Qwen3-Coder-Next의 context window 크기는 얼마인가요?

이 model은 256,000 tokens의 기본 context window를 지원하며, YaRN과 같은 기술을 활용하여 full-repo analysis를 위한 추가 확장이 가능합니다.

Qwen3-Coder-Next는 open-source인가요?

예, 허용 범위가 넓은 Apache 2.0 라이선스로 출시되어 개인적인 사용은 물론 기업의 상업적 통합에도 적합합니다.

model을 로컬에서 실행하려면 어느 정도의 VRAM이 필요한가요?

표준 4-bit (Q4) quantization의 경우, 안정적인 성능을 위해 약 45GB의 시스템 및 비디오 RAM 합계를 권장합니다.

function calling을 지원하나요?

예, 이 model은 기본적으로 agentic workflows를 위해 설계되었으며 정교한 도구 사용 및 function calling 프로토콜을 즉시 지원합니다.

Claude 3.5 Sonnet이나 GPT-4o와 비교하면 어떤가요?

HumanEval (94.1%)과 같은 코딩 benchmark에서 유료 closed-source model들과 대등한 성능을 보이면서도, 데이터 보안이 유지되는 로컬 실행이 가능합니다.

이 model로 이미지나 비디오를 처리할 수 있나요?

아니요, Coder-Next 변형은 텍스트와 코드에 특화되어 있습니다. multimodal 기능은 Qwen3-VL 시리즈에서 제공됩니다.

total parameters와 active parameters의 차이는 무엇인가요?

80B total parameters 규모의 MoE 아키텍처를 사용하지만, token당 3B parameters만 활성화하여 낮은 연산 비용으로도 높은 지능을 제공합니다.

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next는 Alibaba Cloud의 고성능 Apache 2.0 코딩 모델로, 고급 로컬 개발을 위해 80B MoE 아키텍처와 256k context window를 제공합니다.

코딩 AIOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic Workflows로컬 LLM

alibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026

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.

모델 개요

Qwen3-Coder-Next는 Alibaba Cloud의 Qwen 팀이 설계한 최첨단 open-weight 언어 모델로, 코딩 에이전트 및 로컬 개발 환경에 맞춤 최적화되었습니다. Qwen3-Next-80B-A3B-Base 아키텍처를 기반으로 하며, 하이브리드 어텐션(Gated DeltaNet 및 Gated Attention)을 포함한 정교한 Mixture-of-Experts (MoE) 설계를 채택했습니다. 이를 통해 모델은 800억 개의 방대한 지식 베이스를 유지하면서도 token당 30억 개의 parameters만 활성화하여, 훨씬 작은 모델 수준의 inference 속도와 메모리 점유율로 flagship급 reasoning 성능을 발휘합니다.

Agentic 전문화

이 모델은 단순한 parameter 수의 확장이 아닌 agentic 학습 신호의 확장에 집중한 변화를 상징합니다. 80만 개 이상의 검증 가능한 코딩 태스크와 실행 가능한 환경을 통해 학습되었으며, 환경의 피드백으로부터 직접 학습할 수 있는 능력을 갖췄습니다. 이러한 특화된 학습 레시피는 장기적 reasoning, 도구 활용 능력, 실행 실패 시 복구 능력 등 현대적인 "vibe coding" 워크플로우와 OpenClaw와 같은 자율 agentic 프레임워크에 필수적인 역량을 강조합니다.

로컬 성능

추가 확장이 가능한 256K 기본 context window를 갖춘 Qwen3-Coder-Next는 현재 사용 가능한 가장 강력한 로컬 우선(local-first) 코딩 어시스턴트로 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. Apache 2.0 라이선스로 출시되어, 개발자들은 유료 클라우드 API에 의존하지 않고도 안전하고 프라이빗한 환경에서 전체 코드베이스를 빌드, 디버깅 및 배포할 수 있습니다.

Qwen3-Coder-Next 사용 사례

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

로컬 Agentic 개발

민감한 데이터가 외부로 유출되지 않으면서도 로컬 환경에서 소프트웨어를 계획, 실행 및 디버깅할 수 있는 자율 코딩 에이전트 구동.

복잡한 웹 프로토타이핑

단일 자연어 prompt를 통해 3D 시각화 및 인터랙티브 게임을 포함한 기능적인 풀스택 애플리케이션 생성.

대규모 저장소 분석

256K context window를 활용하여 전체 멀티 파일 프로젝트 구조를 파악하고 리팩토링 및 최적화 수행.

자동화된 보안 감사

코드베이스에서 SQL 인젝션 및 평문 자격 증명 노출과 같은 복잡한 취약점을 스캔하고 구체적인 수정 방안 제안.

기술 연구 요약

방대한 학술 문서나 기술 문서를 스크래핑하고 파싱하여 체계적이고 즉시 활용 가능한 HTML 보고서 생성.

언어 간 시스템 마이그레이션

서로 다른 프로그래밍 언어 간의 복잡한 비즈니스 로직과 하드웨어 제약 사항을 높은 정확도로 이식.

강점

제한

압도적인 효율성: 3B active parameters MoE 아키텍처를 통해 flagship급 코딩 reasoning을 10배 낮은 inference 비용으로 제공합니다.

Zero-Shot 복잡도: 고도로 복잡한 3D 시뮬레이션이나 아키텍처 작업은 완벽한 기능을 구현하기 위해 2~3회의 반복적인 prompt가 필요한 경우가 있습니다.

엘리트 Agentic 학습: 80만 개 이상의 검증 가능한 태스크를 학습하여 다단계 계획 수립 및 실행 오류 복구 능력이 뛰어납니다.

메모리 장벽: 고품질 quantization을 위해 필요한 45GB 이상의 RAM 요구 사양은 일반적인 개발자용 노트북 사양에서는 여전히 부담이 될 수 있습니다.

방대한 로컬 컨텍스트: 로컬 model 중 최대 수준인 256K context window를 제공하여 전체 저장소 단위의 reasoning이 가능합니다.

미니멀한 디자인 편향: 시각적 디자인에 대한 구체적인 요청이 없으면 매우 단순하고 스타일이 적용되지 않은 UI를 기본으로 생성합니다.

허용적인 라이선스: Apache 2.0 라이선스로 출시되어 제한적인 상용 라이선스 걱정 없이 fine-tuning 및 배포가 가능합니다.

모달리티 제한: VL 시리즈와 달리 Coder-Next model은 순수하게 텍스트 기반이며 이미지나 영상 자산을 직접 처리할 수 없습니다.

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.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();

SDK를 설치하고 몇 분 안에 API 호출을 시작하세요.

Qwen3-Coder-Next에 대한 사람들의 의견

커뮤니티가 Qwen3-Coder-Next에 대해 어떻게 생각하는지 확인하세요

"이 모델은 코딩 능력이 믿기지 않을 정도이며 경쟁 모델들과 비교해도 우위에 있습니다."

— Becky Jane

youtube

"이 아키텍처는 VRAM 사용량을 폭증시키지 않으면서도 방대한 컨텍스트 길이를 가능하게 합니다."

— bjan

youtube

"Alibaba가 이 MoE 아키텍처로 open-weights 분야를 완전히 장악하고 있네요."

— DevGuru88

"드디어 256k 컨텍스트를 처리하면서도 속도가 느려지지 않는 로컬 모델이 나왔습니다."

— AI_Explorer

"CPU에서 초당 약 7.8 tokens의 안정적인 디코딩 속도를 보이는데, 로컬 코드 리뷰어로 쓰기에 충분합니다."

— Express-Jicama-9827

"Qwen3 Coder는 사실상 로컬 개발 환경의 최종 진화형입니다."

— TechTrend_AI

Qwen3-Coder-Next에 대한 동영상

Qwen3-Coder-Next에 대한 튜토리얼, 리뷰 및 토론 시청

“256k 컨텍스트 길이는 매우 강력하며, 특히 로컬에서 실행 가능한 모델로서는 놀라운 수준입니다.”

“초당 26.17 tokens의 속도로 결과가 나오고 있습니다... 상당히 긴 결과물임에도 빠릅니다.”

“매우 흥미로운 모델입니다. agentic 코딩 분야에서 엄청난 잠재력을 보여주네요.”

“Python 작업에서의 정확도는 open-weights 모델이라고 믿기 어려울 정도로 경이롭습니다.”

“대부분의 개발자들에게 유료 코딩 어시스턴트의 필요성을 공식적으로 끝내버린 모델이라고 생각합니다.”

“total 80 billion parameters 모델 내에서 3 billion parameters만 활성화되는 구조로 빌드되었습니다.”

“단순히 200k context window를 가진 코딩 AI 모델이 아니라, 정말 직관적입니다.”

“일반 사용자들도 웹페이지를 스크래핑하고 콘텐츠를 분석해 깔끔한 보고서를 만들어달라고 쉽게 요청할 수 있습니다.”

“로컬에서 멀티 파일 프로젝트를 처리하는 방식은 프라이버시 측면에서 게임 체인저입니다.”

“이전 버전에 비해 function calling 반응 속도가 훨씬 빨라졌습니다.”

“초당 62 tokens 속도로 이야기를 써 내려갑니다. 정말 빠르네요.”

“배칭(batching)을 사용하니 초당 150 tokens까지 나옵니다... 정말 놀랍습니다.”

“이 자동차 경주 게임은 Claude 버전보다 더 훌륭했습니다. 인정할 수밖에 없네요.”

“MoE 아키텍처는 전력 대비 효율 측면에서 정말 빛을 발합니다.”

“Quantization을 해도 예상보다 로직 성능이 크게 저하되지 않는 것 같습니다.”

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.

하드웨어 대역폭 최적화

80B 규모의 경우, CPU 전용 설정에서 inference 병목 현상을 방지하기 위해 시스템이 고채널 RAM을 활용하도록 구성하십시오.

반복적 디버깅

model의 런타임 오류를 다시 prompt에 입력하세요. 이 model은 실행 실패를 인식하고 로직을 스스로 개선하도록 특화된 학습을 거쳤습니다.

맥락이 풍부한 프롬프팅

관련 의존성 파일과 아키텍처 다이어그램을 제공하여 256K window를 최대한 활용하고 hallucination을 줄이세요.

디자인 세부 요청

UI를 생성할 때, model의 기본적인 미니멀한 레이아웃 경향을 보완하기 위해 색상과 CSS 트랜지션을 명시적으로 요청하세요.

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.