, rpatools.io
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Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
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CTO, AiChatSolutions
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Head of Growth, ScaleUp Labs
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Marketing Director, GrowthMetrics
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Preguntas Frecuentes Sobre Qwen3-Coder-Next
Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre Qwen3-Coder-Next