Kan ik Qwen3-Coder-Next lokaal draaien?

Ja, de gewichten zijn open en beschikbaar op Hugging Face onder Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM en KTransformers ondersteunen het, maar met 80B totale parameters heb je wel serieuze hardware nodig.

Wat kost het via API en hoe lang is de context?

De prijs is $0,12 per miljoen input tokens en $0,80 per miljoen output tokens, met een native contextvenster van 262.144 tokens.

Hoe verschilt dit van andere Qwen3 modellen?

Qwen3-Coder-Next is speciaal gebouwd voor codeeragents, niet voor algemeen gebruik: het draait alleen in non-thinking mode, slaat chain-of-thought blokken over, en de training legt nadruk op toolgebruik, herstel van uitvoeringsfouten en langetermijn agenttaken boven brede conversatievaardigheid.

Qwen3 Coder Next

5847°

#llm #qwen #coderen #agenten #lange context #lokaal

Voer dit model uit

Aanbiedingen / Advertenties

OpenRouter Terminal / API

Betaal per token

Chat met dit model in de browser of roep het aan vanuit je code met één API-sleutel.

Qwen | 262.144 token context | $0,12/M input, $0,80/M output. Qwen3-Coder-Next is een open-weight causaal taalmodel geoptimaliseerd voor codeeragents en lokale ontwikkelworkflows. Het gebruikt een sparse MoE ontwerp met 80B totale parameters en slechts 3B geactiveerd per token, wat prestaties levert vergelijkbaar met modellen met 10 tot 20x hogere actieve compute, waardoor het zeer geschikt is voor kostengevoelige, altijd-aan agent implementaties. Het model is getraind met een sterke agentfocus en presteert betrouwbaar op langetermijn codeertaken, complex toolgebruik en herstel van…Qwen | 262.144 token context | $0,12/M input, $0,80/M output. Qwen3-Coder-Next is een open-weight causaal taalmodel geoptimaliseerd voor codeeragents en lokale ontwikkelworkflows. Het gebruikt een sparse MoE ontwerp met 80B totale parameters en slechts 3B geactiveerd per token, wat prestaties levert vergelijkbaar met modellen met 10 tot 20x hogere actieve compute, waardoor het zeer geschikt is voor kostengevoelige, altijd-aan agent implementaties. Het model is getraind met een sterke agentfocus en presteert betrouwbaar op langetermijn codeertaken, complex toolgebruik en herstel van uitvoeringsfouten. Met een native 256k contextvenster integreert het soepel in real-world CLI en IDE omgevingen en past het goed aan op gangbare agent scaffolds gebruikt door moderne codeertools. Het model werkt uitsluitend in niet-denkende modus en genereert geen blokken, wat integratie voor productie codeeragents vereenvoudigt.

Gidsen voor dit model

Ollama vs LM Studio (2026): welke lokale AI-app gebruik je, en welke topmodellen draaien ze

Hoeveel VRAM heb ik eigenlijk nodig voor lokale AI?

Wat is een GGUF-bestand? Uitleg over gekwantiseerde modellen (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alle gidsen

Aantekeningen van de kapitein

Geschreven door Captain, de huisredacteur

Aantekeningen van 2026-10-13

Qwen3-Coder-Next is een open-gewichten MoE-model van Qwen, speciaal gebouwd voor codeeragents, met 80 miljard totale parameters maar slechts 3 miljard actief per token. Die efficiëntie maakt het haalbaar om altijd-aan agents te draaien tegen een fractie van de rekenkosten van vergelijkbare modellen. Als je codeeragents in een CLI of IDE draait en iets zoekt dat je zelf kunt hosten, is dit een serieuze optie.

Bekend om

MoE ontwerp: 80B totaal, 3B actief per token — lage inferentie-kosten voor zijn capaciteitsklasse.
Native 256k context kan grote codebases en lange multi-step agent-sessies aan.
Getraind voor agentwerk: toolgebruik, langetermijntaken en herstel van uitvoeringsfouten.
Integreert met Claude Code, Cline, LM Studio, Ollama, llama.cpp en vergelijkbare omgevingen.
Geen thinking-mode overhead — schone, directe output geschikt voor productie-agent pipelines.

Let op

Alleen non-thinking mode; als je chain-of-thought redeneervakken nodig hebt, zoek elders.
80B totale parameters betekent dat lokale implementatie serieuze hardware vereist ondanks het lage actieve aantal.
Maker heeft geen gedetailleerde licentie-samenvatting op de modelpagina geplaatst — check de repo voor commercieel gebruik.

Het beste voor

Coderen

Agenten en toolgebruik

Lange context

Draait lokaal

Prompts om te proberen

Debug een falende agent-tool

Ik heb een Python codeeragent die een shell-tool aanroept om pytest uit te voeren. De tool geeft exitcode 1 terug, maar de agent blijft hetzelfde commando opnieuw proberen zonder de foutoutput te lezen. Schrijf de tool-call handler en retry-logica zodat de agent stderr parseert, de falende test identificeert en een gerichte fix probeert voordat hij opnieuw probeert.

Refactor een grote module

Hier is een Python-module van 400 regels die database-toegang, business logic en HTTP-serialisatie in één bestand mengt. Splits het in drie bestanden volgens een schone gelaagde architectuur, behoud alle bestaande publieke functiesignaturen, en voeg bovenaan elk nieuw bestand een korte commentaar toe over de verantwoordelijkheid.

Schrijf een CLI scaffolding tool

Schrijf een zelfvoorzienende Python CLI-tool met argparse die een nieuw FastAPI-project scaffold. Het moet een mappenstructuur maken met app, models, routers en tests, een minimale main.py genereren, een requirements.txt met fastapi en uvicorn, en een README met een één-commando run-instructie.

Vergelijk met

Qwen3.8 Max (0902)
Alleen API-model
1,000,000 token context · $2.00/M invoer, $6.00/M uitvoer
Qwen3.7 Plus
Alleen API-model
1,000,000 token context · $0.32/M invoer, $1.28/M uitvoer
Qwen3.6 Plus
Alleen API-model
1,000,000 token context · $0.33/M invoer, $1.95/M uitvoer
Qwen3.6 Max Preview
Alleen API-model
262,144 token context · $1.03/M invoer, $6.16/M uitvoer

Meer tekstmodellen van qwen

Veelgestelde vragen

Kan ik Qwen3-Coder-Next lokaal draaien?: Ja, de gewichten zijn open en beschikbaar op Hugging Face onder Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM en KTransformers ondersteunen het, maar met 80B totale parameters heb je wel serieuze hardware nodig.
Wat kost het via API en hoe lang is de context?: De prijs is $0,12 per miljoen input tokens en $0,80 per miljoen output tokens, met een native contextvenster van 262.144 tokens.
Hoe verschilt dit van andere Qwen3 modellen?: Qwen3-Coder-Next is speciaal gebouwd voor codeeragents, niet voor algemeen gebruik: het draait alleen in non-thinking mode, slaat chain-of-thought blokken over, en de training legt nadruk op toolgebruik, herstel van uitvoeringsfouten en langetermijn agenttaken boven brede conversatievaardigheid.

Oordeel van de kapitein
Een zeldzaam open-gewichten model dat agent-deployment serieus neemt — de MoE-efficiëntie maakt altijd-aan hosting echt praktisch.

Modelkaart op Hugging Face

De kapitein schrijft deze aantekeningen op basis van de eigen beschrijving en modelkaart van het model. Prijzen en contextgroottes zijn die van de provider op het moment van schrijven en kunnen veranderen.

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

Hoe deze score wordt opgebouwd

Dit model heeft nog geen populariteitsgegevens van welke bron dan ook, dus het krijgt een tijdelijke waarde onder 7,000° om de lijsten compleet te houden. Het staat nooit hoger dan een model met data. De uitsplitsing verschijnt hier zodra een bron het rapporteert.

Woordenlijst: de gebruikte termen

Heat-score: Één getal voor hoe veel een model nu gebruikt en gewenst wordt, van 0° tot 9.999°. Elke lijst op deze site die zegt heetste is gesorteerd op deze score en niets anders.
Vloer: De 7.000° waar elk model met echte data mee begint. De schaal loopt van 0° tot 9.999°; het deel onder de vloer is gereserveerd voor plaatsvervangers (modellen zonder data), zodat een model met data altijd hoger scoort dan een zonder. De vloer is voor iedereen gelijk en beslist niets; de graden erboven zijn de meting.
Download-equivalenten: Alles wat de score als een download telt, bij elkaar opgeteld: downloads zelf, elke torrent seeder als 1.000, elke AI Horde-afbeelding en elke run op een generatie-site als één.
Logaritmische schaal: Tellen per tien, niet per één: van 1.000 naar 10.000 downloads voegt evenveel graden toe als van 10.000 naar 100.000. Zo verdringen grote spelers niet alles.
Likes: Duimen omhoog en likes van elke bron, elk de helft van een download waard op de log-schaal.
Adoptiesnelheid: Hoeveel downloads een model nu per dag krijgt, uit het verschil tussen twee metingen van een bron. Een kwart van het gewicht van de downloadterm.
Gemeten en geschat: Gemeten betekent dat er twee metingen van een bron zijn en het verschil echt is. Geschat betekent dat alleen het totaal van vandaag bekend is en het verleden over de levensduur van het model wordt verdeeld; de site geeft aan welke het toont.
Seeder: Iemand die een kopie van de gewichten online houdt zodat anderen die via een torrent kunnen downloaden, of een gehoste mirror die hetzelfde doet. Elk telt als 1.000 downloads.
AI Horde: Een vrijwilligersnetwerk dat gratis beelden genereert op gedoneerde computers. Het aantal beelden dat het met een model heeft gemaakt is openbaar, en elk telt als één download.
Generatiesites: Sites die hun eigen kopieën van een model hosten en mensen laten genereren, zoals PixAI, SeaArt en Yodayo. Hun downloads tellen net als die van Civitai en elke generatie telt als één download.
OpenRouter tokens: Een tekstmodel dat via een API wordt aangeboden, zoals Claude of GPT, heeft geen gewichten om te downloaden, dus het gebruik wordt gemeten in tokens: de tekststukken die het las en schreef via OpenRouter, een gateway die veel apps gebruiken, in de afgelopen 30 dagen. Elke 10,000,000 tokens telt als één download. Bron: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Volledig model (checkpoint): De gewichten zelf, het bestand dat zelfstandig genereert. Het krijgt een bonus omdat add-ons ervan afhangen.
LoRA en embedding: Kleine add-on bestanden die iemands gewichten sturen naar een stijl, een personage of een concept. Ze kunnen niet zelfstandig draaien.
Familie en gewichten: De basis waarop een model is gebouwd, zoals SD 1.5, SDXL, Flux of Wan. Elk model erft de releasedatum van de gewichten van zijn familie.
Leeftijd: Graden afgetrokken voor hoe lang geleden de gewichten van de familie uitkwamen: 150° per jaar, tot 750°. Het houdt oude downloads die jaren hadden om op te lopen door de top van de lijst te bevriezen.
Familie boost: Een kleine, begrensde duw voor LoRA's van een familie die deze site nu naar voren schuift, altijd vermeld in de uitsplitsing.
Stand-in score: Een stabiel getal onder de vloer gegeven aan een model waar nog geen bron over rapporteert, zodat lijsten compleet blijven. Het staat nooit hoger dan een model met data.
Nieuw! (gratieperiode): Een model dat minder dan 7 dagen oud is, toont Nieuw! in plaats van een score en neemt geen plaats in de ranglijst in. De score wordt vanaf dag één berekend, maar een model van één dag oud groeit sneller dan wat dan ook, dus zonder de wachttijd zou de #1 van de week altijd het model zijn dat gisteren uitkwam in plaats van wat een week standhield.
Trend: Hoe de groei van een model over een periode zich verhoudt tot de typische groei van een model over dezelfde periode. Sneller dan typisch betekent stijging, langzamer betekent daling.
Typisch model: Het midden van de catalogus: de helft van de modellen met een cijfer groeide sneller over de periode, de andere helft langzamer.

Vergelijkbare modellen

AI-modellen voor het genereren van afbeeldingen, video en tekst

Qwen3 Coder Next is een tekstmodel voor de Text / LLM-familie, vermeld op ModelTrends.ai, een alleen-lezen catalogus van open source AI-modellen voor afbeeldingen, video en tekst. Vergelijk het met andere Text / LLM-modellen en bekijk de populariteitsscore om de trend te zien.

Meer Text / LLM-modellen Meer Text / LLM Tekst / LLM llm qwen coderen agenten lange context lokaal

Bladeren op modelfamilie