alibaba

Qwen3-Coder-Next

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

AI pentru CodingOpen WeightsMixture of ExpertsWorkflow-uri AgenticLLM Local
alibaba logoalibabaQwen3-CoderFebruary 2, 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.

Prezentare Generală a Modelului

Qwen3-Coder-Next este un model de limbaj state-of-the-art cu open weights, creat de echipa Qwen de la Alibaba Cloud, optimizat special pentru agenți de coding și medii de dezvoltare locale. Construit pe arhitectura Qwen3-Next-80B-A3B-Base, acesta utilizează un design sofisticat Mixture-of-Experts (MoE) cu atenție hibridă (Gated DeltaNet și Gated Attention). Acest lucru permite modelului să mențină o bază de cunoștințe masivă de 80 de miliarde de parameters, activând în același timp doar 3 miliarde de parameters per token, rezultând un reasoning de nivel flagship cu viteza de inference și amprenta de memorie ale unui model mult mai mic.

Specializare Agentic

Modelul reprezintă o schimbare de paradigmă către scalarea semnalelor de antrenament agentic, mai degrabă decât simpla creștere a numărului de parameters. A fost antrenat pe peste 800.000 de sarcini de coding verificabile, asociate cu medii de execuție, permițându-i să învețe direct din feedback-ul mediului. Această rețetă de antrenament specializată pune accent pe reasoning pe termen lung, utilizarea uneltelor și capacitatea de a se recupera după eșecurile de execuție — capacități critice pentru workflow-urile moderne de „vibe coding” și framework-urile agentic autonome precum OpenClaw.

Performanță Locală

Cu un context window nativ de 256K ce poate fi extins, Qwen3-Coder-Next este poziționat unic ca cel mai puternic asistent de coding local-first disponibil. Lansat sub licența Apache 2.0, acesta oferă dezvoltatorilor puterea de a construi, depana și livra baze de cod întregi într-un mediu securizat și privat, fără a depinde de API-uri cloud proprietare.

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.

Dezvoltare Agentic Locală

Susținerea agenților de coding autonomi care pot planifica, executa și depana software local, fără ca datele sensibile să părăsească mașina.

Prototipare Web Complexă

Generarea de aplicații full-stack funcționale, inclusiv vizualizări 3D și jocuri interactive, pornind de la un singur prompt în limbaj natural.

Analiza Repository-urilor Mari

Utilizarea context window de 256K pentru a ingera și analiza structuri întregi de proiecte multi-file în scopul refactorizării și optimizării.

Audit de Securitate Automatizat

Scanarea bazelor de cod pentru vulnerabilități complexe, cum ar fi SQL injection și expunerea credențialelor, oferind sugestii de remediere argumentate.

Rezumatul Cercetărilor Tehnice

Extragerea și analizarea documentației academice sau tehnice dense pentru a produce rapoarte HTML organizate și gata de utilizat.

Migrarea Sistemelor între Limbaje

Traducerea logicii de business complexe și a constrângerilor specifice de hardware între diferite limbaje de programare cu o fidelitate ridicată.

Puncte forte

Limitari

Eficiență Excepțională: Utilizează o arhitectură MoE cu 3B parameters activi pentru a oferi reasoning de coding de nivel flagship la costuri de inference de 10 ori mai mici.
Complexitate Zero-Shot: Simulările 3D sau sarcinile de arhitectură foarte complexe necesită adesea 2-3 prompt-uri iterative pentru a atinge perfecțiunea funcțională.
Antrenament Agentic de Elită: Antrenat pe peste 800.000 de sarcini verificabile, fiind superior în planificarea multi-step și recuperarea după erori de execuție.
Praguri de Memorie: Cerința de peste 45GB RAM pentru cuantizări de înaltă calitate rămâne o barieră pentru multe laptopuri standard de dezvoltator.
Context Local Masiv: Context window de 256K este unul dintre cele mai mari disponibile pentru modele locale, permițând reasoning pe întregul repository.
Bias Estetic Minimalist: Rulează implicit design-uri UI extrem de simple și fără stil, dacă nu se solicită specific un impact vizual deosebit.
Licență Permisivă: Lansat sub Apache 2.0, permițând dezvoltatorilor să realizeze fine-tuning și să implementeze modelul fără licențe proprietare restrictive.
Restricție de Modalitate: Spre deosebire de seria VL, modelul Coder-Next este pur text și nu poate procesa direct active vizuale.

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.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();

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

"Acest model este incredibil pentru coding și se compară favorabil cu concurența"
Becky Jane
youtube
"Arhitectura permite o lungime masivă a contextului fără a exploda consumul de VRAM"
bjan
youtube
"Alibaba domină segmentul open-weights cu această arhitectură MoE"
DevGuru88
reddit
"În sfârșit, un model local care gestionează un context de 256k fără să se miște ca un melc"
AI_Explorer
x
"Văd o decodare stabilă de ~7,8 tok/s pe CPU, ceea ce este suficient pentru un code reviewer local"
Express-Jicama-9827
reddit
"Qwen3 Coder este practic soluția finală pentru setup-urile de dezvoltare locală."
TechTrend_AI
x

Videoclipuri despre Qwen3-Coder-Next

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

Avem și o lungime a contextului de 256k, care este foarte robustă, mai ales pentru ceva ce poate fi rulat local.

Avem rezultatul nostru la o viteză de 26,17 tokens pe secundă... un rezultat destul de lung.

Acesta este un model foarte interesant... arată un potențial extrem pentru coding agentic.

Acuratețea în sarcinile Python este pur și simplu uimitoare pentru un model open weight.

Cred că acest model elimină oficial nevoia de asistenți de coding plătiți pentru majoritatea dezvoltatorilor.

Este construit pe un model cu 3 miliarde de parameters activi dintr-un total de 80 de miliarde.

Nu este doar un model AI de coding cu un context window de 200k... este absolut intuitiv.

Pentru utilizatorii obișnuiți, puteți pur și simplu să-i cereți să extragă date dintr-o pagină web, să analizeze conținutul și să genereze un raport curat.

Modul în care gestionează local proiectele multi-file este un game changer pentru confidențialitate.

Function calling se simte mult mai rapid comparativ cu versiunea anterioară.

Scrie povești la 62 de tokens pe secundă. Boom. A fost rapid.

Zburăm pur și simplu... 150 de tokens pe secundă cu batching... este uimitor.

Acest joc de curse auto a fost de fapt mai bun decât versiunea de pe Claude... trebuie să recunosc asta.

Arhitectura MoE strălucește cu adevărat când te uiți la eficiența token-per-watt.

Cuantizarea nu pare să afecteze logica atât de mult pe cât mă așteptam.

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.

Optimizarea lățimii de bandă hardware

Pentru scara de 80B, asigurați-vă că sistemul utilizează memorie high-channel pentru a preveni blocajele de inference în configurațiile bazate doar pe CPU.

Debugging iterativ

Introduceți erorile de runtime ale modelului înapoi în prompt; acesta este antrenat special să recunoască eșecurile de execuție și să își rafineze logica.

Prompting bogat în context

Maximizați fereastra de 256K furnizând fișiere de dependențe relevante și diagrame de arhitectură pentru a reduce riscul de hallucinations.

Rafinament estetic

Atunci când generați UI, solicitați explicit culori și tranziții CSS pentru a suprascrie tendința implicită a modelului către layout-uri minimaliste.

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

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
$0.30/$1.20/1M
zhipu

GLM-5

Zhipu (GLM)

GLM-5 is Zhipu AI's 744B parameter open-weight powerhouse, excelling in long-horizon agentic tasks, coding, and factual accuracy with a 200k context window.

200K context
$1.00/$3.20/1M
alibaba

Qwen-Image-2.0

alibaba

Qwen-Image-2.0 is Alibaba's unified 7B model for professional infographics, photorealism, and precise image editing with native 2K resolution and 1k-token...

1K context
$0.07/1M
openai

GPT-5.3 Codex

OpenAI

GPT-5.3 Codex is OpenAI's 2026 frontier coding agent, featuring a 400K context window, 77.3% Terminal-Bench score, and superior logic for complex software...

400K context
$1.75/$14.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

200K context
$5.00/$25.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

262K context
$0.60/$2.50/1M
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
other

PixVerse-R1

Other

PixVerse-R1 is a next-gen real-time world model by AIsphere, offering interactive 1080p video generation with instant response and physics-aware continuity.

Intrebari frecvente despre Qwen3-Coder-Next

Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre Qwen3-Coder-Next