Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next, Alibaba Cloud'un gelişmiş local development için 80B MoE mimarisi ve 256k context window sunan elit Apache 2.0 kodlama modelidir.
alibabaQwen33 Şubat 2026Qwen3-Coder-Next Hakkında
Qwen3-Coder-Next'in yetenekleri, özellikleri ve kullanım yolları hakkında bilgi edinin.
Model Mimarisi
Qwen3-Coder-Next, Alibaba Cloud tarafından yazılım mühendisliği ajanları için tasarlanmış özel bir open-weight modelidir. 80 milyar toplam parametreye sahip Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanır ancak token başına yalnızca 3 milyar parametre aktifleştirir. Bu tasarım, devasa bir modelin zekasını, küçük bir modelin inference hızıyla birleştirir. Mimarisi, 262.144 token'a kadar context işlemek için Gated DeltaNet'i standart Gated Attention ile entegre eden hibrit bir dikkat mekanizması içerir.
Ajan Uzmanlığı
Model, 800.000'den fazla doğrulanabilir kodlama görevi ve çalıştırılabilir ortam üzerinde eğitilmiştir. Bu eğitim, uzun vadeli reasoning'e ve yürütme hatalarından kurtulma yeteneğine odaklanır. SWE-Bench Verified üzerinde %70,8 puan alarak, ilk planlamadan nihai kod yürütmeye kadar çok adımlı geliştirme görevlerini yönetme kapasitesini kanıtlar. OpenClaw ve Qwen Code gibi otonom ajan framework'lerinde üstün performans gösterir.
Dağıtım ve Gizlilik
Apache 2.0 altında lisanslanan bu model, yerel ve özel geliştirme ortamlarına ihtiyaç duyan yazılımcılar için güvenli bir alternatif sunar. Kuantizasyon yoluyla yeterli RAM'e sahip tüketici sınıfı donanımlarda çalışabilir. Yüksek context window, daha küçük context modellerinde görülen performans düşüşleri yaşanmadan depo ölçeğinde analize olanak tanır.
Qwen3-Coder-Next için Kullanım Alanları
Harika sonuçlar elde etmek için Qwen3-Coder-Next'i kullanmanın farklı yollarını keşfedin.
Otonom Kodlama Ajanları
Planlamadan nihai yürütmeye kadar çok adımlı geliştirme görevlerini yönetmek için framework'leri güçlendirir.
Yerel ve Özel Geliştirme
Kuantize edilmiş MoE katmanlarını kullanarak 16GB VRAM'li tüketici GPU'larında elit kodlama desteği sağlar.
Büyük Ölçekli Repo Analizi
Teknik borçları tespit etmek için tüm codebase'i 256k'lık window içinde işler.
Kod Onarımı ve Refactoring
Çalıştırılabilir ortam geri bildirimi sağlayarak eski kodları modern standartlara günceller.
Çok Dilli Scripting
Rust ve Go dahil 40'tan fazla programlama dilinde yüksek doğruluklu kod üretir.
İnteraktif 3D Simülasyon
Hızlı tek seferlik (one-shot) üretim kullanarak karmaşık web tabanlı görselleştiriciler ve simülasyonlar oluşturur.
Güçlü Yönler
Sınırlamalar
API Hızlı Başlangıç
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();SDK'yı yükleyin ve dakikalar içinde API çağrıları yapmaya başlayın.
İnsanlar Qwen3-Coder-Next Hakkında Ne Diyor
Topluluğun Qwen3-Coder-Next hakkında ne düşündüğünü görün
“Genel kodlama yeteneklerinde Claude'a neredeyse eşleşiyor. HumanEval'de %92.7 ile Claude 3.5 Sonnet'i geçiyor.”
“MoE versiyonunun verimliliği yerel donanım için çılgınca. Orta segment bir sistemde 26 TPS alıyorum.”
“Self-speculative decoding, recurrent state'ler nedeniyle Qwen Coder Next için matematiksel olarak imkansız.”
“Qwen3-Coder-Next, MoE tabanlı ve eskisinden çok daha güçlü ve akıllı!”
“Yeni 480B model varyantlarıyla proje ortasında sağlayıcı değiştirme yeteneğini gösteriyor.”
“800 bin görev üzerindeki ajan eğitimi, derleme hatalarından kurtulma biçiminde kendini gösteriyor.”
Qwen3-Coder-Next Hakkında Videolar
Qwen3-Coder-Next hakkında eğitimler, incelemeler ve tartışmalar izleyin
“Buradaki en etkileyici şey sadece 80 milyar parameters olması değil; sadece 3 milyarının aktif olması, bu sayede tüketici sınıfı iş istasyonlarında bile local inference'ın çok hızlı çalışması.”
“”
“%70,8'lik SWE-Bench skoruna baktığınızda, gerçek dünya hata ayıklama ve repository yönetiminde aslında birçok closed-source modelden daha iyi olduğunu görüyorsunuz.”
“”
“Hibrit Gated DeltaNet mimarisi, prompt'a 200.000 token'lık dokümantasyon yapıştırdığınızda bile modelin tutarlı kalmasını sağlıyor.”
“”
“Bunu döngüsel bağımlılık hatasıyla (circular dependency bug) kırmaya çalıştım ve model, kök nedeni bulmak için tüm dosya yapısını başarıyla taradı.”
“”
“Alibaba Cloud gerçekten agentic tarafa odaklanmış; yani sadece kod yazmıyor, kodun nasıl çalıştırılacağını ve doğrulanacağını da planlıyor.”
“”
“Fikri mülkiyet (IP) sızıntılarından endişe duyanlarımız için, bu düzeyde yetenekli bir modelin Apache 2.0 lisansıyla gelmesi kurumsal güvenlik açısından önemli bir avantaj.”
“”
“Kuantizasyon (quantization) ile bile mantık yürütme iyi durumda. 4-bit versiyonu, karmaşık Python script'leri için yüksek reasoning yeteneğini korumaya devam ediyor.”
“”
“256k context window, karmaşık bir RAG pipeline'ı kurmaya gerek kalmadan tüm legacy codebase'leri analiz etmek için devasa bir araç.”
“”
“MoE yönlendirmesi nedeniyle ilk token için initial latency daha yüksek, ancak kod akışa (streaming) başladığında throughput oldukça tutarlı kalıyor.”
“”
“Bu model için kesinlikle sağlam bir RAM buffer'ına ihtiyacınız var. Standart 16GB'lık bir ofis dizüstü bilgisayarında kuantize edilmemiş versiyonu çalıştırmayı beklemeyin.”
“”
“Gated DeltaNet'in standart Gated Attention ile entegrasyonu, uzun context'li kodlama görevlerindeki kuadratik ölçeklendirme sorununu etkili bir şekilde çözüyor.”
“”
“Doğrulanabilir kodlama görevleri üzerinde eğitim alarak, sözdizimi (syntax) tarafındaki halüsinasyon oranını önceki nesle göre yaklaşık yüzde 40 oranında azalttılar.”
“”
“Kodlamayı basit bir metin tamamlama görevinden ziyade bir reasoning problemi olarak ele alıyor; bu da çok adımlı planlama aşamalarında açıkça görülüyor.”
“”
“3 milyarlık aktif parameter sayısı, edge veya local deployment'larda güç tüketimi ile zekayı dengelemek için ideal nokta (sweet spot).”
“”
“Execution recovery buradaki en dikkat çekici özellik. Model kendi terminal hatalarını görebiliyor ve sonraki mantık döngüsünde gerçekten kendini düzeltebiliyor.”
“”
İş akışınızı güçlendirin Yapay Zeka Otomasyonu
Automatio, yapay zeka ajanlari, web otomasyonu ve akilli entegrasyonlarin gucunu birlestirerek daha az zamanda daha fazlasini basarmaniza yardimci olur.
Qwen3-Coder-Next için Pro İpuçları
Qwen3-Coder-Next'den en iyi şekilde yararlanmak için uzman ipuçları.
Uzun System Prompt'lar Kullanın
Ajan davranışlarını uyumlu hale getirmek için modele detaylı örnekler ve dokümantasyon sağlayın.
Yinelemeli Hata Geri Bildirimi
Yüksek başarı oranlı öz-düzeltme için tarayıcı konsolu hata loglarını modele geri besleyin.
Katman Boşaltmayı (Offloading) Optimize Edin
Inference hızı ve reasoning dengesini sağlamak için belirli MoE uzman katmanlarını sistem RAM'ine aktarın.
Sampling Parametrelerini Hizalayın
En doğru kodlama sonuçları için 1.0 sıcaklık (temperature), 0.95 top_p ve 40 top_k değerlerini kullanın.
Referanslar
Kullanicilarimiz Ne Diyor
Is akisini donusturen binlerce memnun kullaniciya katilin
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.
İlgili 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.
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.
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.
Qwen3-Coder-Next Hakkında Sık Sorulan Sorular
Qwen3-Coder-Next hakkında sık sorulan soruların cevaplarını bulun