alibaba

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next është modeli elitar i kodimit Apache 2.0 nga Alibaba Cloud, me arkitekturë 80B MoE dhe dritare konteksti 256k për zhvillim të avancuar lokal.

AI KodimiOpen WeightsMixture of ExpertsFlukset e Punës AgjentikeLLM Lokal
alibaba logoalibabaQwen33 Shkurt, 2026
Konteksti
256Ktokena
Output maksimal
8Ktokena
Cmimi i inputit
$0.14/ 1M
Cmimi i outputit
$0.42/ 1M
Modaliteti:Text
Aftesite:MjetetStreaming
Benchmarket
GPQA
53.4%
GPQA: Pyetje shkence niveli pasuniversitar. Benchmark rigoroz me 448 pyetje nga biologjia, fizika dhe kimia. Ekspertet PhD arrijne vetem 65-74% saktesi. Qwen3-Coder-Next mori 53.4% ne kete benchmark.
HLE
28.5%
HLE: Arsyetim niveli ekspert. Teston aftesine e modelit per te demonstruar arsyetim niveli ekspert ne fusha te specializuara. Qwen3-Coder-Next mori 28.5% ne kete benchmark.
MMLU
86.2%
MMLU: Kuptim masiv gjuhor multitask. Benchmark gjitheperfshires me 16,000 pyetje ne 57 lende akademike. Qwen3-Coder-Next mori 86.2% ne kete benchmark.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMLU me 12,032 pyetje dhe format me te veshtire me 10 opsione. Qwen3-Coder-Next mori 78.4% ne kete benchmark.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: Benchmark saktesie faktike. Teston aftesine e modelit per te dhene pergjigje te sakta, faktike. Qwen3-Coder-Next mori 48.2% ne kete benchmark.
IFEval
89.1%
IFEval: Vleresim i ndjekjes se udhezimeve. Mat sa mire modeli ndjek udhezime dhe kufizime specifike. Qwen3-Coder-Next mori 89.1% ne kete benchmark.
AIME 2025
89.2%
AIME 2025: Provimi Amerikan i Matematikes me Ftese. Probleme matematike niveli konkursi nga provimi prestigjioz AIME. Qwen3-Coder-Next mori 89.2% ne kete benchmark.
MATH
83.5%
MATH: Zgjidhje problemesh matematike. Benchmark gjitheperfshires matematike qe teston zgjidhjen e problemeve ne algebre, gjeometri, kalkulus. Qwen3-Coder-Next mori 83.5% ne kete benchmark.
GSM8k
95.8%
GSM8k: Matematike shkolle fillore 8K. 8,500 probleme matematike me fjale niveli shkolle fillore. Qwen3-Coder-Next mori 95.8% ne kete benchmark.
MGSM
92.5%
MGSM: Matematike shkolle fillore shumegjuheshe. Benchmarku GSM8k i perkthyer ne 10 gjuhe. Qwen3-Coder-Next mori 92.5% ne kete benchmark.
MathVista
71.2%
MathVista: Arsyetim vizual matematik. Teston aftesine per te zgjidhur probleme matematike me elemente vizuale. Qwen3-Coder-Next mori 71.2% ne kete benchmark.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: Benchmark inxhinieri software. Modelet AI perpiqen te zgjidhin probleme reale GitHub ne projekte Python. Qwen3-Coder-Next mori 74.2% ne kete benchmark.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Probleme programimi Python. 164 probleme programimi ku modelet duhet te gjenerojne implementime te sakta funksionesh Python. Qwen3-Coder-Next mori 94.1% ne kete benchmark.
LiveCodeBench
74.5%
LiveCodeBench: Benchmark kodimi live. Teston aftesite e kodimit ne sfida programimi te botes reale qe perditsohen vazhdimisht. Qwen3-Coder-Next mori 74.5% ne kete benchmark.
MMMU
72.4%
MMMU: Kuptim multimodal. Benchmark kuptimi multimodal nga 30 lende universitare. Qwen3-Coder-Next mori 72.4% ne kete benchmark.
MMMU Pro
58.6%
MMMU Pro: MMMU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMMU me pyetje me sfiduese. Qwen3-Coder-Next mori 58.6% ne kete benchmark.
ChartQA
86.4%
ChartQA: Pyetje dhe pergjigje grafiku. Teston aftesine per te kuptuar dhe analizuar informacion nga grafiqet dhe diagramet. Qwen3-Coder-Next mori 86.4% ne kete benchmark.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Pyetje vizuale dokumentesh. Teston aftesine per te nxjerre informacion nga imazhet e dokumenteve. Qwen3-Coder-Next mori 93.5% ne kete benchmark.
Terminal-Bench
58.2%
Terminal-Bench: Detyra terminal/CLI. Teston aftesine per te kryer operacione te linjes se komandes. Qwen3-Coder-Next mori 58.2% ne kete benchmark.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Abstraksion dhe arsyetim. Teston inteligjencen e lengeshem permes puzzleve te reja te njohjes se modeleve. Qwen3-Coder-Next mori 12.5% ne kete benchmark.

Rreth Qwen3-Coder-Next

Meso per aftesite e Qwen3-Coder-Next, vecorite dhe si mund te te ndihmoje te arrish rezultate me te mira.

Arkitektura e Modelit

Qwen3-Coder-Next është një model i specializuar open-weight i projektuar nga Alibaba Cloud për agjentë të inxhinierisë softuerike. Ai përdor një arkitekturë Mixture-of-Experts (MoE) me 80 miliardë parametra në total, por aktivizon vetëm 3 miliardë parametra për çdo token. Ky dizajn kombinon inteligjencën e një modeli masiv me shpejtësinë e një modeli të vogël. Arkitektura përfshin një mekanizëm hibrid attention, duke integruar Gated DeltaNet me Gated Attention standard për të përpunuar kontekste deri në 262,144 tokens.

Specializimi si Agjent

Modeli është trajnuar për më shumë se 800,000 detyra të verifikueshme kodimi dhe ambiente të ekzekutueshme. Ky trajnim thekson reasoning me horizont të gjatë dhe aftësinë për t'u rimëkëmbur nga dështimet e ekzekutimit. Ai arrin 70.8% në SWE-Bench Verified, duke demonstruar kapacitetin e tij për të trajtuar detyra zhvillimi me shumë hapa, nga planifikimi fillestar deri te ekzekutimi përfundimtar i kodit. Shkëlqen në kornizat autonome të agjentëve si OpenClaw dhe Qwen Code.

Vendosja dhe Privatësia

I licencuar nën Apache 2.0, ky model ofron një alternativë të sigurt për zhvilluesit që kërkojnë ambiente zhvillimi lokale dhe private. Ai mund të ekzekutohet në harduer të konsumatorit me mjaftueshëm RAM përmes kuantizimit. Dritarja e lartë e kontekstit lejon analiza në shkallë depoje pa degradimin e performancës që shihet zakonisht te modelet me kontekst më të vogël.

Qwen3-Coder-Next

Rastet e perdorimit per Qwen3-Coder-Next

Zbulo menyrat e ndryshme per te perdorur Qwen3-Coder-Next per te arritur rezultate te shkelvqyera.

Agjentë Autonomë të Kodimit

Fuqizon kornizat për të trajtuar detyra zhvillimi me shumë hapa, nga planifikimi deri te ekzekutimi përfundimtar.

Zhvillim Lokal Privat

Ekzekuton ndihmë elite për kodim në GPU të konsumatorit me 16GB VRAM duke përdorur shtresa MoE të kuantizuara.

Analiza e Depove të Mëdha të Kodit

Përpunon baza të tëra kodi brenda dritares së tij prej 256k për të identifikuar borxhin teknik.

Riparimi dhe Refaktorimi i Kodit

Përditëson kodin e vjetër sipas standardeve moderne duke ofruar feedback nga ambienti i ekzekutueshëm.

Skriptim Shumëgjuhësh

Gjeneron kod me besnikëri të lartë në më shumë se 40 gjuhë programimi, duke përfshirë Rust dhe Go.

Simulim Interaktiv 3D

Ndërton vizualizues dhe simulime komplekse të bazuara në ueb duke përdorur gjenerim të shpejtë me një goditje (one-shot).

Pikat e forta

Kufizimet

Efiçienca MoE: Funksionon me 3B parametra aktivë për harduerin e konsumatorit, duke ruajtur inteligjencën e klasit 80B.
Kërkesat për RAM të Sistemit: Numri total prej 80B parametra kërkon rreth 45GB RAM total për një kuantizim efektiv 4-bit.
Specializimi si Agjent: Arrin 70.8% në SWE-Bench Verified, duke demonstruar zgjidhje superiore të problemeve me shumë hapa.
Kufizimet e Gjendjes Rekurente: Arkitektura hibride e attention e bën dekodimin vetë-spekulativ të pambështetur në motorët e zakonshëm të inference.
Kontekst Vendas Masiv: Dritarja prej 262,144 tokens mbështet analizën në shkallë depoje pa degradim të performancës.
Kufizimet Vetëm për Tekst: I mungojnë aftësitë multimodale për vizion, duke e penguar nga debugimi i pamjeve të faqeve nga screenshots.
Licencim Lejues: Publikuar nën Apache 2.0, duke mundësuar përdorim të pakufizuar komercial dhe hostim privat lokal.
Fizika me Kompleksitet të Lartë: Mund të ketë vështirësi me gjenerimin one-shot të logjikës ekstreme të fizikës 3D krahasuar me modelet flagship.

Fillim i shpejte API

alibaba/qwen-3-coder-next

Shiko dokumentacionin
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();

Instalo SDK-ne dhe fillo te besh thirrje API brenda minutash.

Cfare thone njerezit per Qwen3-Coder-Next

Shiko se cfare mendon komuniteti per Qwen3-Coder-Next

Pothuajse barazohet me Claude në aftësitë e përgjithshme të kodimit. Mund Claude 3.5 Sonnet në HumanEval me 92.7%.
Philipp Schmid
twitter
Efiçienca e versionit MoE është e çmendur për harduerin lokal. Po marr 26 TPS në një sistem të mesëm.
LocalAI_Dev
reddit
Dekodimi vetë-spekulativ është matematikisht i pamundur për Qwen Coder Next për shkak të gjendjeve rekurente.
GodComplecs
reddit
Qwen3-Coder-Next bazohet në MoE, dhe është shumë më i fortë dhe më i zgjuar se më parë!
JustinLin610
twitter
Duke demonstruar aftësinë për të ndërruar ofruesit në mes të projektit me variantet e reja 480B.
saveralter
reddit
Receta e trajnimit si agjent mbi 800k detyra duket në mënyrën se si rimëkëmbet nga gabimet e ndërtimit.
TechGurus
hackernews

Video rreth Qwen3-Coder-Next

Shiko tutoriale, rishikime dhe diskutime rreth Qwen3-Coder-Next

Lejon që të jetë i aksesueshëm për ata që duan të eksperimentojnë me agjentë lokalë të kodimit

Për mua kjo është thirrje për ta testuar këtë model, gjë që do ta bëj

Efiçienca e memories në këtë gjë është një fitore e madhe

Ai menaxhon logjikën komplekse më mirë se modeli i mëparshëm 72B

Ky është modeli i parë i hapur që ndjek saktë komandat e mia në terminal

Qwen 3 coder Next ka gjithashtu vetëm 3 miliardë parametra aktivë për t'u ekzekutuar në kartën grafike të konsumatorit

Punon mrekullisht. Jam vërtet i habitur që mund ta marr këtë rezultat me një goditje nga një AI lokale

80 miliardë parametra zakonisht kërkojnë një klaster, por qasja MoE ndryshon gjithçka

Ai trajton 40+ gjuhë programimi pa asnjë rënie të dukshme të performancës

Përdorimi i tij me OpenClaw e bën të ndihesh sikur ke një zhvillues junior në ekip

Model me tre miliardë parametra duke u përballur me modele 10 deri 20 herë më të mëdhenj se madhësia e tij

Qwen 3 vjen me shumë avantazhe, por me kosto më të ulët

Konteksti 256k është real, nuk bëri halucinacione në mes të projektit tim

Latenca është çuditërisht e ulët duke marrë parasysh peshën totale prej 80B

Ai rregulloi një gabim në depozitën time të vjetër Go që GPT-4o e kishte humbur tri herë

Me shume se vetem prompte

Superkariko workflow-n tend me automatizimin AI

Automatio kombinon fuqine e agjenteve AI, automatizimin e web-it dhe integrimet inteligjente per te te ndihmuar te arrish me shume ne me pak kohe.

Agjentet AI
Automatizimi i web-it
Workflow-e inteligjente

Keshilla Pro per Qwen3-Coder-Next

Keshilla ekspertesh per te te ndihmuar te marrresh maksimumin nga Qwen3-Coder-Next dhe te arrish rezultate me te mira.

Përdorni System Prompts të gjata

Siguroni modelit shembuj të detajuar dhe dokumentacion për të harmonizuar sjelljen e tij si agjent.

Feedback iterativ për gabimet

Dërgoni log-et e gabimeve nga konsola e shfletuesit sërish te modeli për një vetë-korrigjim me shkallë të lartë suksesi.

Optimizoni shkarkimin e shtresave

Shkarkoni shtresat specifike të ekspertëve MoE në RAM-in e sistemit për të balancuar shpejtësinë e inference dhe reasoning.

Akordoni parametrat e kampionimit

Përdorni një temperaturë 1.0 me top_p 0.95 dhe top_k 40 për rezultatet më të sakta të kodimit.

Deshmi

Cfare thone perdoruesit tane

Bashkohu me mijera perdorues te kenaqur qe kane transformuar workflow-n e tyre

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.

Te lidhura 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

Pyetjet e bera shpesh rreth Qwen3-Coder-Next

Gjej pergjigje per pyetjet e zakonshme rreth Qwen3-Coder-Next