Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next คือ model สำหรับการเขียนโค้ดระดับสูงภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 จาก Alibaba Cloud มาพร้อมสถาปัตยกรรม 80B MoE และ context window ขนาด 256k...
alibabaQwen3-CoderFebruary 2, 2026เกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
เรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถของ Qwen3-Coder-Next คุณสมบัติ และวิธีที่จะช่วยให้คุณได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
ภาพรวมของ Model
Qwen3-Coder-Next เป็นภาษา model แบบ open-weight ระดับ state-of-the-art ที่ออกแบบโดยทีม Qwen ของ Alibaba Cloud โดยปรับแต่งมาเพื่อ coding agents และสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบ local โดยเฉพาะ สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Qwen3-Next-80B-A3B-Base โดยใช้การออกแบบ Mixture-of-Experts (MoE) ที่ซับซ้อนพร้อม hybrid attention (Gated DeltaNet และ Gated Attention) สิ่งนี้ช่วยให้ model รักษาฐานความรู้ขนาด 80-billion-parameter ในขณะที่เปิดใช้งานจริงเพียง 3 billion parameters ต่อ token ส่งผลให้มี reasoning ระดับ flagship แต่มีความเร็วในการ inference และใช้หน่วยความจำน้อยกว่า model ขนาดใหญ่ทั่วไปมาก
ความเชี่ยวชาญด้าน Agentic
model นี้แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงไปสู่การขยาย agentic training signals แทนที่จะเน้นเพียงจำนวน parameter เพียงอย่างเดียว มันได้รับการฝึกฝนด้วยงานเขียนโค้ดที่ตรวจสอบได้มากกว่า 800,000 งาน ควบคู่ไปกับสภาพแวดล้อมที่รันโค้ดได้จริง ทำให้นะสามารถเรียนรู้ได้โดยตรงจากผลตอบรับของระบบ สูตรการฝึกฝนพิเศษนี้เน้นที่ long-horizon reasoning, การใช้งานเครื่องมือ และความสามารถในการกู้คืนจากความล้มเหลวในการรัน ซึ่งเป็นความสามารถที่สำคัญสำหรับเวิร์กโฟลว์ "vibe coding" สมัยใหม่ และเฟรมเวิร์ก agentic อัตโนมัติอย่าง OpenClaw
ประสิทธิภาพแบบ Local
ด้วย context window แบบ native ขนาด 256K ที่สามารถขยายออกไปได้อีก Qwen3-Coder-Next จึงอยู่ในตำแหน่งที่ไม่ซ้ำใครในฐานะเครื่องมือช่วยเขียนโค้ดแบบ local-first ที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน การปล่อยภายใต้ลิขสิทธิ์ Apache 2.0 ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้าง debug และส่งมอบฐานโค้ดทั้งหมดได้ภายในสภาพแวดล้อมที่เป็นส่วนตัวและปลอดภัย โดยไม่ต้องพึ่งพา Cloud API ของผู้ให้บริการรายอื่น
กรณีการใช้งานสำหรับ Qwen3-Coder-Next
ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถใช้ Qwen3-Coder-Next เพื่อได้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม
การพัฒนาแบบ Local Agentic
ขับเคลื่อน coding agents อัตโนมัติที่สามารถวางแผน เขียน และ debug ซอฟต์แวร์ได้ภายในเครื่อง โดยไม่ต้องส่งข้อมูลสำคัญออกไปภายนอก
การสร้างต้นแบบเว็บที่ซับซ้อน
สร้างแอปพลิเคชันแบบ full-stack ที่ใช้งานได้จริง รวมถึงการแสดงผลแบบ 3D และเกมอินเทอร์แอกทีฟ จากการสั่งงานด้วยภาษาธรรมชาติเพียงครั้งเดียว
การวิเคราะห์ Repository ขนาดใหญ่
ใช้ประโยชน์จาก context window ขนาด 256K เพื่ออ่านและทำความเข้าใจโครงสร้างโปรเจกต์ที่มีหลายไฟล์สำหรับการทำ refactoring และ optimization
การตรวจสอบความปลอดภัยอัตโนมัติ
สแกนฐานโค้ดเพื่อหาช่องโหว่ที่ซับซ้อน เช่น SQL injection และการเปิดเผยรหัสผ่าน พร้อมคำแนะนำในการแก้ไขที่ใช้งานได้จริง
การสรุปงานวิจัยทางเทคนิค
ดึงข้อมูลและวิเคราะห์เอกสารทางวิชาการหรือคู่มือทางเทคนิคที่มีเนื้อหาหนาแน่น เพื่อสร้างรายงานในรูปแบบ HTML ที่เป็นระเบียบและนำไปใช้งานต่อได้
การย้ายระบบข้ามภาษาโปรแกรม
แปลง business logic ที่ซับซ้อนและข้อจำกัดเฉพาะทางของฮาร์ดแวร์ระหว่างภาษาโปรแกรมต่างๆ ด้วยความแม่นยำสูง
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.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();ติดตั้ง SDK และเริ่มเรียก API ภายในไม่กี่นาที
ผู้คนพูดอะไรเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
ดูว่าชุมชนคิดอย่างไรเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
"model นี้ยอดเยี่ยมมากสำหรับการเขียนโค้ดและทำผลงานได้ดีเมื่อเทียบกับคู่แข่ง"
"สถาปัตยกรรมนี้ช่วยให้มี context length มหาศาลได้โดยไม่ทำให้ VRAM พุ่งสูงเกินไป"
"Alibaba กำลังครองตลาด open-weights ด้วยสถาปัตยกรรม MoE นี้"
"ในที่สุดก็มี local model ที่จัดการ context ขนาด 256k ได้โดยไม่รู้สึกช้าเหมือนเต่า"
"ฉันเห็นความเร็วในการ decode ที่เสถียรประมาณ 7.8 tok/s บน CPU ซึ่งเพียงพอแล้วสำหรับการเป็น local code reviewer"
"Qwen3 Coder คือจุดสิ้นสุดของการรอคอยสำหรับระบบการพัฒนาแบบ local"
วิดีโอเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
ดูบทเรียน รีวิว และการสนทนาเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
“เรามี context length ขนาด 256k ซึ่งเสถียรมาก โดยเฉพาะสำหรับ model ที่รันแบบ local ได้”
“เราได้ผลลัพธ์ที่ความเร็ว 26.17 tokens ต่อวินาที... ซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่ค่อนข้างยาวเลยทีเดียว”
“นี่เป็น model ที่น่าตื่นเต้นมาก... มันแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่สูงมากสำหรับ agentic coding”
“ความแม่นยำในงาน Python นั้นน่าเหลือเชื่อมากสำหรับ model แบบ open weight”
“ฉันคิดว่า model นี้ฆ่าความจำเป็นในการใช้เครื่องมือช่วยเขียนโค้ดแบบเสียเงินสำหรับนักพัฒนาส่วนใหญ่ไปเลย”
“มันถูกสร้างขึ้นบนโครงสร้าง 3 billion active parameter จาก parameters ทั้งหมด 80 billion”
“มันไม่ใช่แค่ AI สำหรับเขียนโค้ดที่มี 200k context window เท่านั้น... แต่มันใช้งานง่ายและเป็นธรรมชาติมาก”
“สำหรับผู้ใช้ทั่วไป คุณสามารถสั่งให้มัน scrape หน้าเว็บ วิเคราะห์เนื้อหา และสร้างรายงานที่อ่านง่ายได้เลย”
“วิธีที่มันจัดการกับโปรเจกต์ที่มีหลายไฟล์แบบ local คือจุดเปลี่ยนสำคัญในเรื่องความเป็นส่วนตัว”
“การทำ Function calling รู้สึกรวดเร็วและลื่นไหลกว่าเวอร์ชันก่อนมาก”
“เขียนสตอรี่ด้วยความเร็ว 62 tokens ต่อวินาที เร็วมาก”
“ตอนนี้เรากำลังพุ่งไปที่... 150 tokens ต่อวินาทีด้วยการทำ batching... สุดยอดไปเลย”
“เกมแข่งรถนี้ทำออกมาได้ดีกว่าเวอร์ชันของ Claude เสียอีก... ต้องยอมรับจุดนี้เลย”
“สถาปัตยกรรม MoE โดดเด่นมากเมื่อดูที่ประสิทธิภาพ token-per-watt”
“การทำ Quantization ดูเหมือนจะไม่ส่งผลกระทบต่อ logic มากเท่าที่ผมคาดไว้”
เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI
Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง
เคล็ดลับมือโปรสำหรับ Qwen3-Coder-Next
เคล็ดลับจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อช่วยให้คุณใช้ประโยชน์สูงสุดจาก Qwen3-Coder-Next และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
การปรับจูน Hardware Bandwidth
สำหรับสเกลขนาด 80B ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณใช้หน่วยความจำแบบ high-channel เพื่อป้องกันปัญหาคอขวดของการ inference ในการตั้งค่าที่ใช้เฉพาะ CPU
การ Debug แบบวนซ้ำ
ลองนำ runtime errors ที่เกิดขึ้นจากการรันโค้ดใส่กลับเข้าไปใน prompt เพราะ model นี้ได้รับการฝึกฝนมาเป็นพิเศษให้จดจำความล้มเหลวในการรันและปรับปรุง logic ของตัวเองได้
การทำ Prompting พร้อมบริบทที่ครบถ้วน
ใช้ประโยชน์จาก context window ขนาด 256K ให้สูงสุดโดยการใส่ไฟล์ที่เกี่ยวข้อง (dependency files) และแผนภาพสถาปัตยกรรม เพื่อลดโอกาสการเกิด hallucinations
การปรับแต่งความสวยงาม
เมื่อต้องการสร้าง UI ให้ระบุคำสั่งเรื่องสีและ CSS transitions ให้ชัดเจน เพื่อเลี่ยงความเคยชินของ model ที่มักจะออกแบบ Layout แบบมินิมอลเป็นค่าเริ่มต้น
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
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.
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.
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...
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...
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.
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.
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...
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.
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next
ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Qwen3-Coder-Next