К списку моделей

Qwen3 Coder Next

4.4

От Qwen

Open Source
CTX262K
Релиз: 2026-02-04
StandardGeneralTextОткрытые весаFrontier EfficiencyЛокальная
Официальный сайт

Краткое описание

Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per...

Подробный обзор модели

Qwen3 Coder Next — это передовая специализированная модель из новейшей линейки Qwen3, созданная для автономной разработки ПО и локальных инженерных ворклоу. Используя разреженную архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с общим объемом в 80 миллиардов параметров, модель активирует всего 3 миллиарда на каждом шаге, предлагая уникальное сочетание глубокого экспертного интеллекта и рекордной скорости инференса.

Архитектура и кодинг-агенты

Модель Qwen3 Coder Next была разработана как «следующее поколение» инструментов для программистов, ориентированное на максимальную автоматизацию.

  • Мастерство инструментов (Tool Use): Модель идеально владеет навыком выбора и использования внешних инструментов. Она умеет самостоятельно планировать этапы решения технических задач, вызывать API, запускать линтеры и проводить итеративную отладку на основе логов компилятора.
  • Оптимизированный инференс: Активация всего 3B параметров из 80B позволяет этой мощной модели работать со скоростью легковесных систем. Это делает её идеальным выбором для локального развертывания на мощных рабочих станциях разработчиков.
  • Огромный контекст 262K: Поддержка контекстного окна до 262 000 токенов позволяет модели анализировать целые программные репозитории, находя скрытые зависимости и проводя глубокий рефакторинг с учетом всей архитектуры проекта.

Производительность и бенчмарки

Qwen3 Coder Next демонстрирует отличные результаты в задачах на логику и использование инструментов, становясь одним из лидеров среди открытых кодинг-флагманов.

БенчмаркРезультатОписание
Arena Elo1412Высокий профессиональный уровень
MMLU86.0%Глубокие общие знания и эрудиция
MATH84.0%Сильные математические способности
GPQA70.0%Высокая точность в научных вопросах
HumanEval76.4%Уверенное владение программированием
SWE_bench39.0%Решение инженерных задач в реальных условиях

Ценообразование и доступность

Qwen3 Coder Next доступна через API по крайне выгодной цене: $0.12 за 1M входных токенов и $0.80 за 1M выходных токенов. Это одно из самых конкурентоспособных предложений на рынке для модели такого уровня мощности, позволяющее компаниям внедрять продвинутый ИИ-инструментарий разработки при минимальных затратах.

Идеальные сценарии применения (Use Cases)

  • AI Software Engineer: Создание автономных систем для ведения тикетов, написания тестов и исправления багов.
  • Локальный кодинг-ассистент: Использование в качестве мощного «умного» ядра в IDE без передачи данных в облако (при локальном развертывании).
  • Масштабный рефакторинг и аудит: Автоматическое обновление кодовых баз под новые стандарты и библиотеки.

Плюсы и минусы

Плюсы:

  • Рекордная эффективность благодаря MoE (3B активных параметров).
  • Огромное контекстное окно (262K).
  • Исключительная точность в использовании инструментов.
  • Привлекательная стоимость API.

Минусы:

  • В задачах на чистое творческое письмо может уступать универсальным флагманам.
  • Требует специфической настройки инференса для раскрытия полного потенциала MoE.

На чем запустили?

Опыт запуска Qwen3 Coder Next на локальном железе пользователей

AL
Alex_Dev
2 дня назад
RTX 4090 24GB + i9-13900K
LM StudioQ4_K_M45.2 t/s

Летает отлично, полная выгрузка в VRAM. Ответы моментальные.

DA
DataScienceGuy
Неделю назад
MacBook Pro M3 Max 64GB
OllamaQ8_028.5 t/s

Запускал через командную строку. Памяти хватает с головой, кулеры даже не шумят.

IV
Ivan1999
10 дней назад
RTX 3060 12GB
KoboldCPPQ4_012.1 t/s

Пришлось выгрузить пару слоев в RAM, но терпимо для тестов.

Стоимость API

$0.12 / $0.80 за 1M токенов

Профиль модели

MMLU86%Code76.4%Math84%GPQA70%SWE39%

Бенчмарки

Arena Elo (LMSYS)1412
MMLU (Общие знания)86%
HumanEval (Кодинг)76.4%
MATH (Математика)84%
GPQA (Экспертные знания)70%
SWE-bench (Разработка)39%

Другие модели семейства Qwen