Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next este modelul de programare de elită Apache 2.0 de la Alibaba Cloud, având o arhitectură MoE de 80B și un context window de 256k pentru...
alibabaQwen33 februarie 2026Despre Qwen3-Coder-Next
Afla despre capabilitatile lui Qwen3-Coder-Next, caracteristici si cum te poate ajuta sa obtii rezultate mai bune.
Arhitectura modelului
Qwen3-Coder-Next este un model open-weight specializat, conceput de Alibaba Cloud pentru agenți de inginerie software. Utilizează o arhitectură Mixture-of-Experts (MoE) cu 80 de miliarde de parameters în total, dar activează doar 3 miliarde per token. Acest design combină inteligența unui model masiv cu viteza de inference a unuia mic. Arhitectura include un mecanism hibrid de atenție, integrând Gated DeltaNet cu Gated Attention standard pentru a procesa context de până la 262.144 tokens.
Specializare agentică
Modelul este antrenat pe peste 800.000 de sarcini de programare verificabile și medii executabile. Acest antrenament pune accent pe reasoning pe termen lung și pe capacitatea de a recupera după eșecuri de execuție. Obține un scor de 70,8% pe SWE-Bench Verified, demonstrând capacitatea de a gestiona sarcini de dezvoltare în mai mulți pași, de la planificarea inițială la execuția finală a codului. Excelează în framework-uri agentice autonome precum OpenClaw și Qwen Code.
Implementare și confidențialitate
Licențiat sub Apache 2.0, acest model oferă o alternativă sigură pentru dezvoltatorii care necesită medii de dezvoltare locale și private. Poate rula pe hardware de consum cu suficient RAM prin cuantificare. Fereastra de context mare permite analiza la nivel de depozit de cod fără degradarea performanței observată de obicei la modelele cu context mai mic.
Cazuri de utilizare pentru Qwen3-Coder-Next
Descopera diferitele moduri in care poti folosi Qwen3-Coder-Next pentru a obtine rezultate excelente.
Agenți de programare autonomi
Susține framework-uri pentru a gestiona sarcini de dezvoltare în mai mulți pași, de la planificare la execuția finală.
Dezvoltare locală privată
Rulează asistență de elită pentru programare pe GPU-uri de consum cu 16GB VRAM folosind straturi MoE cuantificate.
Analiza depozitelor de cod la scară largă
Procesează baze de cod întregi în fereastra sa de 256k pentru a identifica datoria tehnică.
Repararea și refactorizarea codului
Actualizează codul moștenit la standarde moderne prin feedback din medii executabile.
Scripting multilingv
Generează cod de înaltă fidelitate în peste 40 de limbaje de programare, inclusiv Rust și Go.
Simulare 3D interactivă
Construiește vizualizatoare și simulări complexe bazate pe web folosind generarea rapidă one-shot.
Puncte forte
Limitari
Start rapid API
alibaba/qwen-3-coder-next
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();Instaleaza SDK-ul si incepe sa faci apeluri API in cateva minute.
Ce spun oamenii despre Qwen3-Coder-Next
Vezi ce crede comunitatea despre Qwen3-Coder-Next
“Egalizează aproape complet Claude în capacitățile generale de programare. Bate Claude 3.5 Sonnet pe HumanEval la 92,7%.”
“Eficiența versiunii MoE este incredibilă pentru hardware-ul local. Obțin 26 TPS pe un sistem de gamă medie.”
“Self-speculative decoding este imposibil din punct de vedere matematic pentru Qwen Coder Next din cauza stărilor recurente.”
“Qwen3-Coder-Next se bazează pe MoE și este mult mai puternic și mai inteligent decât înainte!”
“Demonstrează capacitatea de a schimba furnizorii în mijlocul proiectului cu noile variante de model de 480B.”
“Rețeta de training agentic pe 800k sarcini se vede în modul în care își revine după erorile de compilare.”
Videoclipuri despre Qwen3-Coder-Next
Urmareste tutoriale, recenzii si discutii despre Qwen3-Coder-Next
“Deși este un model cu un total de 80 de miliarde de parameters, are doar 3 miliarde active.”
“Asta e chiar drăguț. Pare să fie puțină culoare pe aici. Un vizualizator audio-video în timp real.”
“adică îl putem rula local. Există o mulțime de variante cuantizate lansate recent. Există quants pentru sistemele Apple. Cred că am văzut un quant NVFP4, dar nu mă luați de cuvânt. Așa că ar fi interesant de explorat și acest aspect”
“Este surprinzător de practic, chiar și la o cuantizare pe 3-bit.”
“Totuși, dacă comparăm rezultatul cu Gemini 3.1 Pro, deși Gemini s-a descurcat mult mai bine cu animația, rezultatul Qwen 3 Coder next nu pare chiar atât de îndepărtat.”
“De data aceasta, prompt-ul a durat în jur de 30 de minute pentru a fi finalizat și iată rezultatul. De data aceasta începem să vedem limitele modelului de 80 de miliarde puternic cuantizat cu un prompt bazat pe concepte complexe. Prima”
“Viteza acestui tip este pur și simplu foarte impresionantă.”
“memorie. Deci avem două cuantizări de conținut pentru model aici. Una pentru cei cu 128 GB RAM și una pentru cei cu 64 GB RAM.”
“este cel mai bun de obținut și 5.5 oferă în continuare o acuratețe a token-urilor de 95%. Și cu 95, poți obține asta pe un computer cu 64 GB RAM. Deci,”
Supraalimenteaza-ti fluxul de lucru cu automatizare AI
Automatio combina puterea agentilor AI, automatizarea web si integrarile inteligente pentru a te ajuta sa realizezi mai mult in mai putin timp.
Sfaturi Pro pentru Qwen3-Coder-Next
Sfaturi de expert care te ajuta sa obtii maximul din Qwen3-Coder-Next si sa obtii rezultate mai bune.
Folosește System Prompts lungi
Oferă modelului exemple detaliate și documentație pentru a-i alinia comportamentul agentic.
Feedback iterativ pentru erori
Introdu jurnalele de erori din consola browserului în model pentru o auto-corecție cu rată mare de succes.
Optimizează Layer Offloading
Trimite straturile specifice de experți MoE către RAM-ul sistemului pentru a echilibra viteza de inference și reasoning-ul.
Aliniază parametrii de sampling
Folosește o temperatură de 1.0 cu top_p 0.95 și top_k 40 pentru cele mai precise rezultate de programare.
Testimoniale
Ce spun utilizatorii nostri
Alatura-te miilor de utilizatori multumiti care si-au transformat fluxul de lucru
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
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.
Similar AI Models
DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek
DeepSeek-V4-Flash is an open-weight 1M context AI model scoring 54.4% on SWE-bench at $0.14 per 1M tokens, optimized for agentic coding and reasoning.
MiMo V2.5 Pro
Other
MiMo V2.5 Pro is Xiaomi's open-source 1.02T parameter MoE model featuring a 1M context window, native multimodality, and elite agentic coding performance.
Gemini 3.8 Flash
Gemini 3.8 Flash is Google's multimodal AI offering 1M context, 64K output, and agentic coding capabilities at $0.75 per million input tokens.
DeepSeek-V3.2-Speciale
DeepSeek
DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...
MiniMax M2.5
minimax
MiniMax M2.5 is a SOTA MoE model featuring a 1M context window and elite agentic coding capabilities at disruptive pricing for autonomous agents.
Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.6 Flash is Google's high-speed model featuring a 17% reduction in token consumption, $1.50/M input pricing, and advanced 3D visualization.
GLM-4.7
Zhipu (GLM)
GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...
Kimi K2.7 Code
Moonshot
Kimi K2.7 Code is a 1T parameter MoE model from Moonshot AI. It features a 262k context window and 30% more efficient reasoning for software engineering.
Intrebari frecvente despre Qwen3-Coder-Next
Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre Qwen3-Coder-Next