Qwen3-Coder-Next の context window はどのくらいですか？

この model は 256,000 tokens のネイティブな context window をサポートしており、YaRN などの技術を使用することで、リポジトリ全体の分析（full-repo analysis）のためにさらに拡張することが可能です。

Qwen3-Coder-Next は open-source ですか？

はい、寛容な Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされており、個人の利用だけでなく商用エンタープライズ統合にも適しています。

この model をローカルで実行するにはどのくらいの VRAM が必要ですか？

標準的な 4-bit (Q4) quantization の場合、安定したパフォーマンスを得るために、システムとビデオメモリを合わせて約 45GB 推奨されます。

function calling をサポートしていますか？

はい、この model はネイティブに agentic workflows 向けに設計されており、高度な tool use や function calling プロトコルを標準でサポートしています。

Claude 3.5 Sonnet や GPT-4o と比較してどうですか？

HumanEval (94.1%) などの coding benchmark において、プライベートなローカル実行を可能にしながら、Claude 3.5 Sonnet や GPT-4o といった商用 model に匹敵する性能を誇ります。

この model で画像や動画を処理できますか？

いいえ、Coder-Next バリアントはテキストとコードに特化しています。multimodal 機能は Qwen3-VL シリーズ専用となります。

合計 parameters とアクティブ parameters の違いは何ですか？

合計 80B の parameters を持つ Mixture of Experts アーキテクチャを採用していますが、token ごとにアクティブになるのは 3B のみであるため、低い計算コストで高いインテリジェンスを提供します。

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next は、Alibaba Cloud によるエリート Apache 2.0 コーディング model です。80B の Mixture of Experts アーキテクチャと 256k の context window を備え、高度なローカル開発を実現します。

コーディングAIオープンウェイトMixture of Expertsagentic workflowsローカルLLM

alibabaQwen3-Coder2026年2月2日

コンテキスト

256Kトークン

最大出力

8Kトークン

入力価格

$0.14/ 1M

出力価格

$0.42/ 1M

モダリティ:Text

機能:ツールストリーミング

ベンチマーク

GPQA

53.4%

HLE

28.5%

MMLU

86.2%

MMLU Pro

78.4%

SimpleQA

48.2%

IFEval

89.1%

AIME 2025

89.2%

MATH

83.5%

GSM8k

95.8%

MGSM

92.5%

MathVista

71.2%

SWE-Bench

74.2%

HumanEval

94.1%

LiveCodeBench

74.5%

MMMU

72.4%

MMMU Pro

58.6%

ChartQA

86.4%

DocVQA

93.5%

Terminal-Bench

58.2%

ARC-AGI

12.5%

APIドキュメントを見る

Qwen3-Coder-Nextについて

Qwen3-Coder-Nextの機能、特徴、そしてより良い結果を得るための方法について学びましょう。

モデルの概要

Qwen3-Coder-Next は、Alibaba Cloud の Qwen チームによって設計された state-of-the-art なオープンウェイト言語 model であり、特にコーディングエージェントやローカル開発環境向けに最適化されています。Qwen3-Next-80B-A3B-Base アーキテクチャを基盤とし、ハイブリッドアテンション（Gated DeltaNet および Gated Attention）を備えた洗練された Mixture of Experts (MoE) 設計を採用しています。これにより、800億 parameter という膨大な知識ベースを維持しながら、token あたり 30億 parameter のみをアクティブにすることが可能になり、はるかに小さな model と同等の inference 速度とメモリ使用量で、flagship レベルの reasoning を実現しています。

Agentic な特化

この model は、単なる parameter 数の拡大ではなく、agentic なトレーニング信号のスケールアップへの転換を象徴しています。実行可能な環境とペアになった 80万件以上の検証可能なコーディングタスクでトレーニングされており、環境からのフィードバックから直接学習しています。この特殊なトレーニングレシピは、長期的な reasoning、tool use、そして実行の失敗から回復する能力を重視しています。これらは、現代の「vibe coding」ワークフローや OpenClaw のような自律的な agentic フレームワークにとって不可欠な機能です。

ローカルでのパフォーマンス

さらに拡張可能なネイティブ 256K context window を備えた Qwen3-Coder-Next は、現在利用可能な中で最も強力なローカルファーストのコーディングアシスタントとして独自の地位を築いています。Apache 2.0 ライセンスの下でリリースされており、開発者は商用のクラウド API に依存することなく、安全でプライベートな環境内でコードベース全体の構築、デバッグ、リリースを行うことができます。

Qwen3-Coder-Nextのユースケース

Qwen3-Coder-Nextを使って素晴らしい結果を得るさまざまな方法を発見してください。

ローカル Agentic 開発

機密データをマシン外に出すことなく、ローカルでソフトウェアの計画、実行、デバッグを行える自律的なコーディングエージェントの構築。

複雑なウェブプロトタイピング

単一の自然言語 prompt から、3D ビジュアライゼーションやインタラクティブなゲームを含む、機能的なフルスタックアプリケーションの生成。

大規模リポジトリ分析

256K の context window を活用して、マルチファイル構成のプロジェクト構造全体を読み込み、リファクタリングや最適化の reasoning を実行。

自動セキュリティ監査

SQL インジェクションや平文のクレデンシャル露出などの複雑な脆弱性をコードベースからスキャンし、根拠に基づいた修正案を提示。

技術リサーチの要約

難解な学術論文や技術ドキュメントをスクレイピング・解析し、整理された実用的な HTML レポートを作成。

言語間のシステム移行

複雑なビジネスロジックやハードウェア固有の制約を、異なるプログラミング言語間へ高い忠実度で移植。

強み

制限

圧倒的な効率性: 3B のアクティブ parameters を持つ Mixture of Experts アーキテクチャにより、10倍低い inference コストで flagship レベルのコーディング reasoning を提供。

ゼロショットの複雑性: 非常に複雑な 3D シミュレーションやアーキテクチャ設計では、完全に機能させるために 2〜3 回の反復的な prompt が必要になることがよくあります。

エリート Agentic トレーニング: 80万件以上の検証可能なタスクでトレーニングされており、マルチステップの計画や実行エラーからの回復において優れた能力を発揮。

メモリの閾値: 高品質な quantization を実行するための 45GB 以上の RAM 要件は、依然として多くの標準的な開発用ノート PC にとって障壁となります。

巨大なローカルコンテキスト: 256K の context window はローカル model で利用可能な最大級のものであり、リポジトリ全体の reasoning を可能にします。

ミニマリストなデザイン傾向: 視覚的な装飾を特に指定しない限り、デフォルトでは極めてシンプルでスタイルのない UI デザインを出力します。

寛容なライセンス: Apache 2.0 ライセンスでリリースされており、制限の厳しい商用ライセンスを気にすることなく、開発者が自由に fine-tuning やデプロイを行えます。

モダリティの制限: VL シリーズとは異なり、Coder-Next model は純粋にテキストベースであり、画像アセットを直接処理することはできません。

APIクイックスタート

alibaba/qwen-3-coder-next

ドキュメントを見る

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();

SDKをインストールして、数分でAPIコールを開始しましょう。

Qwen3-Coder-Nextについてのユーザーの声

Qwen3-Coder-Nextについてコミュニティがどう思っているか見てください

"この model はコーディングにおいて信じられないほど優秀で、競合他社と比較しても遜色ありません"

— Becky Jane

youtube

"VRAM を膨張させることなく、これほど巨大な context length を可能にするアーキテクチャは見事です"

— bjan

youtube

"Alibaba はこの Mixture of Experts アーキテクチャでオープンウェイト界を席巻しています"

— DevGuru88

"ようやく、256k のコンテキストを処理しても動作が重くならないローカル model が登場しました"

— AI_Explorer

"CPU で安定して約 7.8 tok/s のデコードを確認しました。ローカルのコードレビュアーとしては十分な速度です"

— Express-Jicama-9827

"Qwen3 Coder は、実質的にローカル開発環境の到達点（エンドゲーム）です。"

— TechTrend_AI

Qwen3-Coder-Nextについての動画

Qwen3-Coder-Nextについてのチュートリアル、レビュー、ディスカッションを見る

“256k の context length も備えており、特にローカルで実行できるものとしては非常に堅牢です。”

“毎秒 26.17 tokens の速度で結果が得られました。かなりの長文です。”

“これは非常にエキサイティングな model です。agentic なコーディングにおいて極めて高いポテンシャルを示しています。”

“Python タスクにおける正確さは、open-source model としては驚異的です。”

“この model は、ほとんどの開発者にとって有料のコーディングアシスタントの必要性を正式に終わらせるものだと思います。”

“合計 80B parameters のうち、アクティブな 3B parameters で構築されています。”

“単なる 200k の context window を持つコーディング AI model ではなく、驚くほど直感的です。”

“一般ユーザーであれば、ウェブページをスクレイピングして内容を分析し、クリーンなレポートを作成するように頼むだけで済みます。”

“ローカルでマルチファイルプロジェクトを処理する方法は、プライバシーの観点でゲームチェンジャーです。”

“function calling は以前のバージョンに比べてはるかにキビキビと感じられます。”

“毎秒 62 tokens で物語を書いています。これは速い。”

“バッチ処理では毎秒 150 tokens に達しています。素晴らしい速度です。”

“作成されたカーレースゲームは、実際 Claude のバージョンよりも優れていました。認めざるを得ません。”

“Mixture of Experts アーキテクチャは、ワットあたりの token 効率を見ると本当に輝いています。”

“quantization は、予想していたほどロジックに悪影響を与えていないようです。”

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AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

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Qwen3-Coder-Nextのプロのヒント

Qwen3-Coder-Nextを最大限に活用し、より良い結果を得るための専門家のヒント。

ハードウェア帯域幅の最適化

80B スケールの場合、CPU のみのセットアップで inference のボトルネックが発生するのを防ぐため、高チャネルメモリを利用するようにしてください。

反復的なデバッグ

model 自身の実行時エラーを prompt に戻してください。この model は実行の失敗を認識し、自身のロジックを洗練させるように特別にトレーニングされています。

コンテキスト豊富なプロンプト

関連する依存ファイルやアーキテクチャ図を提供することで 256K の window を最大限に活用し、ハルシネーションを低減させます。

デザインの洗練

UI を生成する際、model のデフォルトのミニマリストな傾向を上書きするために、カラー指定や CSS トランジションを明示的にリクエストしてください。

お客様の声

ユーザーの声

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