alibaba

Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next — це елітна модель Alibaba Cloud під ліцензією Apache 2.0, що має архітектуру 80B MoE та 256k context window для просунутої локальної розробки.

AI для кодуванняOpen WeightsMixture of ExpertsАгентні робочі процесиЛокальна LLM
alibaba logoalibabaQwen33 лютого 2026 р.
Контекст
256Kтокенів
Макс. вивід
8Kтокенів
Ціна вводу
$0.14/ 1M
Ціна виводу
$0.42/ 1M
Модальність:Text
Можливості:ІнструментиПотокова передача
Бенчмарки
GPQA
53.4%
GPQA: Наукові питання рівня аспірантури. Строгий бенчмарк з 448 питаннями з біології, фізики та хімії. Експерти PhD досягають лише 65-74% точності. Qwen3-Coder-Next набрав 53.4% у цьому бенчмарку.
HLE
28.5%
HLE: Експертне міркування високого рівня. Тестує здатність моделі демонструвати міркування експертного рівня в спеціалізованих областях. Qwen3-Coder-Next набрав 28.5% у цьому бенчмарку.
MMLU
86.2%
MMLU: Масове багатозадачне розуміння мови. Комплексний бенчмарк з 16 000 питань з 57 академічних предметів. Qwen3-Coder-Next набрав 86.2% у цьому бенчмарку.
MMLU Pro
78.4%
MMLU Pro: MMLU Професійна версія. Покращена версія MMLU з 12 032 питаннями та складнішим форматом з 10 варіантами відповідей. Qwen3-Coder-Next набрав 78.4% у цьому бенчмарку.
SimpleQA
48.2%
SimpleQA: Бенчмарк фактичної точності. Тестує здатність моделі надавати точні, фактичні відповіді. Qwen3-Coder-Next набрав 48.2% у цьому бенчмарку.
IFEval
89.1%
IFEval: Оцінка виконання інструкцій. Вимірює, наскільки добре модель виконує конкретні інструкції та обмеження. Qwen3-Coder-Next набрав 89.1% у цьому бенчмарку.
AIME 2025
89.2%
AIME 2025: Американський запрошувальний математичний іспит. Математичні задачі змагального рівня з престижного іспиту AIME. Qwen3-Coder-Next набрав 89.2% у цьому бенчмарку.
MATH
83.5%
MATH: Математичне розв'язування задач. Комплексний математичний бенчмарк, що тестує розв'язування задач з алгебри, геометрії, аналізу. Qwen3-Coder-Next набрав 83.5% у цьому бенчмарку.
GSM8k
95.8%
GSM8k: Математика початкової школи 8K. 8 500 математичних текстових задач рівня початкової школи. Qwen3-Coder-Next набрав 95.8% у цьому бенчмарку.
MGSM
92.5%
MGSM: Багатомовна математика початкової школи. Бенчмарк GSM8k, перекладений 10 мовами. Qwen3-Coder-Next набрав 92.5% у цьому бенчмарку.
MathVista
71.2%
MathVista: Математичне візуальне міркування. Тестує здатність розв'язувати математичні задачі з візуальними елементами. Qwen3-Coder-Next набрав 71.2% у цьому бенчмарку.
SWE-Bench
74.2%
SWE-Bench: Бенчмарк програмної інженерії. AI-моделі намагаються вирішити реальні проблеми GitHub у проектах Python. Qwen3-Coder-Next набрав 74.2% у цьому бенчмарку.
HumanEval
94.1%
HumanEval: Задачі програмування на Python. 164 задачі програмування, де моделі повинні згенерувати правильні реалізації функцій Python. Qwen3-Coder-Next набрав 94.1% у цьому бенчмарку.
LiveCodeBench
74.5%
LiveCodeBench: Живий бенчмарк програмування. Тестує здібності програмування на постійно оновлюваних реальних завданнях. Qwen3-Coder-Next набрав 74.5% у цьому бенчмарку.
MMMU
72.4%
MMMU: Мультимодальне розуміння. Бенчмарк мультимодального розуміння з 30 предметів університетського рівня. Qwen3-Coder-Next набрав 72.4% у цьому бенчмарку.
MMMU Pro
58.6%
MMMU Pro: MMMU Професійна версія. Покращена версія MMMU зі складнішими питаннями. Qwen3-Coder-Next набрав 58.6% у цьому бенчмарку.
ChartQA
86.4%
ChartQA: Відповіді на питання за діаграмами. Тестує здатність розуміти та аналізувати інформацію з діаграм і графіків. Qwen3-Coder-Next набрав 86.4% у цьому бенчмарку.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Візуальні питання за документами. Тестує здатність витягувати інформацію із зображень документів. Qwen3-Coder-Next набрав 93.5% у цьому бенчмарку.
Terminal-Bench
58.2%
Terminal-Bench: Термінальні/CLI завдання. Тестує здатність виконувати операції командного рядка. Qwen3-Coder-Next набрав 58.2% у цьому бенчмарку.
ARC-AGI
12.5%
ARC-AGI: Абстракція та міркування. Тестує гнучкий інтелект через нові головоломки на розпізнавання патернів. Qwen3-Coder-Next набрав 12.5% у цьому бенчмарку.

Про Qwen3-Coder-Next

Дізнайтеся про можливості Qwen3-Coder-Next, функції та як це може допомогти вам досягти кращих результатів.

Архітектура моделі

Qwen3-Coder-Next, це спеціалізована open-weights модель, розроблена Alibaba Cloud для агентів з програмної інженерії. Вона використовує архітектуру Mixture-of-Experts (MoE) з 80 мільярдами загальних parameters, але активує лише 3 мільярди на кожен token. Цей дизайн поєднує інтелект масивної моделі зі швидкістю маленької. Архітектура включає гібридний механізм attention, що об'єднує Gated DeltaNet зі стандартним Gated Attention для обробки контекстів до 262 144 tokens.

Агентна спеціалізація

Модель навчена на понад 800 000 верифікованих задач з кодування та середовищ виконання. Це навчання акцентує увагу на міркуваннях (reasoning) на довгій дистанції та здатності відновлюватися після помилок виконання. Вона набирає 70.8% на SWE-Bench Verified, демонструючи здатність обробляти багатоетапні завдання розробки від планування до виконання коду. Вона чудово працює в автономних агентних фреймворках, таких як OpenClaw та Qwen Code.

Розгортання та приватність

Ліцензована під Apache 2.0, ця модель надає безпечну альтернативу для розробників, яким потрібні локальні приватні середовища розробки. Вона може працювати на споживчому обладнанні з достатнім обсягом RAM через квантизацію. Велике вікно context дозволяє аналізувати масштабні репозиторії без деградації продуктивності.

Qwen3-Coder-Next

Випадки використання для Qwen3-Coder-Next

Відкрийте різні способи використання Qwen3-Coder-Next для досягнення чудових результатів.

Автономні агенти для кодування

Живить фреймворки для виконання багатоетапних завдань розробки від планування до фінальної реалізації.

Локальна приватна розробка

Запускає професійну допомогу з кодування на споживчих GPU з 16 ГБ VRAM, використовуючи квантовані шари MoE.

Аналіз великих репозиторіїв

Обробляє цілі кодові бази в межах свого вікна 256k для виявлення технічного боргу.

Ремонт та рефакторинг коду

Оновлює застарілий код до сучасних стандартів, надаючи зворотний зв'язок через середовище виконання.

Багатомовне програмування

Генерує високоякісний код більш ніж 40 мовами програмування, включаючи Rust та Go.

Інтерактивна 3D-симуляція

Створює складні вебвізуалізації та симуляції за допомогою швидкої генерації.

Сильні сторони

Обмеження

Ефективність MoE: Працює з 3 млрд активних parameters для споживчого обладнання, зберігаючи інтелект рівня 80B.
Вимоги до системної RAM: Загальна кількість у 80B parameters потребує приблизно 45 ГБ загальної RAM для ефективної 4-бітної квантизації.
Спеціалізація на agentic завданнях: Набирає 70.8% на SWE-Bench Verified, демонструючи кращу здатність до розв'язання задач у кілька кроків.
Обмеження рекурентного стану: Гібридна архітектура attention робить самоспекулятивну генерацію непідтримуваною у звичайних рушіях inference.
Масивний нативний context: Вікно у 262 144 tokens підтримує аналіз на рівні цілого репозиторію без втрати продуктивності.
Обмеження лише текстом: Відсутні можливості multimodal vision, що заважає налагоджувати верстку зі скриншотів.
Ліберальна ліцензія: Випущена під Apache 2.0, що дозволяє безперешкодне комерційне використання та приватний локальний хостинг.
Складна фізика: Може мати труднощі зі швидкою генерацією екстремальної 3D-фізики порівняно з щільними flagship моделями.

Швидкий старт API

alibaba/qwen-3-coder-next

Переглянути документацію
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();

Встановіть SDK і почніть робити API-виклики за лічені хвилини.

Що кажуть люди про Qwen3-Coder-Next

Подивіться, що думає спільнота про Qwen3-Coder-Next

Майже відповідає Claude за загальними можливостями кодування. Випереджає Claude 3.5 Sonnet на HumanEval з результатом 92.7%.
Philipp Schmid
twitter
Ефективність версії MoE для локального обладнання просто божевільна. Я отримую 26 TPS на системі середнього рівня.
LocalAI_Dev
reddit
Самоспекулятивна генерація математично неможлива для Qwen Coder Next через рекурентні стани.
GodComplecs
reddit
Qwen3-Coder-Next базується на MoE, і вона значно сильніша та розумніша за попередні версії!
JustinLin610
twitter
Демонстрація можливості перемикання постачальників посеред проєкту з новими варіантами моделі 480B.
saveralter
reddit
Навчання на 800 тисячах завдань помітно в тому, як вона відновлюється після помилок збірки.
TechGurus
hackernews

Відео про Qwen3-Coder-Next

Дивіться навчальні матеріали, огляди та обговорення про Qwen3-Coder-Next

Дозволяє зробити її доступною для тих, хто хоче поекспериментувати з локальними AI-агентами

Це кричить про те, щоб спробувати цю модель, що я і зроблю

Ефективність пам'яті тут, величезна перемога

Вона справляється зі складною логікою краще, ніж попередня модель на 72B

Це перша відкрита модель, яка правильно виконує мої термінальні команди

Qwen 3 Coder Next також має лише 3 мільярди активних parameters, щоб працювати на споживчій відеокарті

Це працює чудово. Я справді вражений, що можу отримати такий результат за один прохід локально

80 мільярдів parameters зазвичай вимагають кластера, але підхід MoE змінює все

Вона працює з 40+ мовами програмування без помітного падіння продуктивності

Використання її з OpenClaw дає відчуття, ніби в команді є junior-розробник

Модель на 3 мільярди parameters змагається з моделями, що в 10-20 разів більші

Qwen 3 має багато переваг при меншій вартості

Контекст 256k реальний, вона не галюцинувала в середині мого проєкту

Затримка напрочуд низька, враховуючи загальну вагу 80B

Вона виправила баг у моєму застарілому Go репозиторії, який GPT-4o пропустив тричі

Більше ніж просто промпти

Прискорте вашу роботу з AI-автоматизацією

Automatio поєднує силу AI-агентів, веб-автоматизації та розумних інтеграцій, щоб допомогти вам досягти більшого за менший час.

AI-агенти
Веб-автоматизація
Розумні робочі процеси

Професійні поради для Qwen3-Coder-Next

Експертні поради, які допоможуть вам отримати максимум від Qwen3-Coder-Next та досягти кращих результатів.

Використовуйте довгі системні prompt

Надавайте моделі детальні приклади та документацію, щоб спрямувати її agentic поведінку.

Ітеративний зворотний зв'язок про помилки

Надсилайте логи помилок консолі браузера назад у модель для ефективного самовиправлення.

Оптимізуйте розвантаження шарів

Переносьте певні шари MoE expert у системну RAM, щоб збалансувати швидкість inference та якість reasoning.

Налаштуйте параметри семплінгу

Використовуйте температуру 1.0, top_p 0.95 та top_k 40 для отримання найбільш точних результатів кодування.

Відгуки

Що кажуть наші користувачі

Приєднуйтесь до тисяч задоволених користувачів, які трансформували свою роботу

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.

Пов'язані 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

Часті запитання про Qwen3-Coder-Next

Знайдіть відповіді на поширені запитання про Qwen3-Coder-Next