alibaba

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next është model-i elitë i kodimit Apache 2.0 i Alibaba Cloud, me një arkitekturë 80B MoE dhe context window prej 256k për zhvillim të avancuar...

AI për KodimOpen WeightsMixture of ExpertsAgentic WorkflowsLLM Lokal
alibaba logoalibabaQwen3-CoderFebruary 2, 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.

Përmbledhje e Model-it

Qwen3-Coder-Next është një state-of-the-art open-weight language model i projektuar nga ekipi Qwen i Alibaba Cloud, i optimizuar posaçërisht për agjentët e kodimit dhe mjediset e zhvillimit lokal. I ndërtuar mbi arkitekturën Qwen3-Next-80B-A3B-Base, ai përdor një dizajn të sofistikuar Mixture-of-Experts (MoE) me hybrid attention (Gated DeltaNet dhe Gated Attention). Kjo e lejon model-in të mbajë një bazë njohurish masive prej 80 miliardë parameters duke aktivizuar vetëm 3 miliardë parameters për token, duke rezultuar në reasoning të nivelit flagship me shpejtësinë e inference dhe konsumin e memories të një model-i shumë më të vogël.

Specializimi Agentic

Model-i përfaqëson një zhvendosje drejt shkallëzimit të sinjaleve të trajnimit agentic dhe jo thjesht numrit bruto të parametrave. Ai është trajnuar në mbi 800,000 detyra kodimi të verifikueshme të çiftuara me mjedise të ekzekutueshme, duke i mundësuar atij të mësojë drejtpërdrejt nga feedback-u i mjedisit. Kjo recetë e specializuar trajnimi thekson reasoning me horizont të gjatë, përdorimin e mjeteve dhe aftësinë për t'u rikuperuar nga dështimet e ekzekutimit—aftësi që janë kritike për workflows moderne të kodimit dhe kornizat autonome agentic si OpenClaw.

Performanca Lokale

Me një context window amtare prej 256K që mund të ekstrapolohet më tej, Qwen3-Coder-Next është pozicionuar në mënyrë unike si asistent-i më i fuqishëm lokal i kodimit i disponueshëm. I lëshuar nën licencën Apache 2.0, ai fuqizon zhvilluesit të ndërtojnë, bëjnë debug dhe të dërgojnë baza të plota kodi brenda një mjedisi të sigurt dhe privat pa u mbështetur në API pronësore në cloud.

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.

Zhvillimi Agentic Lokal

Fuqizimi i agjentëve autonomë të kodimit që mund të planifikojnë, ekzekutojnë dhe bëjnë debug softuerin lokalisht pa u larguar të dhënat e ndjeshme nga makina.

Prototipizimi Kompleks i Web-it

Gjenerimi i aplikacioneve funksionale full-stack, duke përfshirë vizualizimet 3D dhe lojërat interaktive, nga prompt-e të thjeshta në gjuhë natyrale.

Analiza e Repozitorëve të Mëdhenj

Përdorimi i context window prej 256K për të përpunuar dhe kryer reasoning mbi strukturat e plota të projekteve me shumë skedarë për refactoring dhe optimizim.

Auditimi i Automatizuar i Sigurisë

Skanimi i bazave të kodit për vulnerabilitete komplekse si SQL injection dhe ekspozimi i kredencialeve në tekst të thjeshtë me sugjerime të bazuara për ndreqje.

Përmbledhja e Kërkimit Teknik

Mbledhja dhe analizimi i dokumentacionit të dendur akademik ose teknik për të prodhuar raporte HTML të organizuara dhe të zbatueshme.

Migrimi i Sistemeve midis Gjuhëve

Përkthimi i logjikës komplekse të biznesit dhe kufizimeve specifike të hardware-it midis gjuhëve të ndryshme të programimit me besnikëri të lartë.

Pikat e forta

Kufizimet

Efiçencë e Jashtëzakonshme: Përdor një arkitekturë Mixture of Experts me 3B active parameters për të ofruar reasoning kodimi të nivelit flagship me kosto inference 10 herë më të ulëta.
Kompleksiteti Zero-Shot: Simulimet 3D shumë komplekse ose detyrat arkitekturore shpesh kërkojnë 2-3 prompt-e iterative për të arritur përsosmërinë funksionale.
Trajnim Agentic Elitë: I trajnuar në mbi 800,000 detyra të verifikueshme, duke e bërë atë superior në planifikimin me shumë hapa dhe rikuperimin nga gabimet e ekzekutimit.
Pragjet e Memories: Kërkesa prej 45GB+ RAM për quants me cilësi të lartë mbetet një pengesë për shumë laptopë standardë të zhvilluesve.
Kontekst Lokal Masiv: Context window prej 256K është një nga më të mëdhatë e disponueshme për model-et lokale, duke mundësuar reasoning mbi të gjithë repon.
Anshmëria drejt Estetikës Minimaliste: Programi parazgjedh dizajne UI ekstremisht të thjeshta dhe pa stil, përveç rasteve kur kërkohet posaçërisht për stil vizual.
Licencë Lejuese: Lëshuar nën Apache 2.0, duke i lejuar zhvilluesit të bëjnë fine-tuning dhe deploy pa licenca pronësore kufizuese.
Kufizimi i Modalitetit: Ndryshe nga seria VL, model-i Coder-Next bazohet tërësisht në tekst dhe nuk mund të procesojë asete vizuale drejtpërdrejt.

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.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();

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

"Ky model është i jashtëzakonshëm për kodim dhe qëndron shkëlqyeshëm përballë konkurrencës"
Becky Jane
youtube
"Arkitektura lejon një gjatësi konteksti masive pa fryrë VRAM-in"
bjan
youtube
"Alibaba po dominon lojën e open-weights me këtë arkitekturë MoE"
DevGuru88
reddit
"Më në fund një model lokal që përballon 256k kontekst pa u ndjerë si kërmill"
AI_Explorer
x
"Po shoh një dekodim të qëndrueshëm prej ~7.8 tok/s në CPU, që mjafton për një rishikues kodi lokal"
Express-Jicama-9827
reddit
"Qwen3 Coder është praktikisht zgjidhja përfundimtare për setup-et e zhvillimit lokal."
TechTrend_AI
x

Video rreth Qwen3-Coder-Next

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

Kemi gjithashtu një gjatësi konteksti 256k, e cila është shumë e fuqishme, veçanërisht për diçka që mund të ekzekutohet lokalisht.

Marrim rezultatin tonë me një shpejtësi prej 26.17 tokens për sekondë... një rezultat mjaft i gjatë.

Ky është një model shumë emocionues... tregon potencial ekstrem për kodim agentic.

Saktësia në detyrat Python është thjesht mahnitëse për një model open weight.

Mendoj se ky model zyrtarisht vret nevojën për asistentë kodimi me pagesë për shumicën e zhvilluesve.

Është ndërtuar mbi një active parameter prej 3 miliardësh në një model me 80 miliardë parameters në total.

Nuk është thjesht një model AI për kodim me context window prej 200k... është absolutisht intuitiv.

Për përdoruesit e përditshëm, thjesht mund t'i kërkoni të mbledhë të dhëna nga një faqe web, të analizojë përmbajtjen dhe të gjenerojë një raport të pastër.

Mënyra se si i trajton projektet me shumë skedarë lokalisht është një ndryshim epokal për privatësinë.

Function calling ndihet shumë më i shpejtë në krahasim me versionin e mëparshëm.

Shkruan histori me 62 tokens në sekondë. Boom. Kjo ishte e shpejtë.

Jemi duke fluturuar tani... 150 tokens në sekondë me batching... kjo është e mahnitshme.

Kjo lojë me gara makinash ishte në fakt më e mirë se versioni në Claude... duhet t'ia njohim këtë.

Arkitektura MoE shkëlqen vërtet kur shikon efiçencën token-për-watt.

Quantization nuk duket se dëmton logjikën aq sa prisja.

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.

Optimizimi i Bandwidth të Hardware-it

Për shkallën 80B, sigurohuni që sistemi juaj të përdorë memorie me shumë kanale (high-channel memory) për të parandaluar pengesat e inference në setup-et vetëm me CPU.

Debugging Iterativ

Futni gabimet e runtime-it të vetë model-it mbrapsht në prompt; ai është i trajnuar posaçërisht për të njohur dështimet e ekzekutimit dhe për të përmirësuar logjikën e tij.

Prompting i Pasur me Kontekst

Maksimizoni dritaren 256K duke ofruar skedarë varësie përkatëse dhe diagrame arkitekturore për të reduktuar halucinacionet.

Rafinimi Estetik

Kur gjeneroni UI, kërkoni në mënyrë eksplicite ngjyra dhe tranzicione CSS për të tejkaluar prirjen e paracaktuar të model-it drejt faqosjeve minimaliste.

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

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.

Pyetjet e bera shpesh rreth Qwen3-Coder-Next

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