alibaba

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next este modelul de programare Apache 2.0 de elită de la Alibaba Cloud, cu arhitectură MoE 80B și context window de 256k pentru dezvoltare locală...

Coding AIOpen WeightsMixture of ExpertsFluxuri de lucru agenticeLocal LLM
alibaba logoalibabaQwen33 februarie 2026
Context
256Ktokeni
Output maxim
8Ktokeni
Pret input
$0.14/ 1M
Pret output
$0.42/ 1M
Modalitate:Text
Capabilitati:UnelteStreaming
Benchmark-uri
GPQA
53.4%
GPQA: Intrebari stiintifice nivel postuniversitar. Benchmark riguros cu 448 intrebari din biologie, fizica si chimie. Expertii PhD obtin doar 65-74% acuratete. Qwen3-Coder-Next a obtinut 53.4% la acest benchmark.
HLE
28.5%
HLE: Rationament nivel expert. Testeaza capacitatea modelului de a demonstra rationament la nivel de expert in domenii specializate. Qwen3-Coder-Next a obtinut 28.5% la acest benchmark.
MMLU
86.2%
MMLU: Intelegere lingvistica multitasking masiva. Benchmark cuprinzator cu 16.000 intrebari din 57 materii academice. Qwen3-Coder-Next a obtinut 86.2% la acest benchmark.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMLU cu 12.032 intrebari si format mai dificil cu 10 optiuni. Qwen3-Coder-Next a obtinut 78.4% la acest benchmark.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: Benchmark acuratete factuala. Testeaza capacitatea modelului de a oferi raspunsuri precise si factuale. Qwen3-Coder-Next a obtinut 48.2% la acest benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Evaluare urmarire instructiuni. Masoara cat de bine urmeaza un model instructiuni si constrangeri specifice. Qwen3-Coder-Next a obtinut 89.1% la acest benchmark.
AIME 2025
89.2%
AIME 2025: Examen invitational matematica american. Probleme matematice nivel competitie din prestigiosul examen AIME. Qwen3-Coder-Next a obtinut 89.2% la acest benchmark.
MATH
83.5%
MATH: Rezolvare probleme matematice. Benchmark matematic cuprinzator care testeaza rezolvarea problemelor in algebra, geometrie, calcul. Qwen3-Coder-Next a obtinut 83.5% la acest benchmark.
GSM8k
95.8%
GSM8k: Matematica scoala primara 8K. 8.500 probleme matematice cu enunt nivel scoala primara. Qwen3-Coder-Next a obtinut 95.8% la acest benchmark.
MGSM
92.5%
MGSM: Matematica scoala primara multilingva. Benchmark GSM8k tradus in 10 limbi. Qwen3-Coder-Next a obtinut 92.5% la acest benchmark.
MathVista
71.2%
MathVista: Rationament vizual matematic. Testeaza capacitatea de a rezolva probleme matematice cu elemente vizuale. Qwen3-Coder-Next a obtinut 71.2% la acest benchmark.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: Benchmark inginerie software. Modelele AI incearca sa rezolve probleme reale GitHub in proiecte Python. Qwen3-Coder-Next a obtinut 74.2% la acest benchmark.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Probleme programare Python. 164 probleme de programare unde modelele trebuie sa genereze implementari corecte de functii Python. Qwen3-Coder-Next a obtinut 94.1% la acest benchmark.
LiveCodeBench
74.5%
LiveCodeBench: Benchmark codare live. Testeaza abilitatile de codare pe provocari de programare reale actualizate continuu. Qwen3-Coder-Next a obtinut 74.5% la acest benchmark.
MMMU
72.4%
MMMU: Intelegere multimodala. Benchmark intelegere multimodala din 30 materii universitare. Qwen3-Coder-Next a obtinut 72.4% la acest benchmark.
MMMU Pro
58.6%
MMMU Pro: MMMU Editie Profesionala. Versiune imbunatatita MMMU cu intrebari mai provocatoare. Qwen3-Coder-Next a obtinut 58.6% la acest benchmark.
ChartQA
86.4%
ChartQA: Intrebari si raspunsuri grafice. Testeaza capacitatea de a intelege si analiza informatii din grafice si diagrame. Qwen3-Coder-Next a obtinut 86.4% la acest benchmark.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Intrebari vizuale documente. Testeaza capacitatea de a extrage informatii din imagini de documente. Qwen3-Coder-Next a obtinut 93.5% la acest benchmark.
Terminal-Bench
58.2%
Terminal-Bench: Sarcini terminal/CLI. Testeaza capacitatea de a efectua operatii linie de comanda. Qwen3-Coder-Next a obtinut 58.2% la acest benchmark.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Abstractizare si rationament. Testeaza inteligenta fluida prin puzzle-uri noi de recunoastere a tiparelor. Qwen3-Coder-Next a obtinut 12.5% la acest benchmark.

Despre 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.

Qwen3-Coder-Next

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

Eficiență MoE: Funcționează cu 3 miliarde de parameters activi pe hardware de consum, menținând inteligența unei clase de 80B.
Cerințe de RAM pentru sistem: Numărul total de 80B parameters necesită aproximativ 45GB de RAM total pentru o cuantificare eficientă pe 4 biți.
Specializare agentică: Obține 70,8% pe SWE-Bench Verified, demonstrând o rezolvare superioară a problemelor în mai multe etape.
Limitări ale stării recurente: Arhitectura hibridă de atenție face ca self-speculative decoding să nu fie suportat în motoarele obișnuite de inference.
Context nativ masiv: Fereastra de 262.144 tokens suportă analiza la nivel de depozit fără degradarea performanței.
Constrângeri text-only: Îi lipsesc capacitățile multimodale de vedere, împiedicându-l să depaneze layout-uri din capturi de ecran.
Licențiere permisivă: Lansat sub Apache 2.0, permițând utilizarea comercială nelimitată și găzduirea privată locală.
Fizică de înaltă complexitate: Ar putea întâmpina dificultăți cu generarea one-shot a logicii fizice 3D extreme, comparativ cu flagship modelele dense.

Start rapid API

alibaba/qwen-3-coder-next

Vezi documentatia
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();

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%.
Philipp Schmid
twitter
Eficiența versiunii MoE este incredibilă pentru hardware-ul local. Obțin 26 TPS pe un sistem de gamă medie.
LocalAI_Dev
reddit
Self-speculative decoding este imposibil din punct de vedere matematic pentru Qwen Coder Next din cauza stărilor recurente.
GodComplecs
reddit
Qwen3-Coder-Next se bazează pe MoE și este mult mai puternic și mai inteligent decât înainte!
JustinLin610
twitter
Demonstrează capacitatea de a schimba furnizorii în mijlocul proiectului cu noile variante de model de 480B.
saveralter
reddit
Rețeta de training agentic pe 800k sarcini se vede în modul în care își revine după erorile de compilare.
TechGurus
hackernews

Videoclipuri despre Qwen3-Coder-Next

Urmareste tutoriale, recenzii si discutii despre Qwen3-Coder-Next

Îl face accesibil persoanelor care doresc să experimenteze cu agenți AI de programare locali

Pentru mine, acesta strigă 'testează acest model open', ceea ce voi face

Eficiența memoriei la acest model este un câștig uriaș

Gestionează logica complexă mai bine decât modelul dens anterior de 72B

Acesta este primul model open care chiar îmi urmează corect comenzile din terminal

Qwen 3 Coder Next are, de asemenea, doar 3 miliarde de parameters activi pentru a rula pe o placă grafică de consum

Funcționează minunat. Sunt cu adevărat uimit că pot obține acest rezultat dintr-o singură încercare de la un AI local

80 de miliarde de parameters necesită de obicei un cluster, dar abordarea MoE schimbă totul

Gestionează 40+ limbaje de programare fără nicio scădere vizibilă a performanței

Folosirea lui cu OpenClaw îl face să pară ca și cum ai avea un programator junior în echipă

Un model de trei miliarde de parameters care se confruntă cu modele de 10 până la 20 de ori mai mari

Qwen 3 vine cu multe avantaje, dar cu un cost mai mic

Contextul de 256k este real, nu a halucinat mijlocul proiectului meu

Latency-ul este surprinzător de mic având în vedere greutatea totală de 80B parameters

A reparat un bug în depozitul meu vechi de cod în Go pe care GPT-4o l-a ratat de trei ori

Mai mult decat prompturi

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.

Agenti AI
Automatizare web
Fluxuri inteligente

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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...

131K context
$0.28/$0.42/1M
minimax

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.

1M context
$0.15/$1.20/1M
zhipu

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...

200K context
$0.60/$2.20/1M
openai

GPT-4o mini

OpenAI

OpenAI's most cost-efficient small model, GPT-4o mini offers multimodal intelligence and high-speed performance at a significantly lower price point.

128K context
$0.15/$0.60/1M
openai

GPT-5.4

OpenAI

GPT-5.4 is OpenAI's frontier model featuring a 1.05M context window and Extreme Reasoning. It excels at autonomous UI interaction and long-form data analysis.

1M context
$2.50/$15.00/1M
google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Google

Gemini 3.1 Flash-Lite is Google's fastest, most cost-efficient model. Features 1M context, native multimodality, and 363 tokens/sec speed for scale.

1M context
$0.25/$1.50/1M
openai

GPT-5.3 Instant

OpenAI

Explore GPT-5.3 Instant, OpenAI's "Anti-Cringe" model. Features a 128K context window, 26.8% fewer hallucinations, and a natural, helpful tone for everyday...

128K context
$1.75/$14.00/1M
google

Gemini 3.1 Pro

Google

Gemini 3.1 Pro is Google's elite multimodal model featuring the DeepThink reasoning engine, a 1M+ context window, and industry-leading ARC-AGI logic scores.

1M context
$2.00/$12.00/1M

Intrebari frecvente despre Qwen3-Coder-Next

Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre Qwen3-Coder-Next