Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next คือโมเดล Coding ภายใต้ใบอนุญาต Apache 2.0 ระดับแนวหน้าจาก Alibaba Cloud มาพร้อมสถาปัตยกรรม MoE ขนาด 80B และ context window 256k สำหรับงานพัฒนา...
alibabaQwen33 กุมภาพันธ์ 2026เกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ Qwen3-Coder-Next คุณสมบัติ และวิธีที่จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
สถาปัตยกรรมของโมเดล
Qwen3-Coder-Next เป็นโมเดล open-weight เฉพาะทางที่ออกแบบโดย Alibaba Cloud สำหรับซอฟต์แวร์เอ็นจิเนียริ่งเอเจนต์ โดยใช้สถาปัตยกรรม Mixture-of-Experts (MoE) ที่มี parameters รวม 80 พันล้านตัว แต่มีการใช้งานจริงเพียง 3 พันล้านตัวต่อ token เท่านั้น การออกแบบนี้ผสมผสานความฉลาดของโมเดลขนาดใหญ่เข้ากับความเร็วในการ inference ของโมเดลขนาดเล็ก สถาปัตยกรรมนี้ยังประกอบด้วยกลไก hybrid attention ที่รวม Gated DeltaNet เข้ากับ Gated Attention มาตรฐานเพื่อประมวลผล context ได้สูงถึง 262,144 tokens
ความเชี่ยวชาญด้าน Agentic
โมเดลถูกฝึกฝนด้วยงานเขียนโค้ดที่ตรวจสอบได้และสภาพแวดล้อมที่สามารถรันได้จริงกว่า 800,000 งาน การฝึกฝนนี้ให้ความสำคัญกับ reasoning ระยะยาวและความสามารถในการกู้คืนจากความล้มเหลวในการทำงาน โดยทำคะแนนได้ 70.8% บน SWE-Bench Verified ซึ่งพิสูจน์ถึงขีดความสามารถในการจัดการงานพัฒนาแบบหลายขั้นตอนตั้งแต่การวางแผนเริ่มต้นไปจนถึงการรันโค้ดขั้นสุดท้าย โดยทำงานได้ดีเยี่ยมในเฟรมเวิร์กของ autonomous agent อย่าง OpenClaw และ Qwen Code
การใช้งานและความเป็นส่วนตัว
ด้วยสัญญาอนุญาต Apache 2.0 โมเดลนี้จึงเป็นทางเลือกที่ปลอดภัยสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการสภาพแวดล้อมการพัฒนาในเครื่องแบบส่วนตัว มันสามารถรันบนฮาร์ดแวร์ทั่วไปที่มี RAM เพียงพอผ่านการทำ quantization โดย context window ขนาดใหญ่ช่วยให้สามารถวิเคราะห์โค้ดได้ในระดับ repository โดยไม่มีปัญหาประสิทธิภาพลดลงเหมือนที่มักพบในโมเดลที่ context เล็กกว่า
กรณีการใช้งานสำหรับ Qwen3-Coder-Next
ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้ Qwen3-Coder-Next เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม
Autonomous Coding Agents
ขับเคลื่อนเฟรมเวิร์กเพื่อจัดการงานพัฒนาหลายขั้นตอนตั้งแต่การวางแผนไปจนถึงการประมวลผลขั้นสุดท้าย
การพัฒนาแบบส่วนตัวในเครื่อง
รันผู้ช่วยเขียนโค้ดระดับสูงบน GPU ทั่วไปที่มี VRAM 16GB โดยใช้เลเยอร์ MoE ที่ผ่านการทำ quantization
การวิเคราะห์ Repository ขนาดใหญ่
ประมวลผลโค้ดเบสทั้งหมดภายใน context window ขนาด 256k เพื่อระบุปัญหาหนี้ทางเทคนิค (technical debt)
การซ่อมแซมและปรับโครงสร้างโค้ด
อัปเดตโค้ดเก่าให้เป็นไปตามมาตรฐานสมัยใหม่โดยอาศัย feedback จากสภาพแวดล้อมที่สามารถรันได้จริง
การเขียนสคริปต์หลายภาษา
สร้างโค้ดที่มีความแม่นยำสูงครอบคลุมกว่า 40 ภาษาโปรแกรม รวมถึง Rust และ Go
การจำลอง 3D แบบอินเทอร์แอคทีฟ
สร้างเครื่องมือจำลองและ visualizer บนเว็บที่ซับซ้อนโดยใช้การ generation แบบ one-shot ที่รวดเร็ว
จุดแข็ง
ข้อจำกัด
เริ่มต้นด่วน API
alibaba/qwen-3-coder-next
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();ติดตั้ง SDK และเริ่มเรียก API ภายในไม่กี่นาที
ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
“ใกล้เคียงกับ Claude ในแง่ความสามารถด้านการเขียนโค้ดโดยรวม ชนะ Claude 3.5 Sonnet บน HumanEval ที่ 92.7%.”
“ประสิทธิภาพของเวอร์ชัน MoE นั้นสุดยอดมากสำหรับฮาร์ดแวร์ในเครื่อง ผมได้ความเร็ว 26 TPS บนระบบระดับกลาง”
“Self-speculative decoding เป็นไปไม่ได้ในเชิงคณิตศาสตร์สำหรับ Qwen Coder Next เนื่องจากสถานะ recurrent”
“Qwen3-Coder-Next สร้างขึ้นบนพื้นฐาน MoE ซึ่งแข็งแกร่งและฉลาดกว่าเดิมมาก!”
“แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการสลับผู้ให้บริการกลางคันในโปรเจกต์ด้วยโมเดลตัวใหม่ขนาด 480B”
“สูตรการฝึกฝนแบบ agentic บนงานกว่า 800k งาน เห็นได้ชัดจากการที่มันกู้คืนตัวเองจากความผิดพลาดในการ build ได้ดี”
วิดีโอเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
“ถึงแม้ว่าจะเป็นโมเดลที่มี parameters รวม 80 พันล้านตัว แต่มี active แค่ 3 พันล้านตัวเท่านั้น”
“เจ๋งทีเดียว เหมือนจะมีสีสันโผล่มาด้วย ตัวแสดงผลภาพเสียงแบบ real-time”
“นั่นคือเราสามารถรันมันแบบ local ได้ มี quant ออกมาเพียบเลยตอนนี้ มี quant สำหรับระบบ Apple ด้วย ถ้าจำไม่ผิดน่าจะเห็น quant แบบ NVFP4 นะ แต่อย่าเพิ่งเชื่อผมร้อยเปอร์เซ็นต์ล่ะ ก็น่าสนใจดีที่จะลองสำรวจดู”
“ใช้งานได้จริงอย่างน่าประหลาดใจ แม้จะใช้แบบ 3-bit quantized ก็ตาม”
“อย่างไรก็ตาม ถ้าเทียบผลลัพธ์กับ Gemini 3.1 Pro ถึงแม้ Gemini จะจัดการเรื่อง animation ได้ดีกว่ามาก แต่ผลลัพธ์จาก Qwen 3 Coder next ก็ไม่ได้ดูแย่กว่ากันเท่าไหร่เลย”
“รอบนี้ prompt ใช้เวลาทำประมาณ 30 นาที และนี่คือผลลัพธ์ รอบนี้เราเริ่มเห็นขีดจำกัดของโมเดล 80 billion ที่ถูก quant มาหนักๆ เมื่อเจอ prompt ที่มีคอนเซปต์ซับซ้อน”
“ความเร็วของตัวนี้ทำออกมาได้น่าประทับใจมาก”
“หน่วยความจำ ดังนั้นเราจึงมี quantizations สองแบบสำหรับคอนเทนต์โมเดล หนึ่งสำหรับคนที่มี RAM 128 GB และอีกหนึ่งสำหรับคนที่มี RAM 64 GB”
“คือตัวที่ดีที่สุดที่จะเลือก และ 5.5 ยังคงให้ความแม่นยำของ token ถึง 95% และด้วย 95% นี้ คุณสามารถใช้งานบนคอมพิวเตอร์ RAM 64 GB ได้”
เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI
Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง
เคล็ดลับมือโปรสำหรับ Qwen3-Coder-Next
เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Qwen3-Coder-Next และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ใช้ System Prompts ที่ยาวและละเอียด
ระบุตัวอย่างและเอกสารประกอบโดยละเอียดให้กับโมเดลเพื่อให้พฤติกรรมของ agent สอดคล้องกับความต้องการ
การป้อนกลับข้อผิดพลาดแบบวนซ้ำ (Iterative Error Feedback)
นำ log ข้อผิดพลาดจากเบราว์เซอร์คอนโซลกลับเข้าสู่โมเดลเพื่อทำการแก้ไขตัวเองด้วยอัตราความสำเร็จที่สูงขึ้น
ปรับแต่งการ Offload เลเยอร์
Offload เลเยอร์ MoE expert เฉพาะส่วนไปยัง RAM ของระบบเพื่อสร้างสมดุลระหว่างความเร็ว inference และการใช้ reasoning
ปรับจูน Sampling Parameters
ใช้ค่า temperature ที่ 1.0, top_p 0.95 และ top_k 40 เพื่อผลลัพธ์การเขียนโค้ดที่แม่นยำที่สุด
คำรับรอง
ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร
เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
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.
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.
ที่เกี่ยวข้อง AI Models
DeepSeek-V4-Flash
DeepSeek
DeepSeek-V4-Flash is an open-weight 1M context AI model scoring 54.4% on SWE-bench at $0.14 per 1M tokens, optimized for agentic coding and reasoning.
MiMo V2.5 Pro
Other
MiMo V2.5 Pro is Xiaomi's open-source 1.02T parameter MoE model featuring a 1M context window, native multimodality, and elite agentic coding performance.
Gemini 3.8 Flash
Gemini 3.8 Flash is Google's multimodal AI offering 1M context, 64K output, and agentic coding capabilities at $0.75 per million input tokens.
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...
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.
Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.6 Flash is Google's high-speed model featuring a 17% reduction in token consumption, $1.50/M input pricing, and advanced 3D visualization.
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...
Kimi K2.7 Code
Moonshot
Kimi K2.7 Code is a 1T parameter MoE model from Moonshot AI. It features a 262k context window and 30% more efficient reasoning for software engineering.
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next