Mohu Qwen3-Coder-Next spustit lokálně?

Ano, váhy jsou otevřené a dostupné na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM a KTransformers jej podporují, ale 80 miliard parametrů znamená, že budete potřebovat značný hardware.

Kolik to stojí přes API a jak dlouhý je kontext?

Cena je 0,12 USD za milion vstupních tokenů a 0,80 USD za milion výstupních tokenů, s nativním kontextem 262 144 tokenů.

Jak se liší od ostatních Qwen3 modelů?

Qwen3-Coder-Next je speciálně určený pro kódovací agenty, ne pro obecné použití: běží pouze v režimu bez myšlení, vynechává bloky řetězce myšlení a jeho trénink klade důraz na používání nástrojů, zotavení z chyb a dlouhodobé agentní úkoly místo široké konverzační schopnosti.

Qwen3 Coder Next

5847°

#llm #qwen #programování #agenti #dlouhý kontext #lokální

Spustit model

Nabídky / Reklamy

OpenRouter Terminál / API

Platba za token

Chatuj s tímto modelem v prohlížeči nebo ho zavolej ze svého kódu s jedním API klíčem.

Qwen | 262 144 tokenů kontextu | 0,12 $/M vstup, 0,80 $/M výstup. Qwen3-Coder-Next je open-weight kauzální jazykový model optimalizovaný pro kódovací agenty a lokální vývojové pracovní postupy. Používá sparse MoE design s 80 miliardami celkových parametrů a pouze 3 miliardami aktivovanými na token, což přináší výkon srovnatelný s modely s 10 až 20× vyšším aktivním výpočetním výkonem, což ho činí vhodným pro nákladově citlivé, neustále běžící agentní nasazení. Model je trénován s důrazem na agentní zaměření a spolehlivě funguje u dlouhodobých kódovacích úkolů, složitého používání nástrojů a…Qwen | 262 144 tokenů kontextu | 0,12 $/M vstup, 0,80 $/M výstup. Qwen3-Coder-Next je open-weight kauzální jazykový model optimalizovaný pro kódovací agenty a lokální vývojové pracovní postupy. Používá sparse MoE design s 80 miliardami celkových parametrů a pouze 3 miliardami aktivovanými na token, což přináší výkon srovnatelný s modely s 10 až 20× vyšším aktivním výpočetním výkonem, což ho činí vhodným pro nákladově citlivé, neustále běžící agentní nasazení. Model je trénován s důrazem na agentní zaměření a spolehlivě funguje u dlouhodobých kódovacích úkolů, složitého používání nástrojů a zotavení z chyb při vykonávání. S nativním kontextovým oknem 256k se hladce integruje do reálných CLI a IDE prostředí a dobře se přizpůsobuje běžným agentním rámcům používaným moderními kódovacími nástroji. Model pracuje výhradně v režimu bez uvažování a nevydává bloky, což zjednodušuje integraci pro produkční kódovací agenty.

Návody k tomuto modelu

Ollama vs LM Studio (2026): kterou lokální AI aplikaci použít a jaké špičkové modely každá z nich spouští

Kolik VRAM vlastně potřebuji pro lokální AI?

Co je soubor GGUF? Vysvětlení kvantovaných modelů (Q4, Q8, fp8, NF4)

Všechny návody

Poznámky kapitána

Napsal Captain, hlavní redaktor

Poznámky z 2026-10-13

Qwen3-Coder-Next je otevřený MoE model od Qwen speciálně vytvořený pro kódovací agenty, s 80 miliardami celkových parametrů, ale jen 3 miliardami aktivními na token. Tato efektivita jej činí vhodným pro nepřetržité nasazení agentů za zlomek výpočetních nákladů srovnatelně schopných modelů. Pokud provozuješ kódovací agenty v CLI nebo IDE a chceš něco, co můžeš hostovat sám, stojí za pozornost.

Známý pro

MoE design: 80B celkem, 3B aktivních na token — nízké náklady na inferenci vzhledem k úrovni schopností.
Nativní 256k kontext zvládá velké kódové základny a dlouhé vícekrokové agentní relace.
Trénován pro agentní práci: používání nástrojů, dlouhodobé úkoly a zotavení z chyb při vykonávání.
Integrace s Claude Code, Cline, LM Studio, Ollama, llama.cpp a podobnými nástroji.
Bez režimu myšlení — čistý, přímý výstup vhodný pro produkční agentní pipeline.

Dej pozor na

Pouze režim bez myšlení; pokud potřebujete bloky řetězce myšlení, hledejte jinde.
80 miliard parametrů znamená, že lokální nasazení vyžaduje vážný hardware i přes nízký počet aktivních parametrů.
Výrobce nezveřejnil podrobný souhrn licence na stránce modelu — před komerčním použitím zkontrolujte repozitář.

Nejlepší pro

Programování

Agenti a používání nástrojů

Dlouhý kontext

Běží lokálně

Promptů k vyzkoušení

Ladění selhávajícího nástroje agenta

Mám Python kódovacího agenta, který volá shellový nástroj pro spuštění pytestu. Nástroj vrací exit kód 1, ale agent stále opakuje stejný příkaz, aniž by četl chybový výstup. Napiš handler volání nástroje a logiku opakování tak, aby agent parsoval stderr, identifikoval selhávající test a pokusil se o cílenou opravu před opakováním.

Refaktoruj velký modul

Zde je 400řádkový Python modul, který míchá přístup k databázi, obchodní logiku a HTTP serializaci ve stejném souboru. Rozděl jej do tří souborů podle čisté vrstvené architektury, zachovej všechny veřejné podpisy funkcí a přidej krátký komentář na začátek každého nového souboru vysvětlující jeho odpovědnost.

Napiš CLI scaffolding nástroj

Napiš samostatný Python CLI nástroj pomocí argparse, který vytvoří nový FastAPI projekt. Měl by vytvořit adresářovou strukturu s složkami app, models, routers a tests, vygenerovat minimální main.py, requirements.txt s fastapi a uvicorn a README s instrukcí pro spuštění jedním příkazem.

Porovnat s

Qwen3.8 Max (0902)
Model pouze s API
kontext 1,000,000 tokenů · $2.00/M vstup, $6.00/M výstup
Qwen3.7 Plus
Model pouze s API
kontext 1,000,000 tokenů · $0.32/M vstup, $1.28/M výstup
Qwen3.6 Plus
Model pouze s API
kontext 1,000,000 tokenů · $0.33/M vstup, $1.95/M výstup
Qwen3.6 Max Preview
Model pouze s API
kontext 262,144 tokenů · $1.03/M vstup, $6.16/M výstup

Více textových modelů od qwen

Často kladené otázky

Mohu Qwen3-Coder-Next spustit lokálně?: Ano, váhy jsou otevřené a dostupné na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM a KTransformers jej podporují, ale 80 miliard parametrů znamená, že budete potřebovat značný hardware.
Kolik to stojí přes API a jak dlouhý je kontext?: Cena je 0,12 USD za milion vstupních tokenů a 0,80 USD za milion výstupních tokenů, s nativním kontextem 262 144 tokenů.
Jak se liší od ostatních Qwen3 modelů?: Qwen3-Coder-Next je speciálně určený pro kódovací agenty, ne pro obecné použití: běží pouze v režimu bez myšlení, vynechává bloky řetězce myšlení a jeho trénink klade důraz na používání nástrojů, zotavení z chyb a dlouhodobé agentní úkoly místo široké konverzační schopnosti.

Verdikt kapitána
Vzácný otevřený model, který bere nasazení agentů vážně — efektivita MoE dělá nepřetržité hostování skutečně praktickým.

Modelová karta na Hugging Face

Kapitán píše tyto poznámky na základě popisu modelu a modelové karty. Ceny a velikosti kontextu jsou od poskytovatele v době psaní a mohou se změnit.

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

Jak se toto skóre sčítá

Tento model zatím nemá žádná data o popularitě z žádného zdroje, takže má náhradní číslo pod 7,000°, které udržuje seznamy kompletní. Nikdy se neumístí výš než model s daty. Rozpis se tu objeví, jakmile ho nějaký zdroj nahlásí.

Slovníček: pojmy používané zde

Heat skóre: Jedno číslo, které ukazuje, jak moc se model teď používá a chce, od 0° do 9 999°. Každý seznam na tomto webu, který říká nejžhavější, je podle toho seřazený a nic jiného.
Minimum: 7 000° je základ, od kterého začíná každý model s reálnými daty. Měřítko je od 0° do 9 999°; část pod minimem je vyhrazena pro zástupce (modely bez dat), aby model s daty byl vždy výš než ten bez. Minimum je stejné pro všechny a nic nerozhoduje; stupně nad ním jsou měření.
Ekvivalenty stažení: Všechno, co skóre počítá jako stažení, sečtené: samotná stažení, každý torrent seeder jako 1 000, každý obrázek z AI Horde a každý běh na generujícím webu jako jedno.
Logaritmická škála: Počítá se po desítkách, ne po jednotkách: přechod z 1 000 na 10 000 stažení přidá stejný počet stupňů jako z 10 000 na 100 000. Zabraňuje, aby obři přebili všechno ostatní.
Lajky: Palce nahoru a lajky ze všech zdrojů, každý za polovinu váhy stažení na logaritmické škále.
Rychlost přijetí: Kolik stažení denně model právě teď má, podle rozdílu mezi dvěma odečty zdroje. Čtvrtina váhy oproti termínu stažení.
Měřené a odhadované: Měřené znamená, že existují dva záznamy zdroje a rozdíl je skutečný. Odhadované znamená, že je znám jen dnešní celkový údaj a minulost je rozložena přes životnost modelu; stránka uvádí, který typ zobrazuje.
Seeder: Někdo, kdo drží kopii vah online, aby si ji ostatní mohli stáhnout přes torrent, nebo hostovaný zrcadlový server, který dělá totéž. Každý takový počítá jako 1 000 stažení.
AI Horde: Dobrovolnická síť, která zdarma generuje obrázky na darovaných počítačích. Počet obrázků vytvořených s modelem je veřejný a každý se počítá jako jedno stažení.
Generační stránky: Stránky, které hostují vlastní kopie modelu a umožňují lidem generovat s ním, například PixAI, SeaArt a Yodayo. Jejich stažení se počítají stejně jako u Civitai a každý běh generování jako jedno stažení.
OpenRouter tokeny: Textový model poskytovaný přes API, jako Claude nebo GPT, nemá žádné váhy ke stažení, takže jeho využití se měří tokeny: kusy textu, které přečetl a napsal přes OpenRouter, bránu, kterou používá mnoho aplikací, za posledních 30 dní. Každých 10,000,000 tokenů se počítá jako jedno stažení. Zdroj: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Plný model (checkpoint): Samotné váhy, soubor, který generuje sám o sobě. Má bonus, protože na něm závisí doplňky.
LoRA a embedding: Malé doplňkové soubory, které nasměrují váhy někoho jiného k určitému stylu, postavě nebo konceptu. Samy o sobě nemohou běžet.
Rodina a váhy: Základ, na kterém je model postavený, například SD 1.5, SDXL, Flux nebo Wan. Každý model dědí datum vydání vah své rodiny.
Věk: Stupně odečtené podle toho, jak dávno vyšla váha rodiny: 150° za rok, až do 750°. Staré stažení, která měla roky na nashromáždění, zůstávají nahoře na seznamu.
Boost rodiny: Malý, omezený posun pro LoRA rodiny, kterou tato stránka právě podporuje, vždy uvedený v rozpisu.
Náhradní skóre: Stabilní číslo pod minimem dané modelu, o kterém zatím žádný zdroj nehlásí, aby seznamy zůstaly kompletní. Nikdy není výše než model s daty.
Nové! (ochranná lhůta): Model mladší než 7 dní ukazuje místo skóre Nové! a nezískává místo v žebříčku. Jeho skóre se počítá od prvního dne, ale model starý jeden den roste rychleji než cokoli jiného, takže bez čekání by #1 týdne byl vždy model, který vyšel včera, místo toho, co vydrželo týden.
Trend: Jak růst modelu za určité období odpovídá typickému růstu modelu za stejné období. Rychlejší než obvyklé znamená vzestup, pomalejší pokles.
Typický model: Střed katalogu: polovina modelů s číslem rostla rychleji za dané období, polovina pomaleji.

Podobné modely

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL

TEXT / LLM

AI modely pro generování obrázků, videa a textu

Qwen3 Coder Next je textový model pro rodinu Text / LLM uvedený na ModelTrends.ai, katalogu open source AI modelů pro obrázky, video a text určeném jen ke čtení. Porovnejte ho s dalšími modely Text / LLM a podívejte se na jeho skóre žhavosti.

Další modely Text / LLM llm qwen programování agenti dlouhý kontext lokální

Procházet podle rodiny modelů