API를 통한 Qwen3-Coder-Next의 사용 비용은 얼마인가요?

API 비용은 입력 token 100만 개당 $0.12, 출력 token 100만 개당 $0.75입니다. 이는 기존 독점적 경쟁 모델보다 훨씬 저렴한 가격입니다.

단일 소비자용 GPU에서 이 model을 실행할 수 있나요?

네, expert 레이어를 오프로딩하여 16GB VRAM 카드에서도 양자화된 버전을 실행할 수 있습니다. 단, 원활한 성능을 위해 총 45GB의 시스템 RAM을 권장합니다.

MoE(Mixture of Experts) 설계란 무엇인가요?

이 model은 총 800억 개의 parameters를 가지고 있지만, generation 시에는 token당 30억 개만 활성화합니다. 이를 통해 방대한 지식 저장과 빠른 inference 속도를 동시에 확보했습니다.

agent를 위한 function calling을 지원하나요?

네, native tool-use를 지원하며 CLI agent에 최적화되어 있습니다. 이러한 스캐폴드(scaffold) 환경 내에서 장기적인 reasoning(long-horizon reasoning)에 탁월한 성능을 보입니다.

Claude 3.5 Sonnet과 비교하면 어떤가요?

HumanEval과 같은 주요 coding benchmark에서 Claude 3.5 Sonnet과 동등하거나 그 이상의 성능을 보여줍니다. open-weight model로서 프라이버시 보호와 비용 절감이라는 이점을 제공합니다.

최대 context window는 얼마인가요?

native context window는 262,144 tokens입니다. YaRN 외삽법(extrapolation)을 사용하면 대규모 저장소 분석을 위해 더 확장할 수 있습니다.

이 model은 multimodal인가요?

아니요, Qwen3-Coder-Next는 텍스트 전용 특화 model입니다. 이미지, 오디오, 비디오는 처리할 수 없습니다.

reasoning이나 thinking 모드가 있나요?

이 model은 표준 모드만 지원합니다. OpenAI o1이나 DeepSeek R1과 같은 내부적인 생각 블록(thinking blocks)은 생성하지 않습니다.

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next는 Alibaba Cloud의 엘리트 Apache 2.0 코딩 모델로, 80B MoE architecture와 256k context window를 통해 고급 로컬 개발 환경을 지원합니다.

코딩 AIOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic Workflows로컬 LLM

alibabaQwen32026년 2월 3일

컨텍스트

256K토큰

최대 출력

8K토큰

입력 가격

$0.14/ 1M

출력 가격

$0.42/ 1M

모달리티:Text

기능:도구스트리밍

벤치마크

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 문서 보기

Qwen3-Coder-Next 소개

Qwen3-Coder-Next의 기능, 특징 및 더 나은 결과를 얻는 방법에 대해 알아보세요.

model 아키텍처

Qwen3-Coder-Next는 소프트웨어 엔지니어링 agent를 위해 Alibaba Cloud가 설계한 특화된 open-weight model입니다. 총 800억 개의 parameters를 가진 MoE 아키텍처를 활용하지만, token당 30억 개의 parameters만 활성화합니다. 이 설계는 대규모 model의 지능과 소규모 model의 inference 속도를 결합한 것입니다. 아키텍처에는 Gated DeltaNet과 표준 Gated Attention을 통합한 하이브리드 attention 메커니즘이 포함되어 있어 최대 262,144 tokens의 context를 처리할 수 있습니다.

Agentic 전문화

이 model은 80만 개 이상의 검증 가능한 코딩 작업과 실행 가능한 환경에서 학습되었습니다. 이러한 학습은 장기적인 reasoning과 실행 오류로부터 복구하는 능력에 중점을 둡니다. SWE-Bench Verified에서 70.8%의 점수를 기록하여 초기 계획부터 최종 코드 실행까지 다단계 개발 작업을 처리할 수 있는 능력을 입증했습니다. OpenClaw 및 Qwen Code와 같은 자율 agentic 프레임워크에서 탁월한 성능을 발휘합니다.

배포 및 프라이버시

Apache 2.0 라이선스를 따르는 이 model은 로컬 프라이빗 개발 환경이 필요한 개발자에게 안전한 대안을 제공합니다. 양자화를 통해 충분한 RAM이 있는 소비자용 하드웨어에서도 실행할 수 있습니다. 높은 context window는 작은 context model에서 일반적으로 나타나는 성능 저하 없이 리포지토리 수준의 분석을 지원합니다.

Qwen3-Coder-Next 사용 사례

Qwen3-Coder-Next을 사용하여 훌륭한 결과를 얻는 다양한 방법을 발견하세요.

자율 코딩 agent

계획부터 최종 실행까지 다단계 개발 작업을 처리하는 프레임워크를 구동합니다.

로컬 프라이빗 개발

양자화된 MoE 레이어를 사용하여 16GB VRAM을 갖춘 소비자용 GPU에서 최상급 코딩 지원을 실행합니다.

대규모 리포지토리 분석

256k context window 내에서 전체 코드베이스를 분석하여 기술 부채를 파악합니다.

코드 수리 및 리팩토링

실행 가능한 환경 피드백을 제공하여 레거시 코드를 최신 표준으로 업데이트합니다.

다국어 스크립팅

Rust와 Go를 포함한 40개 이상의 프로그래밍 언어에서 고품질 코드를 생성합니다.

인터랙티브 3D 시뮬레이션

신속한 one-shot 생성을 통해 복잡한 웹 기반 시각화 도구와 시뮬레이션을 구축합니다.

강점

제한

MoE 효율성: 80B급 지능을 유지하면서 소비자용 하드웨어에서 3B 활성 parameters로 작동합니다.

시스템 RAM 요구 사항: 총 80B의 parameters를 사용하므로 효과적인 4-bit 양자화를 위해서는 총 45GB의 RAM이 필요합니다.

Agentic 전문화: SWE-Bench Verified에서 70.8%를 기록하여 뛰어난 다회차 문제 해결 능력을 입증했습니다.

Recurrent State의 한계: 하이브리드 attention 아키텍처로 인해 일반적인 inference 엔진에서 self-speculative decoding이 지원되지 않습니다.

거대한 Native Context: 262,144 token window는 성능 저하 없이 리포지토리 단위의 분석을 지원합니다.

텍스트 전용의 제약: multimodal vision 기능이 없어 스크린샷을 통한 레이아웃 디버깅이 불가능합니다.

유연한 라이선스: Apache 2.0으로 출시되어 상업적 제한 없는 사용 및 로컬 호스팅이 가능합니다.

고복잡성 물리 연산: dense flagship model과 비교했을 때 극도로 복잡한 3D 물리 로직의 one-shot 생성에 어려움을 겪을 수 있습니다.

API 빠른 시작

alibaba/qwen-3-coder-next

문서 보기

alibaba SDK

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();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Qwen3-Coder-Next에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Qwen3-Coder-Next에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

“전반적인 코딩 능력에서 Claude와 거의 대등함. HumanEval에서 92.7%를 기록하며 Claude 3.5 Sonnet을 앞질렀음.”

— Philipp Schmid

twitter

“MoE 버전의 효율성은 로컬 하드웨어에서 미친 수준임. 중급 사양 시스템에서 26 TPS가 나옴.”

— LocalAI_Dev

“Qwen Coder Next는 recurrent states 때문에 self-speculative decoding이 수학적으로 불가능함.”

— GodComplecs

“Qwen3-Coder-Next는 MoE 기반이며, 이전보다 훨씬 강력하고 똑똑함!”

— JustinLin610

twitter

“새로운 480B model 변형으로 프로젝트 도중에 제공자를 전환할 수 있는 능력을 보여줌.”

— saveralter

“80만 개의 작업에 대한 agentic 학습 레시피는 빌드 오류에서 복구되는 방식에서 잘 나타남.”

— TechGurus

hackernews

Qwen3-Coder-Next에 대한 동영상

Qwen3-Coder-Next에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“총 80B parameters 모델이지만 활성화되는 것은 3B에 불과합니다.”

“실제로 꽤 괜찮습니다. 여기에 왠지 컬러가 들어간 것 같네요. 실시간 오디오 비주얼라이저입니다.”

“즉, 로컬에서 실행할 수 있다는 뜻입니다. 현재 다양한 quant들이 나와 있습니다. Apple 시스템용 quant도 있고요, NVFP4 quant도 본 것 같은데 확실하진 않습니다. 따라서 이 부분도 직접 탐색해 보면 흥미로울 것입니다.”

“3-bit quantized에서도 놀라울 정도로 실용적입니다.”

“하지만 결과를 Gemini 3.1 Pro와 비교해보면, Gemini가 애니메이션을 훨씬 더 잘 처리하긴 했지만 Qwen 3 Coder next의 결과도 그렇게 큰 차이가 나지는 않습니다.”

“이번에는 prompt를 완료하는 데 약 30분이 소요되었으며 결과는 다음과 같습니다. 이 시점에서 복잡한 컨셉의 prompt를 사용할 때 고도로 quantization된 80B 모델의 한계가 나타나기 시작합니다.”

“이 모델의 속도는 정말 인상적입니다.”

“메모리의 경우, 여기 두 가지 모델 content quantization 버전이 있습니다. 하나는 128GB RAM 사용자용이고 다른 하나는 64GB RAM 사용자용입니다.”

“가장 좋은 선택이며, 5.5 버전은 여전히 95%의 token accuracy를 보여줍니다. 95%의 정확도라면 64GB RAM 컴퓨터에서도 충분히 구현할 수 있습니다.”

단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트

웹 자동화

스마트 워크플로

무료로 시작하기

Qwen3-Coder-Next 프로 팁

Qwen3-Coder-Next을 최대한 활용하기 위한 전문가 팁.

긴 시스템 prompt 활용

model의 agentic 동작을 일치시키기 위해 자세한 예시와 문서를 제공하세요.

반복적인 오류 피드백

높은 성공률의 자가 교정을 위해 브라우저 콘솔 오류 로그를 model에 다시 입력하세요.

레이어 오프로딩 최적화

inference 속도와 reasoning 성능 간의 균형을 맞추기 위해 특정 MoE expert 레이어를 시스템 RAM으로 오프로딩하세요.

샘플링 parameters 조정

가장 정확한 코딩 결과를 얻으려면 temperature 1.0, top_p 0.95, top_k 40을 사용하세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

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.