Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next è il model di coding d'élite Apache 2.0 di Alibaba Cloud, con architettura MoE da 80B e context window da 256k per lo sviluppo locale avanzato.
alibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026Informazioni su Qwen3-Coder-Next
Scopri le capacita di Qwen3-Coder-Next, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.
Panoramica del Model
Qwen3-Coder-Next è un language model open-weight state-of-the-art progettato dal team Qwen di Alibaba Cloud, ottimizzato specificamente per coding agent e ambienti di sviluppo locali. Basato sull'architettura Qwen3-Next-80B-A3B-Base, utilizza un sofisticato design Mixture-of-Experts (MoE) con attenzione ibrida (Gated DeltaNet e Gated Attention). Ciò consente al model di mantenere una vasta base di conoscenza da 80 miliardi di parameters attivando solo 3 miliardi di parameters per token, con un reasoning di livello flagship unito alla velocità di inference e all'impronta di memoria di un model molto più piccolo.
Specializzazione Agentic
Il model rappresenta un cambiamento verso la scalabilità dei segnali di training agentic piuttosto che del semplice conteggio dei parameters grezzi. È stato addestrato su oltre 800.000 task di coding verificabili abbinati ad ambienti eseguibili, consentendogli di apprendere direttamente dal feedback dell'ambiente. Questa ricetta di addestramento specializzata enfatizza il reasoning a lungo raggio, l'uso di tool e la capacità di recuperare dai fallimenti di esecuzione: capacità critiche per i moderni workflow di "vibe coding" e framework agentic autonomi come OpenClaw.
Performance Locali
Con una context window nativa da 256K che può essere ulteriormente estrapolata, Qwen3-Coder-Next si posiziona in modo unico come il più potente assistente di coding local-first disponibile. Rilasciato con licenza Apache 2.0, permette agli sviluppatori di costruire, debuggare e distribuire interi codebase all'interno di un ambiente sicuro e privato, senza fare affidamento su API cloud proprietarie.
Casi d'uso per Qwen3-Coder-Next
Scopri i diversi modi in cui puoi usare Qwen3-Coder-Next per ottenere ottimi risultati.
Sviluppo agentic locale
potenzia coding agent autonomi in grado di pianificare, eseguire e debuggare software localmente senza che i dati sensibili lascino la macchina.
Prototipazione Web complessa
generazione di applicazioni full-stack funzionali, incluse visualizzazioni 3D e giochi interattivi, partendo da singoli prompt in linguaggio naturale.
Analisi di grandi repository
utilizzo della context window da 256K per ingerire e applicare il reasoning su intere strutture di progetti multi-file per il refactoring e l'ottimizzazione.
Audit di sicurezza automatizzato
scansione dei codebase alla ricerca di vulnerabilità complesse come SQL injection ed esposizione di credenziali in chiaro con suggerimenti di correzione motivati.
Sintesi di ricerche tecniche
scraping e analisi di documentazione accademica o tecnica densa per produrre report HTML organizzati e pronti all'uso.
Migrazione di sistemi cross-language
traduzione di logiche di business complesse e vincoli specifici dell'hardware tra diversi linguaggi di programmazione con alta fedeltà.
Punti di forza
Limitazioni
Avvio rapido 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: 'Scrivi un hook React per il debouncing di un valore.' }],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
}
main();Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.
Cosa dice la gente su Qwen3-Coder-Next
Guarda cosa pensa la community di Qwen3-Coder-Next
"Questo model è incredibile per il coding e regge bene il confronto con la concorrenza"
"L'architettura permette una context window massiccia senza far esplodere la VRAM"
"Alibaba sta dominando il settore open-weights con questa architettura MoE"
"Finalmente un model locale che gestisce una context window di 256k senza sembrare una lumaca"
"Sto vedendo una decodifica stabile a ~7,8 tok/s su CPU, che è sufficiente per un code reviewer locale"
"Qwen3 Coder è fondamentalmente l'endgame per i setup di sviluppo locale."
Video su Qwen3-Coder-Next
Guarda tutorial, recensioni e discussioni su Qwen3-Coder-Next
“Abbiamo anche una context window da 256k, che è molto robusta, specialmente per qualcosa che può essere eseguito localmente.”
“Abbiamo ottenuto il risultato a una velocità di 26,17 tokens al secondo... un risultato piuttosto lungo.”
“Questo è un model molto entusiasmante... mostra un potenziale estremo per il coding agentic.”
“L'accuratezza sui task Python è semplicemente sbalorditiva per un model open weights.”
“Penso che questo model elimini ufficialmente la necessità di assistenti di coding a pagamento per la maggior parte degli sviluppatori.”
“È costruito su un model con 3 miliardi di parameters attivi su un totale di 80 miliardi.”
“Non è solo un model di coding AI con una context window da 200k... è assolutamente intuitivo.”
“Per gli utenti comuni, basta chiedergli di fare lo scraping di una pagina web, analizzare il contenuto e generare un report pulito.”
“Il modo in cui gestisce i progetti multi-file localmente è un punto di svolta per la privacy.”
“Il function calling sembra molto più reattivo rispetto alla versione precedente.”
“Scrive storie a 62 tokens al secondo. Boom. È stato veloce.”
“Stiamo volando... 150 tokens al secondo con il batching... è incredibile.”
“Questo gioco di corse d'auto era effettivamente migliore della versione su Claude... bisogna ammetterlo.”
“L'architettura MoE brilla davvero quando si guarda all'efficienza tokens-per-watt.”
“La quantization non sembra danneggiare la logica tanto quanto mi aspettassi.”
Potenzia il tuo workflow con l'automazione AI
Automatio combina la potenza degli agenti AI, dell'automazione web e delle integrazioni intelligenti per aiutarti a fare di piu in meno tempo.
Consigli Pro per Qwen3-Coder-Next
Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da Qwen3-Coder-Next e raggiungere risultati migliori.
Ottimizzazione della larghezza di banda hardware
per la scala 80B, assicurati che il tuo sistema utilizzi memoria ad alto numero di canali per evitare colli di bottiglia durante l'inference su configurazioni solo CPU.
Debugging iterativo
inserisci gli errori di runtime del model stesso nel prompt; è addestrato specificamente per riconoscere i fallimenti di esecuzione e perfezionare la propria logica.
Prompting ricco di contesto
massimizza la context window da 256K fornendo file di dipendenze rilevanti e diagrammi architetturali per ridurre le allucinazioni.
Raffinamento estetico
quando generi una UI, richiedi esplicitamente colori e transizioni CSS per sovrascrivere la tendenza predefinita del model verso layout minimalisti.
Testimonianze
Cosa dicono i nostri utenti
Unisciti a migliaia di utenti soddisfatti che hanno trasformato il loro workflow
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
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Mohammed Ibrahim
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Domande frequenti su Qwen3-Coder-Next
Trova risposte alle domande comuni su Qwen3-Coder-Next