Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next là model lập trình mã nguồn mở Apache 2.0 hàng đầu của Alibaba Cloud, sở hữu kiến trúc MoE 80B và context window 256k phục vụ phát triển local...
alibabaQwen33 tháng 2, 2026Ve Qwen3-Coder-Next
Tim hieu ve kha nang cua Qwen3-Coder-Next, tinh nang va cach no co the giup ban dat ket qua tot hon.
Kiến trúc mô hình
Qwen3-Coder-Next là một mô hình open-weight chuyên dụng được thiết kế bởi Alibaba Cloud dành cho các tác nhân kỹ thuật phần mềm. Nó sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với tổng cộng 80 tỷ parameters, nhưng chỉ kích hoạt 3 tỷ parameters cho mỗi token. Thiết kế này kết hợp trí tuệ của một mô hình khổng lồ với tốc độ inference của một mô hình nhỏ. Kiến trúc bao gồm cơ chế hybrid attention, tích hợp Gated DeltaNet với tiêu chuẩn Gated Attention để xử lý các ngữ cảnh lên tới 262.144 tokens.
Chuyên môn hóa cho Agent
Mô hình được đào tạo trên hơn 800.000 tác vụ lập trình có thể xác minh và các môi trường thực thi. Quá trình đào tạo này nhấn mạnh vào khả năng suy luận dài hạn và khả năng phục hồi sau các lỗi thực thi. Nó đạt 70,8% trên SWE-Bench Verified, chứng minh khả năng xử lý các tác vụ phát triển nhiều bước từ lập kế hoạch ban đầu đến thực thi code cuối cùng. Nó vượt trội trong các framework agentic tự trị như OpenClaw và Qwen Code.
Triển khai và Quyền riêng tư
Được cấp phép theo Apache 2.0, mô hình này cung cấp một giải pháp thay thế an toàn cho các nhà phát triển cần môi trường phát triển cục bộ, riêng tư. Nó có thể chạy trên phần cứng cấp người dùng với đủ RAM thông qua lượng tử hóa. Cửa sổ ngữ cảnh lớn cho phép phân tích quy mô kho lưu trữ mà không bị suy giảm hiệu suất như thường thấy ở các mô hình có cửa sổ ngữ cảnh nhỏ hơn.
Truong hop su dung cho Qwen3-Coder-Next
Kham pha cac cach khac nhau ban co the su dung Qwen3-Coder-Next de dat ket qua tuyet voi.
Autonomous Coding Agents
Cung cấp năng lượng cho các framework để xử lý các tác vụ phát triển nhiều bước từ lập kế hoạch đến thực thi cuối cùng.
Phát triển phần mềm riêng tư cục bộ
Chạy hỗ trợ lập trình cao cấp trên GPU phổ thông có 16GB VRAM bằng cách sử dụng các MoE layers đã lượng tử hóa.
Phân tích kho lưu trữ quy mô lớn
Xử lý toàn bộ codebase trong cửa sổ context 256k để xác định các khoản nợ kỹ thuật.
Sửa lỗi và Refactoring mã nguồn
Cập nhật mã cũ lên các tiêu chuẩn hiện đại bằng cách cung cấp phản hồi từ môi trường thực thi.
Viết script đa ngôn ngữ
Tạo mã nguồn chất lượng cao bằng hơn 40 ngôn ngữ lập trình bao gồm Rust và Go.
Mô phỏng 3D tương tác
Xây dựng các công cụ trực quan hóa và mô phỏng dựa trên web phức tạp bằng phương pháp tạo mã nhanh one-shot.
Diem manh
Han che
Bat dau nhanh 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();Cai dat SDK va bat dau thuc hien cac cuoc goi API trong vai phut.
Moi nguoi dang noi gi ve Qwen3-Coder-Next
Xem cong dong nghi gi ve Qwen3-Coder-Next
“Gần như ngang bằng với Claude về khả năng lập trình tổng thể. Vượt qua Claude 3.5 Sonnet trên HumanEval với 92,7%.”
“Hiệu suất của phiên bản MoE thực sự điên rồ đối với phần cứng cục bộ. Tôi đạt được 26 TPS trên một hệ thống tầm trung.”
“Self-speculative decoding là không thể về mặt toán học đối với Qwen Coder Next do các recurrent states.”
“Qwen3-Coder-Next dựa trên MoE, mạnh mẽ và thông minh hơn nhiều so với trước đây!”
“Chứng minh khả năng chuyển đổi nhà cung cấp giữa chừng dự án với các biến thể mô hình 480B mới.”
“Công thức đào tạo agentic trên 800k tác vụ thể hiện rõ qua cách nó phục hồi sau các lỗi build.”
Video ve Qwen3-Coder-Next
Xem huong dan, danh gia va thao luan ve Qwen3-Coder-Next
“Mặc dù đây là một model có tổng số lượng parameters lên tới 80 tỷ, nhưng chỉ có 3 tỷ là active.”
“Thực sự khá tuyệt vời. Dường như có sự xuất hiện của màu sắc ở đây. Một audio visualizer thời gian thực.”
“đó là chúng ta có thể chạy nó ở local. Đã có rất nhiều bản quant ra mắt hiện tại. Có các bản quant cho hệ thống Apple. Tôi nghĩ mình đã thấy bản quant NVFP4, nhưng đừng bắt bẻ tôi vụ này nhé. Vì vậy, đó cũng sẽ là một điều thú vị để khám phá”
“Nó thực tế đến bất ngờ, ngay cả ở mức quant 3-bit.”
“Tuy nhiên, nếu chúng ta so sánh kết quả với Gemini 3.1 Pro, mặc dù Gemini xử lý phần animation tốt hơn nhiều, kết quả của Qwen 3 Coder next thực sự không quá xa biệt.”
“Lần này prompt mất khoảng 30 phút để hoàn thành và đây là kết quả. Lúc này chúng ta bắt đầu thấy giới hạn của model 80B bị quant nặng với các prompt có concept phức tạp. Đầu tiên”
“Tốc độ của anh bạn này thực sự rất ấn tượng.”
“bộ nhớ. Vì vậy chúng ta có hai bản quant content của model ở đây. Một cho những người dùng RAM 128 GB và một cho những người dùng RAM 64 GB.”
“là bản tốt nhất để sở hữu và 5.5 vẫn đạt độ chính xác token 95%. Và với 95%, bạn có thể đạt được điều đó trên một máy tính RAM 64 GB. Vì vậy,”
Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI
Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.
Meo chuyen nghiep cho Qwen3-Coder-Next
Meo chuyen gia giup ban tan dung toi da Qwen3-Coder-Next va dat ket qua tot hon.
Sử dụng System Prompts dài
Cung cấp cho mô hình các ví dụ chi tiết và tài liệu để định hướng hành vi agentic của nó.
Phản hồi lỗi lặp lại
Đưa các nhật ký lỗi từ console trình duyệt trở lại mô hình để đạt tỷ lệ tự sửa lỗi thành công cao.
Tối ưu hóa Layer Offloading
Offload các MoE expert layers cụ thể vào RAM hệ thống để cân bằng giữa tốc độ inference và khả năng suy luận.
Căn chỉnh các Sampling Parameters
Sử dụng temperature 1.0 với top_p 0.95 và top_k 40 để có kết quả lập trình chính xác nhất.
Danh gia
Nguoi dung cua chung toi noi gi
Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho
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.
Lien quan 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.
Cau hoi thuong gap ve Qwen3-Coder-Next
Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve Qwen3-Coder-Next