Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next adalah model coding Apache 2.0 unggulan dari Alibaba Cloud, yang menampilkan arsitektur MoE 80B dan window konteks 256k untuk pengembangan...
alibabaQwen33 Februari 2026Tentang Qwen3-Coder-Next
Pelajari tentang kemampuan, fitur, dan cara menggunakan Qwen3-Coder-Next.
Arsitektur Model
Qwen3-Coder-Next adalah model open-weight khusus yang dirancang oleh Alibaba Cloud untuk agen rekayasa perangkat lunak. Model ini menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) dengan total 80 miliar parameters, namun hanya mengaktifkan 3 miliar parameters per token. Desain ini menggabungkan kecerdasan model masif dengan kecepatan inference model kecil. Arsitekturnya mencakup mekanisme attention hibrida, mengintegrasikan Gated DeltaNet dengan Gated Attention standar untuk memproses konteks hingga 262.144 tokens.
Spesialisasi Agentic
Model ini dilatih pada lebih dari 800.000 tugas coding yang dapat diverifikasi dan lingkungan eksekusi. Pelatihan ini menekankan pada reasoning jangka panjang dan kemampuan untuk pulih dari kegagalan eksekusi. Model ini mencetak skor 70,8% pada SWE-Bench Verified, menunjukkan kapasitasnya dalam menangani tugas pengembangan multi-langkah mulai dari perencanaan awal hingga eksekusi kode akhir. Model ini unggul dalam kerangka kerja agentic otonom seperti OpenClaw dan Qwen Code.
Deployment dan Privasi
Dilisensikan di bawah Apache 2.0, model ini menyediakan alternatif aman bagi pengembang yang memerlukan lingkungan pengembangan lokal dan privat. Model ini dapat berjalan pada perangkat keras kelas konsumen dengan RAM yang memadai melalui kuantisasi. Window konteks yang tinggi memungkinkan analisis skala repositori tanpa penurunan performa yang biasanya terlihat pada model dengan konteks yang lebih kecil.
Kasus Penggunaan untuk Qwen3-Coder-Next
Temukan berbagai cara menggunakan Qwen3-Coder-Next untuk hasil yang luar biasa.
Agen Coding Otonom
Memberdayakan kerangka kerja untuk menangani tugas pengembangan multi-langkah mulai dari perencanaan hingga eksekusi akhir.
Pengembangan Privat Lokal
Menjalankan asisten coding tingkat tinggi pada GPU konsumen dengan 16GB VRAM menggunakan lapisan MoE terkuantisasi.
Analisis Repositori Skala Besar
Memproses seluruh codebase dalam window 256k untuk mengidentifikasi utang teknis (technical debt).
Perbaikan dan Refactoring Kode
Memperbarui kode lama ke standar modern dengan memberikan umpan balik lingkungan yang dapat dieksekusi.
Scripting Multibahasa
Menghasilkan kode dengan fidelitas tinggi di lebih dari 40 bahasa pemrograman termasuk Rust dan Go.
Simulasi 3D Interaktif
Membangun visualisator dan simulasi berbasis web yang kompleks menggunakan pembuatan sekali jalan (one-shot) yang cepat.
Kelebihan
Keterbatasan
Mulai Cepat API
alibaba/qwen-3-coder-next
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();Instal SDK dan mulai melakukan panggilan API dalam hitungan menit.
Apa Kata Orang Tentang Qwen3-Coder-Next
Lihat apa yang dipikirkan komunitas tentang Qwen3-Coder-Next
“Hampir menyamai Claude dalam kemampuan coding keseluruhan. Mengalahkan Claude 3.5 Sonnet pada HumanEval dengan 92,7%.”
“Efisiensi versi MoE sungguh luar biasa untuk perangkat keras lokal. Saya mendapatkan 26 TPS pada sistem kelas menengah.”
“Self-speculative decoding secara matematis tidak mungkin dilakukan untuk Qwen Coder Next karena status berulang.”
“Qwen3-Coder-Next didasarkan pada MoE, dan jauh lebih kuat serta pintar dari sebelumnya!”
“Menunjukkan kemampuan untuk berpindah penyedia layanan di tengah proyek dengan varian model 480B baru.”
“Resep pelatihan agentic pada 800k tugas terlihat dari cara ia pulih dari kesalahan build.”
Video Tentang Qwen3-Coder-Next
Tonton tutorial, ulasan, dan diskusi tentang Qwen3-Coder-Next
“Membuatnya dapat diakses oleh orang-orang yang ingin mencoba agen coding AI lokal”
“Bagi saya ini adalah seruan untuk melakukan open code test pada model ini yang akan saya lakukan”
“Efisiensi memori pada alat ini adalah kemenangan besar”
“Ia menangani logika kompleks dengan lebih baik daripada model padat 72B sebelumnya”
“Ini adalah model terbuka pertama yang benar-benar mengikuti perintah terminal saya dengan benar”
“Qwen 3 coder Next juga hanya memiliki 3 miliar parameter aktif untuk dijalankan pada kartu grafis konsumen”
“Ia bekerja dengan sangat baik. Saya benar-benar kagum bisa mendapatkan hasil ini dalam sekali coba dari AI lokal”
“80 miliar parameter biasanya memerlukan klaster, tetapi pendekatan MoE mengubah segalanya”
“Ia menangani 40+ bahasa pemrograman tanpa penurunan performa yang berarti”
“Menggunakannya dengan OpenClaw membuatnya terasa seperti memiliki junior dev di dalam tim”
“Model dengan tiga miliar parameter bersaing dengan model yang 10 hingga 20 kali ukuran ukurannya”
“Qwen 3 hadir dengan banyak keunggulan namun dengan biaya yang lebih rendah”
“Konteks 256k-nya nyata, ia tidak berhalusinasi di bagian tengah proyek saya”
“Latensinya sangat rendah mengingat bobot total 80B parameters”
“Ia memperbaiki bug di repositori Go lama saya yang dilewatkan oleh GPT-4o sebanyak tiga kali”
Tingkatkan alur kerja Anda dengan Otomatisasi AI
Automatio menggabungkan kekuatan agen AI, otomatisasi web, dan integrasi cerdas untuk membantu Anda mencapai lebih banyak dalam waktu lebih singkat.
Tips Pro untuk Qwen3-Coder-Next
Tips ahli untuk memaksimalkan Qwen3-Coder-Next.
Gunakan System Prompts yang Panjang
Berikan model contoh dan dokumentasi yang mendetail untuk menyelaraskan perilaku agentic-nya.
Umpan Balik Kesalahan Iteratif
Masukkan log kesalahan konsol browser kembali ke dalam model untuk koreksi mandiri dengan tingkat keberhasilan tinggi.
Optimalkan Layer Offloading
Pindahkan lapisan ahli (expert layers) MoE tertentu ke RAM sistem untuk menyeimbangkan kecepatan inference dan reasoning.
Selaraskan Parameter Sampling
Gunakan temperature 1.0 dengan top_p 0.95 dan top_k 40 untuk hasil coding yang paling akurat.
Testimoni
Apa Kata Pengguna Kami
Bergabunglah dengan ribuan pengguna puas yang telah mengubah alur kerja mereka
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
Terkait AI Models
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...
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.
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...
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.
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.
Gemini 3.1 Flash-Lite
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.
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...
Gemini 3.1 Pro
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.
Pertanyaan yang Sering Diajukan tentang Qwen3-Coder-Next
Temukan jawaban untuk pertanyaan umum tentang Qwen3-Coder-Next