Pot rula Qwen3-Coder-Next local?

Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face la Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM și KTransformers îl suportă, deși cei 80B parametri total înseamnă că vei avea nevoie de hardware serios.

Care este costul prin API și cât de lungă este fereastra de context?

Prețul este 0,12 USD per milion de tokeni input și 0,80 USD per milion de tokeni output, cu o fereastră nativă de context de 262.144 tokeni.

Cum diferă de alte modele Qwen3?

Qwen3-Coder-Next este construit special pentru agenți de codare, nu pentru uz general: rulează doar în mod non-gândire, evită complet blocurile chain-of-thought și antrenamentul pune accent pe utilizarea uneltelor, recuperarea după eșecuri de execuție și sarcini agentice pe termen lung, mai degrabă decât pe abilitatea conversațională largă.

Qwen3 Coder Next

5847°

#llm #qwen #programare #agenți #context lung #local

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Qwen | context de 262.144 tokeni | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next este un model de limbaj cauzal open-weight optimizat pentru agenți de programare și fluxuri de lucru de dezvoltare locală. Folosește un design MoE sparse cu 80B parametri total și doar 3B activați per token, oferind performanțe comparabile cu modele cu 10 până la 20x mai multă putere de calcul activă, ceea ce îl face potrivit pentru implementări agent cost-eficiente și mereu active. Modelul este antrenat cu un puternic focus agentic și performează fiabil pe sarcini de programare pe termen lung, utilizare…Qwen | context de 262.144 tokeni | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next este un model de limbaj cauzal open-weight optimizat pentru agenți de programare și fluxuri de lucru de dezvoltare locală. Folosește un design MoE sparse cu 80B parametri total și doar 3B activați per token, oferind performanțe comparabile cu modele cu 10 până la 20x mai multă putere de calcul activă, ceea ce îl face potrivit pentru implementări agent cost-eficiente și mereu active. Modelul este antrenat cu un puternic focus agentic și performează fiabil pe sarcini de programare pe termen lung, utilizare complexă a uneltelor și recuperare după eșecuri de execuție. Cu o fereastră nativă de context de 256k, se integrează curat în medii CLI și IDE reale și se adaptează bine la scheletele comune de agenți folosite de uneltele moderne de programare. Modelul operează exclusiv în mod non-thinking și nu emite blocuri, simplificând integrarea pentru agenți de programare în producție.

Ghiduri pentru acest model

Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Qwen3-Coder-Next este un model MoE cu greutăți deschise de la Qwen, construit special pentru agenți de codare, cu 80B parametri total, dar doar 3B activi per token. Această eficiență îl face viabil pentru implementare permanentă a agenților la o fracțiune din costul de calcul al modelelor comparabil capabile. Dacă rulezi agenți de codare în CLI sau IDE și vrei ceva ce poți găzdui singur, merită o privire serioasă.

Cunoscut pentru

Design MoE: 80B total, 3B activi per token — cost redus de inferență pentru nivelul său de capabilitate.
Context nativ de 256k pentru baze mari de cod și sesiuni agentice multi-pas lungi.
Antrenat pentru muncă agentică: utilizare unelte, sarcini pe termen lung și recuperare după eșecuri de execuție.
Se integrează cu Claude Code, Cline, LM Studio, Ollama, llama.cpp și cadre similare.
Fără overhead de mod gândire — output curat, direct, potrivit pentru pipeline-uri agentice de producție.

Atenție la

Doar mod non-gândire; dacă ai nevoie de blocuri de raționament în lanț, caută altceva.
80B parametri total înseamnă hardware serios pentru implementare locală, în ciuda numărului redus de activi.
Producătorul nu a publicat un rezumat detaliat al licenței pe pagina modelului — verifică repo înainte de utilizare comercială.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Depanează un tool agent care eșuează

Am un agent de codare Python care apelează un tool shell pentru a rula pytest. Tool-ul returnează cod de ieșire 1, dar agentul continuă să reîncerce aceeași comandă fără să citească output-ul de eroare. Scrie handler-ul apelului tool-ului și logica de retry astfel încât agentul să parseze stderr, să identifice testul care a eșuat și să încerce o corecție țintită înainte de a reîncerca.

Refactorizează un modul mare

Iată un modul Python de 400 de linii care amestecă accesul la bază de date, logica de business și serializarea HTTP în același fișier. Împarte-l în trei fișiere urmând o arhitectură stratificată curată, păstrează toate semnăturile funcțiilor publice existente și adaugă un comentariu scurt în partea de sus a fiecărui fișier nou explicând responsabilitatea sa.

Scrie un tool CLI de scaffolding

Scrie un tool CLI Python independent folosind argparse care să scaffoldeze un nou proiect FastAPI. Ar trebui să creeze o structură de directoare cu folderele app, models, routers și tests, să genereze un main.py minimal, un requirements.txt cu fastapi și uvicorn și un README cu o instrucțiune de rulare într-o singură comandă.

Compară cu

Qwen3.8 Max (0902)
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
Qwen3.7 Plus
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.32/M intrare, $1.28/M ieșire
Qwen3.6 Plus
Model doar API
context de 1,000,000 tokeni · $0.33/M intrare, $1.95/M ieșire
Qwen3.6 Max Preview
Model doar API
context de 262,144 tokeni · $1.03/M intrare, $6.16/M ieșire

Mai multe modele text de la qwen

Întrebări frecvente

Pot rula Qwen3-Coder-Next local?: Da, greutățile sunt deschise și disponibile pe Hugging Face la Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM și KTransformers îl suportă, deși cei 80B parametri total înseamnă că vei avea nevoie de hardware serios.
Care este costul prin API și cât de lungă este fereastra de context?: Prețul este 0,12 USD per milion de tokeni input și 0,80 USD per milion de tokeni output, cu o fereastră nativă de context de 262.144 tokeni.
Cum diferă de alte modele Qwen3?: Qwen3-Coder-Next este construit special pentru agenți de codare, nu pentru uz general: rulează doar în mod non-gândire, evită complet blocurile chain-of-thought și antrenamentul pune accent pe utilizarea uneltelor, recuperarea după eșecuri de execuție și sarcini agentice pe termen lung, mai degrabă decât pe abilitatea conversațională largă.

Verdictul căpitanului
Un model rar cu greutăți deschise care ia în serios implementarea agenților — eficiența MoE face găzduirea permanentă cu adevărat practică.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Qwen3 Coder Next este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm qwen programare agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele