Qwen3-Coder-Next
O Qwen3-Coder-Next é o model de codificação de elite da Alibaba Cloud sob licença Apache 2.0, apresentando uma arquitetura MoE de 80B e uma context window de...
alibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026Sobre Qwen3-Coder-Next
Aprenda sobre as capacidades do Qwen3-Coder-Next, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.
Visão Geral do Model
O Qwen3-Coder-Next é um model de linguagem de pesos abertos state-of-the-art desenvolvido pela equipe Qwen da Alibaba Cloud, especificamente otimizado para agentes de codificação e ambientes de desenvolvimento locais. Construído sobre a arquitetura Qwen3-Next-80B-A3B-Base, ele utiliza um design sofisticado de Mixture-of-Experts (MoE) com atenção híbrida (Gated DeltaNet e Gated Attention). Isso permite que o model mantenha uma base de conhecimento massiva de 80 bilhões de parameters, enquanto ativa apenas 3 bilhões de parameters por token, resultando em um reasoning de nível flagship com a velocidade de inference e a pegada de memória de um model muito menor.
Especialização Agentic
O model representa uma mudança em direção à escala de sinais de treinamento agentic em vez de apenas a contagem bruta de parameters. Ele foi treinado em mais de 800.000 tarefas de codificação verificáveis pareadas com ambientes executáveis, permitindo que aprenda diretamente com o feedback do ambiente. Esta receita de treinamento especializada enfatiza o reasoning de longo prazo, o uso de ferramentas e a capacidade de se recuperar de falhas de execução — capacidades que são críticas para os workflows modernos de "vibe coding" e frameworks agentic autônomos como o OpenClaw.
Desempenho Local
Com uma context window nativa de 256K que pode ser extrapolada ainda mais, o Qwen3-Coder-Next está posicionado de forma única como o assistente de codificação local-first mais poderoso disponível. Lançado sob a licença Apache 2.0, ele capacita desenvolvedores a construir, depurar e entregar codebases inteiras em um ambiente seguro e privado, sem depender de APIs de nuvem proprietárias.
Casos de Uso para Qwen3-Coder-Next
Descubra as diferentes maneiras de usar Qwen3-Coder-Next para obter otimos resultados.
Desenvolvimento Agentic Local
Impulsionando agentes de codificação autônomos que podem planejar, executar e depurar software localmente sem que dados sensíveis saiam da máquina.
Prototipagem Web Complexa
Gerando aplicações full-stack funcionais, incluindo visualizações 3D e jogos interativos, a partir de um único prompt em linguagem natural.
Análise de Grandes Repositórios
Utilizando a context window de 256K para processar e realizar reasoning sobre estruturas inteiras de projetos com múltiplos arquivos para refatoração e otimização.
Auditoria de Segurança Automatizada
Escaneando codebases em busca de vulnerabilidades complexas, como injeção de SQL e exposição de credenciais em texto simples, com sugestões de correção fundamentadas.
Resumo de Pesquisa Técnica
Extraindo e analisando documentações técnicas ou acadêmicas densas para produzir relatórios HTML organizados e acionáveis.
Migração de Sistemas entre Linguagens
Traduzindo lógica de negócios complexa e restrições específicas de hardware entre diferentes linguagens de programação com alta fidelidade.
Pontos Fortes
Limitacoes
Inicio Rapido da 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: 'Write a React hook for debouncing a value.' }],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
}
main();Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.
O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Qwen3-Coder-Next
Veja o que a comunidade pensa sobre Qwen3-Coder-Next
"Este model é incrível para codificação e se sai muito bem contra a concorrência"
"A arquitetura permite uma context length massiva sem inflar a VRAM"
"A Alibaba está dominando o cenário de pesos abertos com esta arquitetura MoE"
"Finalmente um model local que lida com context de 256k sem parecer uma lesma"
"Estou vendo um decode estável de ~7,8 tok/s em CPU, o que é suficiente para um revisor de código local"
"Qwen3 Coder é basicamente o objetivo final para setups de desenvolvimento local."
Videos Sobre Qwen3-Coder-Next
Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Qwen3-Coder-Next
“Também temos uma context length de 256k, que é muito robusta, especialmente para algo que pode ser executado localmente.”
“Temos nosso resultado a uma velocidade de 26,17 tokens por segundo... um resultado bem longo.”
“Este é um model muito empolgante... ele mostra um potencial extremo para codificação agentic.”
“A precisão em tarefas Python é impressionante para um model de pesos abertos.”
“Acho que este model encerra oficialmente a necessidade de assistentes de codificação pagos para a maioria dos devs.”
“Ele é construído com 3 bilhões de parameters ativos em um model total de 80 bilhões de parameters.”
“Não é apenas um model de IA para codificação com uma context window de 200k... é absolutamente intuitivo.”
“Para usuários comuns, você pode simplesmente pedir para ele extrair dados de uma página web, analisar o conteúdo e gerar um relatório limpo.”
“A maneira como ele lida com projetos de múltiplos arquivos localmente é um divisor de águas para a privacidade.”
“O function calling parece muito mais ágil em comparação com a versão anterior.”
“Escrevendo histórias a 62 tokens por segundo. Boom. Isso foi rápido.”
“Estamos voando agora... 150 tokens por segundo com processamento em lote... isso é incrível.”
“Este jogo de corrida de carros foi realmente melhor do que a versão no Claude... tenho que admitir.”
“A arquitetura MoE realmente brilha quando você observa a eficiência de tokens por watt.”
“A quantization não parece prejudicar a lógica tanto quanto eu esperava.”
Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA
Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.
Dicas Profissionais para Qwen3-Coder-Next
Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Qwen3-Coder-Next e obter melhores resultados.
Otimização de Largura de Banda de Hardware
Para a escala de 80B, certifique-se de que seu sistema utilize memória de muitos canais para evitar gargalos de inference em setups baseados apenas em CPU.
Depuração Iterativa
Forneça os erros de runtime do próprio model de volta no prompt; ele foi treinado especificamente para reconhecer falhas de execução e refinar sua lógica.
Prompting Rico em Contexto
Maximize a context window de 256K fornecendo arquivos de dependência relevantes e diagramas de arquitetura para reduzir alucinações.
Refinamento Estético
Ao gerar interfaces de usuário (UI), solicite explicitamente cores e transições CSS para contornar a tendência padrão do model de criar layouts minimalistas.
Depoimentos
O Que Nossos Usuarios Dizem
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
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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
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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
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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.
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Perguntas Frequentes Sobre Qwen3-Coder-Next
Encontre respostas para perguntas comuns sobre Qwen3-Coder-Next