alibaba

Qwen3-Coder-Next

A Qwen3-Coder-Next az Alibaba Cloud elit Apache 2.0 kódoló modellje, amely 80B MoE architektúrával és 256k context window mérettel rendelkezik a fejlett helyi...

Programozó AIOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic munkafolyamatokHelyi LLM
alibaba logoalibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026
Kontextus
256Ktoken
Max kimenet
8Ktoken
Bemenet ara
$0.14/ 1M
Kimenet ara
$0.42/ 1M
Modalitas:Text
Kepessegek:EszkozokStreaming
Benchmarkok
GPQA
53.4%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. Qwen3-Coder-Next 53.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
28.5%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. Qwen3-Coder-Next 28.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
86.2%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. Qwen3-Coder-Next 86.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. Qwen3-Coder-Next 78.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. Qwen3-Coder-Next 48.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
89.1%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. Qwen3-Coder-Next 89.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
89.2%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. Qwen3-Coder-Next 89.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
83.5%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. Qwen3-Coder-Next 83.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
95.8%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. Qwen3-Coder-Next 95.8% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
92.5%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. Qwen3-Coder-Next 92.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
71.2%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. Qwen3-Coder-Next 71.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. Qwen3-Coder-Next 74.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. Qwen3-Coder-Next 94.1% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
74.5%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. Qwen3-Coder-Next 74.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
72.4%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. Qwen3-Coder-Next 72.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
58.6%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. Qwen3-Coder-Next 58.6% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
86.4%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. Qwen3-Coder-Next 86.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. Qwen3-Coder-Next 93.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
58.2%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. Qwen3-Coder-Next 58.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. Qwen3-Coder-Next 12.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A Qwen3-Coder-Next reszletei

Ismerd meg a Qwen3-Coder-Next kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

Model áttekintés

Qwen3-Coder-Next egy state-of-the-art open-weight nyelvmodell, amelyet az Alibaba Cloud Qwen csapata fejlesztett, kifejezetten kódoló agentekre és helyi fejlesztői környezetekre optimalizálva. A Qwen3-Next-80B-A3B-Base architektúrára épülve egy kifinomult Mixture-of-Experts (MoE) designt alkalmaz hibrid attention megoldással (Gated DeltaNet és Gated Attention). Ez lehetővé teszi a model számára, hogy egy hatalmas, 80 milliárd parameters tudásbázist tartson fenn, miközben tokenenként csak 3 milliárd parameters értéket aktivál, ami flagship szintű reasoninget eredményez egy sokkal kisebb model inference sebességével és memóriaigényével.

Agentic specializáció

A model elmozdulást jelent az agentic training szignálok skálázása felé a puszta parameters szám növelése helyett. Több mint 800 000 ellenőrizhető kódolási feladaton tanították, amelyek végrehajtható környezetekkel párosulnak, lehetővé téve a közvetlen tanulást a környezeti visszajelzésekből. Ez a speciális tanítási recept a hosszú távú reasoningre, a tool use-ra és a végrehajtási hibákból való kilábalásra összpontosít – olyan képességekre, amelyek kritikusak a modern „vibe coding” munkafolyamatok és az olyan autonóm agentic keretrendszerek számára, mint az OpenClaw.

Helyi teljesítmény

A natív 256K context window segítségével, amely tovább extrapolálható, a Qwen3-Coder-Next egyedülálló módon a legerősebb elérhető helyi fókuszú kódoló asszisztens. Az Apache 2.0 licenc alatt kiadott model lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy teljes kódbázisokat építsenek, debugoljanak és publikáljanak egy biztonságos, privát környezetben, anélkül, hogy zárt forráskódú felhő API-kra támaszkodnának.

Qwen3-Coder-Next

Hasznalati esetek a Qwen3-Coder-Next szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a Qwen3-Coder-Next-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Helyi Agentic fejlesztés

Olyan autonóm kódoló agentek meghajtása, amelyek képesek helyben tervezni, végrehajtani és debugolni a szoftvereket anélkül, hogy érzékeny adatok hagynák el a gépet.

Komplex webes prototípus-készítés

Funkcionális full-stack alkalmazások, köztük 3D vizualizációk és interaktív játékok generálása egyetlen természetes nyelvű prompt alapján.

Nagy kódtár-elemzés

A 256K context window kihasználása teljes, több fájlból álló projektstruktúrák beolvasására és értelmezésére refaktorálás és optimalizálás céljából.

Automatizált biztonsági audit

Kódbázisok átvizsgálása összetett sebezhetőségek, például SQL injection vagy nyílt szöveges hitelesítő adatok után, megalapozott javítási javaslatokkal.

Technikai kutatások összefoglalása

Sűrű akadémiai vagy műszaki dokumentációk kinyerése és elemzése rendszerezett, gyakorlatba ültethető HTML jelentések készítéséhez.

Nyelvek közötti rendszermigráció

Összetett üzleti logika és hardverspecifikus korlátok fordítása különböző programozási nyelvek között nagy hűséggel.

Erossegek

Korlatozasok

Kivételes hatékonyság: 3B aktív parameters MoE architektúrát használ, hogy flagship szintű kódolási reasoninget nyújtson 10-szer alacsonyabb inference költségek mellett.
Zero-shot összetettség: A rendkely összetett 3D szimulációk vagy architekturális feladatok gyakran 2-3 iteratív promptot igényelnek a tökéletes működéshez.
Elit Agentic képzés: 800 000+ ellenőrizhető feladaton tanították, így kiemelkedő a többlépcsős tervezésben és a végrehajtási hibákból való felépülésben.
Memória korlátok: A jó minőségű quants-okhoz szükséges 45 GB+ RAM továbbra is akadályt jelent sok általános fejlesztői laptop számára.
Hatalmas helyi kontextus: A 256K context window az egyik legnagyobb a helyi modellek számára, lehetővé téve a teljes repo szintű reasoninget.
Minimalista esztétikai torzítás: Alapértelmezés szerint rendkívül egyszerű, stílus nélküli UI-kat tervez, hacsak nem kérnek tőle kifejezetten vizuális elemeket.
Megengedő licenc: Apache 2.0 alatt jelent meg, így a fejlesztők korlátozó licencfeltételek nélkül végezhetnek fine-tuningot és telepítést.
Modalitási korlátozás: A VL sorozattal ellentétben a Coder-Next model tisztán szöveg alapú, és nem tud közvetlenül vizuális tartalmakat feldolgozni.

API gyorsinditas

alibaba/qwen-3-coder-next

Dokumentacio megtekintese
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();

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a Qwen3-Coder-Next-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a Qwen3-Coder-Next-rol

"Ez a model hihetetlen kódoláshoz, és kedvező módon állja a versenyt a konkurenciával"
Becky Jane
youtube
"Az architektúra lehetővé teszi a hatalmas context window használatát a VRAM elszállása nélkül"
bjan
youtube
"Az Alibaba tarol az open-weights játékban ezzel az MoE architektúrával"
DevGuru88
reddit
"Végre egy helyi model, amely úgy kezeli a 256k kontextust, hogy nem érződik lassúnak"
AI_Explorer
x
"Stabil ~7,8 tok/s decode-ot látok CPU-n, ami bőven elég egy helyi kódellenőrzőhöz"
Express-Jicama-9827
reddit
"A Qwen3 Coder gyakorlatilag a végállomást jelenti a helyi fejlesztői környezetek számára."
TechTrend_AI
x

Videok a Qwen3-Coder-Next-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a Qwen3-Coder-Next-rol

Rendelkezünk egy 256k context window mérettel is, ami nagyon robusztus, különösen valami olyasmihez, ami helyben futtatható.

Az eredményünk 26,17 tokens per second sebességgel érkezett... elég hosszas eredmény.

Ez egy nagyon izgalmas model... óriási potenciált mutat az agentic kódolás terén.

A Python feladatokon mutatott pontosság egyszerűen döbbenetes egy open-weights model esetén.

Úgy gondolom, ez a model hivatalosan is feleslegessé teszi a fizetős kódoló asszisztenseket a legtöbb fejlesztő számára.

Egy 3 milliárd aktív parameters és összesen 80 milliárd parameters modelre épül.

Ez nem csak egy kódoló AI model 200k context window-val... teljesen intuitív.

Az átlagfelhasználók számára egyszerűen megkérhető egy weboldal lekaparására, a tartalom elemzésére és egy tiszta jelentés generálására.

Ahogy a több-fájlos projekteket helyben kezeli, az sorsfordító az adatvédelem szempontjából.

A function calling sokkal pattogósabbnak érződik az előző verzióhoz képest.

Történetírás 62 tokens per second sebességgel. Bumm. Ez gyors volt.

Most nagyon pörgünk... 150 tokens per second batchinggel... ez elképesztő.

Ez az autóversenyzős játék valójában jobb lett, mint a Claude-os verzió... ezt el kell ismerni.

A MoE architektúra igazán akkor ragyog, amikor a token-per-watt hatékonyságot nézzük.

Úgy tűnik, a quantization nem rontja annyira a logikát, mint vártam.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a Qwen3-Coder-Next szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a Qwen3-Coder-Next-bol es jobb eredmenyeket erj el.

Hardver sávszélesség optimalizálás

A 80B skálához győződjön meg róla, hogy a rendszer sokcsatornás memóriát használ, hogy elkerülje az inference szűk keresztmetszeteit a csak CPU alapú konfigurációknál.

Iteratív hibakeresés

Táplálja vissza a model saját futásidejű hibáit a promptba; kifejezetten arra tanították, hogy felismerje a végrehajtási hibákat és finomítsa a logikáját.

Kontextusgazdag prompting

Maximalizálja a 256K context window adta lehetőségeket a releváns függőségi fájlok és architektúra-diagramok megadásával a hallucinációk csökkentése érdekében.

Esztétikai finomítás

UI generálásakor kifejezetten kérjen színeket és CSS átmeneteket, hogy felülírja a model alapértelmezett minimalista stílusát.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

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.

Kapcsolodo 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.

Gyakran ismetelt kerdesek a Qwen3-Coder-Next-rol

Talalj valaszokat a Qwen3-Coder-Next-val kapcsolatos gyakori kerdesekre