Сколько стоит Qwen3-Coder-Next через API?

Стоимость составляет $0.12 за миллион входных tokens и $0.75 за миллион выходных tokens. Эта цена значительно ниже, чем у проприетарных конкурентов.

Могу ли я запустить эту модель на одной потребительской GPU?

Да, вы можете запустить квантованные версии на видеокарте с 16GB VRAM, выгружая слои экспертов. Однако для обеспечения производительности рекомендуется иметь в общей сложности 45GB системной памяти.

Что такое архитектура Mixture of Experts (MoE)?

У модели 80 миллиардов общих parameters, но при генерации активируется только 3 миллиарда на каждый token. Это позволяет сочетать огромный объем знаний с высокой скоростью inference.

Поддерживает ли она вызов функций (function calling) для агентов?

Да, модель имеет встроенную поддержку tool-use и оптимизирована для CLI-агентов. Она отлично справляется с рассуждениями на больших дистанциях в рамках подобных структур.

Как она соотносится с Claude 3.5 Sonnet?

Она соответствует или превосходит Sonnet в ключевых benchmark по программированию, таких как HumanEval. При этом она предоставляет преимущества в плане конфиденциальности и стоимости, характерные для модели с открытыми весами.

Каков максимальный размер context window?

Нативное окно context window составляет 262 144 tokens. Его можно дополнительно расширить с помощью экстраполяции YaRN для работы с огромными репозиториями.

Является ли модель multimodal?

Нет, Qwen3-Coder-Next, это специализированная модель, работающая только с текстом. Она не обрабатывает изображения, аудио или видео.

Есть ли у нее режим рассуждения (reasoning) или мышления?

Нет, эта модель поддерживает только стандартный режим. Она не генерирует внутренние блоки рассуждений (thinking blocks), как OpenAI o1 или DeepSeek R1.

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next — это элитная модель для программирования от Alibaba Cloud под лицензией Apache 2.0, с архитектурой MoE 80B и окном контекста 256k для...

Coding AIОткрытые весаMixture of ExpertsAgentic рабочие процессыЛокальная LLM

alibabaQwen33 февраля 2026 г.

Контекст

256Kтокенов

Макс. вывод

8Kтокенов

Цена ввода

$0.14/ 1M

Цена вывода

$0.42/ 1M

Модальность:Text

Возможности:ИнструментыПотоковая передача

Бенчмарки

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%

Документация API

О модели Qwen3-Coder-Next

Узнайте о возможностях, функциях и способах использования Qwen3-Coder-Next.

Архитектура модели

Qwen3-Coder-Next, это специализированная модель с открытыми весами, разработанная Alibaba Cloud для агентов в области программной инженерии. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 80 миллиардами общих parameters, но активирует только 3 миллиарда на каждый token. Такой дизайн объединяет интеллект массивной модели со скоростью inference маленькой. Архитектура включает гибридный механизм внимания, объединяющий Gated DeltaNet со стандартным Gated Attention для обработки контекста объемом до 262 144 tokens.

Agentic специализация

Модель обучена на более чем 800 000 проверяемых задачах программирования и исполняемых средах. Это обучение делает упор на рассуждения на больших дистанциях и способность восстанавливаться после сбоев выполнения. Модель получает 70.8% на SWE-Bench Verified, демонстрируя способность справляться с многоэтапными задачами разработки: от начального планирования до финального запуска кода. Она превосходно работает в автономных agentic фреймворках, таких как OpenClaw и Qwen Code.

Развертывание и конфиденциальность

Лицензированная под Apache 2.0, эта модель предоставляет безопасную альтернативу для разработчиков, которым требуются локальные, частные среды разработки. Ее можно запускать на потребительском оборудовании с достаточным объемом RAM с помощью квантования. Большое окно контекста позволяет проводить анализ в масштабе репозитория без деградации производительности, которая обычно наблюдается в моделях с меньшим контекстом.

Варианты использования Qwen3-Coder-Next

Откройте для себя различные способы использования Qwen3-Coder-Next для достижения отличных результатов.

Автономные агенты для программирования

Обеспечивает работу фреймворков для выполнения многоэтапных задач разработки: от планирования до итоговой реализации.

Локальная приватная разработка

Запускает элитную помощь в написании кода на потребительских GPU с 16GB VRAM при использовании квантованных слоев MoE.

Анализ масштабных репозиториев

Обрабатывает целые кодовые базы в пределах своего окна 256k для выявления технического долга.

Исправление и рефакторинг кода

Обновляет устаревший код до современных стандартов, используя обратную связь от исполняемой среды.

Многоязычный скриптинг

Генерирует высококачественный код на более чем 40 языках программирования, включая Rust и Go.

Интерактивное 3D-моделирование

Создает сложные веб-визуализаторы и симуляции с помощью быстрой генерации в один проход.

Преимущества

Ограничения

Эффективность MoE: Работает с 3B активных parameters на потребительском оборудовании, сохраняя интеллект уровня 80B.

Требования к системной RAM: Общее количество параметров 80B требует примерно 45GB оперативной памяти для эффективной 4-битной квантованности.

Agentic специализация: Показывает результат 70.8% на SWE-Bench Verified, демонстрируя превосходные навыки решения задач в несколько итераций.

Ограничения рекуррентного состояния: Гибридная архитектура внимания делает self-speculative decoding неподдерживаемым в популярных движках inference.

Огромный нативный контекст: Окно в 262 144 tokens поддерживает анализ масштаба репозитория без снижения производительности.

Ограничение «только текст»: Отсутствуют возможности multimodal vision, что не позволяет проводить отладку макетов по скриншотам.

Либеральная лицензия: Выпущена под Apache 2.0, что позволяет неограниченное коммерческое использование и частный локальный хостинг.

Сложная физика: Может испытывать трудности с однократной генерацией экстремально сложной 3D-физики по сравнению с плотными flagship моделями.

Быстрый старт API

alibaba/qwen-3-coder-next

Посмотреть документацию

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();

Установите SDK и начните делать API-запросы за несколько минут.

Что люди говорят о Qwen3-Coder-Next

Посмотрите, что думает сообщество о Qwen3-Coder-Next

“Почти достигает уровня Claude по общим возможностям программирования. Обходит Claude 3.5 Sonnet на HumanEval с результатом 92.7%.”

— Philipp Schmid

twitter

“Эффективность версии MoE просто безумна для локального оборудования. Я получаю 26 TPS на системе среднего уровня.”

— LocalAI_Dev

“Self-speculative decoding математически невозможно для Qwen Coder Next из-за рекуррентных состояний.”

— GodComplecs

“Qwen3-Coder-Next основана на MoE, она намного сильнее и умнее, чем раньше!”

— JustinLin610

twitter

“Демонстрация возможности переключения провайдеров прямо в середине проекта с новыми вариантами модели 480B.”

— saveralter

“Агентский рецепт обучения на 800k задач виден в том, как она восстанавливается после ошибок сборки.”

— TechGurus

hackernews

Видео о Qwen3-Coder-Next

Смотрите обучающие материалы, обзоры и обсуждения о Qwen3-Coder-Next

“Позволяет сделать ее доступной для тех, кто хочет поэкспериментировать с локальными AI coding агентами”

“Для меня это крик «протестируйте эту модель с открытым кодом», что я и сделаю”

“Эффективность использования памяти, это огромная победа”

“Она справляется со сложной логикой лучше, чем предыдущая плотная модель 72B”

“Это первая открытая модель, которая правильно выполняет мои команды в терминале”

“У Qwen 3 Coder Next также всего 3 миллиарда активных параметров, чтобы работать на потребительской видеокарте”

“Она работает великолепно. Я поражен, что могу получить такой результат за один проход от локального AI”

“Для 80 миллиардов параметров обычно нужен кластер, но подход MoE меняет всё”

“Она справляется с 40+ языками программирования без заметного падения производительности”

“Использование её с OpenClaw создает ощущение, что в команде появился младший разработчик”

“Модель с 3 миллиардами параметров соперничает с моделями в 10-20 раз больше её”

“У Qwen 3 много преимуществ при более низкой стоимости”

“Контекст 256k реален, она не начала галлюцинировать в середине моего проекта”

“Latency удивительно низкая, учитывая общий вес в 80B параметров”

“Она исправила баг в моем старом Go-репозитории, который GPT-4o пропустил три раза”

Больше чем просто промпты

Улучшите свой рабочий процесс с ИИ-Автоматизацией

Automatio объединяет мощь ИИ-агентов, веб-автоматизации и умных интеграций, чтобы помочь вам достигать большего за меньшее время.

ИИ Агенты

Веб Автоматизация

Умные Процессы

Начать Бесплатно

Советы для Qwen3-Coder-Next

Экспертные советы для максимальной эффективности Qwen3-Coder-Next.

Используйте длинные системные prompt

Предоставляйте модели подробные примеры и документацию, чтобы настроить ее agentic поведение.

Итеративная обратная связь по ошибкам

Отправляйте логи ошибок консоли браузера обратно в модель для самокоррекции с высоким уровнем успеха.

Оптимизация выгрузки слоев

Выгружайте специфические слои экспертов MoE в системную RAM для баланса между скоростью inference и качеством рассуждений.

Настройка параметров сэмплирования

Используйте temperature 1.0 с top_p 0.95 и top_k 40 для получения наиболее точных результатов написания кода.

Отзывы

Что Говорят Наши Пользователи

Присоединяйтесь к тысячам довольных пользователей, которые трансформировали свой рабочий процесс

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.