Какой размер context window у Qwen3-Coder-Next?

model поддерживает нативный context window в 256 000 tokens, который может быть дополнительно экстраполирован с помощью таких техник, как YaRN, для проведения full-repo анализа.

Является ли Qwen3-Coder-Next open-source?

Да, она выпущена под пермиссивной лицензией Apache 2.0, что делает её подходящей как для личного использования, так и для интеграции в коммерческие предприятия.

Сколько VRAM требуется для локального запуска model?

Для стандартной 4-bit (Q4) quantization рекомендуется около 45 ГБ комбинированной системной/видеопамяти (RAM) для стабильной производительности.

Поддерживает ли она function calling?

Да, model изначально спроектирована для agentic workflows и поддерживает сложные протоколы tool use и function calling «из коробки».

Как она соотносится с Claude 3.5 Sonnet или GPT-4o?

В coding benchmarks, таких как HumanEval (94,1%), она соперничает с проприетарными models, при этом позволяя выполнять задачи приватно и локально.

Может ли model обрабатывать изображения или видео?

Нет, вариант Coder-Next специализируется на тексте и коде. Multimodal возможности зарезервированы для серии Qwen3-VL.

В чем разница между общим и активным количеством parameters?

Используется MoE architecture с общим количеством в 80B parameters, но на каждый token активируется только 3B, что обеспечивает высокий уровень reasoning при низких вычислительных затратах.

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next — это элитная кодинговая Apache 2.0 model от Alibaba Cloud с 80B MoE architecture и 256k context window для продвинутой локальной разработки.

ИИ для кодингаOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic WorkflowsЛокальные LLM

alibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026

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.

Обзор model

Qwen3-Coder-Next — это state-of-the-art open-weight language model, разработанная командой Qwen из Alibaba Cloud и специально оптимизированная для agentic кодинга и локальных сред разработки. Построенная на архитектуре Qwen3-Next-80B-A3B-Base, она использует сложную Mixture-of-Experts (MoE) структуру с гибридным вниманием (Gated DeltaNet и Gated Attention). Это позволяет model сохранять базу знаний в 80 миллиардов parameters, активируя при этом только 3 миллиарда parameters на каждый token, что обеспечивает reasoning флагманского уровня при скорости inference и объеме памяти, характерных для гораздо более компактных models.

Agentic специализация

Model знаменует собой сдвиг в сторону масштабирования agentic тренировочных сигналов, а не просто чистого количества параметров. Она была обучена на более чем 800 000 проверяемых задач по программированию в сочетании с исполняемыми средами, что позволило ей учиться напрямую на основе обратной связи от среды. Этот специализированный метод обучения делает упор на long-horizon reasoning, использование инструментов (tool use) и способность восстанавливаться после сбоев выполнения — возможности, критически важные для современных рабочих процессов «vibe coding» и автономных agentic фреймворков, таких как OpenClaw.

Локальная производительность

Благодаря нативному 256K context window, который может быть расширен еще больше, Qwen3-Coder-Next занимает уникальную позицию самого мощного локального помощника по кодингу. Выпущенная под лицензией Apache 2.0, она дает разработчикам возможность создавать, отлаживать и развертывать целые кодовые базы в безопасной частной среде, не полагаясь на проприетарные облачные API.

Варианты использования Qwen3-Coder-Next

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

Локальная agentic разработка

создание автономных кодинг-агентов, которые могут планировать, исполнять и отлаживать софт локально без передачи конфиденциальных данных.

Сложное веб-прототипирование

генерация функциональных full-stack приложений, включая 3D-визуализации и интерактивные игры, по одному prompt на естественном языке.

Анализ крупных репозиториев

использование 256K context window для изучения и анализа целых многофайловых структур проектов для рефакторинга и оптимизации.

Автоматизированный аудит безопасности

сканирование кодовых баз на наличие сложных уязвимостей, таких как SQL-инъекции и открытые учетные данные, с предложением исправлений.

Саммаризация технических исследований

парсинг плотной академической или технической документации для создания структурированных и информативных HTML-отчетов.

Миграция между языками программирования

высокоточный перевод сложной бизнес-логики и аппаратных ограничений между различными языками с сохранением логики.

Преимущества

Ограничения

Исключительная эффективность: использование 3B активных parameters в MoE architecture обеспечивает уровень reasoning флагманских моделей при десятикратном снижении затрат на inference.

Сложность Zero-Shot: для создания высокосложных 3D-симуляций или архитектурных задач часто требуется 2-3 итеративных prompt для достижения идеального результата.

Элитное agentic обучение: model обучена на 800 000+ проверяемых задачах, что делает её лучшей в многошаговом планировании и исправлении ошибок выполнения.

Пороги памяти: требование более 45 ГБ RAM для качественной quantization остается барьером для большинства стандартных ноутбуков разработчиков.

Огромный локальный контекст: 256K context window — один из самых больших показателей для локальных models, что позволяет проводить full-repo reasoning.

Предвзятость к минимализму: по умолчанию создает крайне простые интерфейсы без стилей, если в prompt не указаны требования к визуальному оформлению.

Пермиссивная лицензия: Apache 2.0 позволяет разработчикам проводить fine-tuning и развертывать решения без ограничений проприетарных лицензий.

Ограничение модальности: в отличие от серии VL, model Coder-Next является чисто текстовой и не может обрабатывать визуальные данные напрямую.

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.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();

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

"Эта model невероятна для кодинга и выгодно выделяется на фоне конкурентов"

— Becky Jane

youtube

"architecture позволяет использовать огромную context length без раздувания VRAM"

— bjan

youtube

"Alibaba доминирует в сегменте open-weights с этой MoE architecture"

— DevGuru88

"Наконец-то локальная model, которая справляется с 256k context без черепашьей скорости"

— AI_Explorer

"Я наблюдаю стабильный decode ~7.8 tok/s на CPU, чего вполне достаточно для локального code reviewer"

— Express-Jicama-9827

"Qwen3 Coder — это практически финал развития для локальных сред разработки."

— TechTrend_AI

Видео о Qwen3-Coder-Next

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

“У нас также есть context length в 256k, что очень надежно, особенно для решения, которое можно запустить локально.”

“Мы получили результат со скоростью 26,17 tokens в секунду... довольно объемный ответ.”

“Это очень впечатляющая model... она демонстрирует огромный потенциал для agentic кодинга.”

“Точность в задачах на Python просто поразительна для open-weights model.”

“Я думаю, эта model официально закрывает потребность в платных помощниках по кодингу для большинства разрабов.”

“Она построена на архитектуре с 3 миллиардами активных parameters при общем количестве в 80 миллиардов.”

“Это не просто ИИ для кодинга с 200k context window... она абсолютно интуитивна.”

“Обычные пользователи могут просто попросить её спарсить веб-страницу, проанализировать контент и создать чистый отчет.”

“То, как она работает с многофайловыми проектами локально — это настоящий прорыв для приватности.”

“Function calling ощущается гораздо более отзывчивым по сравнению с предыдущей версией.”

“Пишет истории со скоростью 62 tokens в секунду. Бум. Это было быстро.”

“Мы просто летим... 150 tokens в секунду с батчингом... это потрясающе.”

“Эта гоночная игра на самом деле получилась лучше, чем версия от Claude... надо это признать.”

“MoE architecture действительно впечатляет, когда смотришь на эффективность token-per-watt.”

“Quantization, похоже, не так сильно вредит логике (reasoning), как я ожидал.”

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.

Оптимизация пропускной способности оборудования

для масштаба 80B убедитесь, что ваша система использует многоканальную память (RAM), чтобы предотвратить узкие места при inference на конфигурациях только с CPU.

Итеративная отладка

отправляйте ошибки выполнения кода обратно в prompt; model специально обучена распознавать сбои выполнения и уточнять свою логику.

Context-Rich Prompting

максимально используйте 256K window, предоставляя релевантные файлы зависимостей и архитектурные диаграммы для снижения галлюцинаций.

Эстетическая доработка

при генерации UI явно запрашивайте цвета и CSS-переходы, чтобы переопределить стандартную склонность model к минималистичным макетам.

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.