Bisakah saya menjalankan Qwen3-Coder-Next secara lokal?

Ya, bobot terbuka tersedia di Hugging Face di Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM dan KTransformers mendukungnya, meski 80B parameter total berarti Anda butuh perangkat keras besar.

Berapa biaya via API dan berapa panjang konteksnya?

Harga $0,12 per juta token input dan $0,80 per juta token output, dengan jendela konteks asli 262.144 token.

Apa bedanya dengan model Qwen3 lain?

Qwen3-Coder-Next dibuat khusus untuk agen pengkodean, bukan penggunaan umum: hanya berjalan di mode non-berpikir, melewati blok rantai-pemikiran sepenuhnya, dan pelatihannya menekankan penggunaan alat, pemulihan kegagalan eksekusi, dan tugas agen jangka panjang daripada kemampuan percakapan luas.

Qwen3 Coder Next

5847°

#llm #qwen #pemrograman #agen #konteks panjang #lokal

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

Qwen | konteks 262.144 token | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next adalah model bahasa kausal open-weight yang dioptimalkan untuk agen pengkodean dan alur kerja pengembangan lokal. Menggunakan desain MoE sparse dengan total 80 miliar parameter dan hanya 3 miliar yang diaktifkan per token, memberikan performa setara dengan model dengan komputasi aktif 10 hingga 20x lebih tinggi, membuatnya sangat cocok untuk penerapan agen yang sensitif biaya dan selalu aktif. Model ini dilatih dengan fokus agen yang kuat dan bekerja andal pada tugas pengkodean jangka panjang, penggunaan alat…Qwen | konteks 262.144 token | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next adalah model bahasa kausal open-weight yang dioptimalkan untuk agen pengkodean dan alur kerja pengembangan lokal. Menggunakan desain MoE sparse dengan total 80 miliar parameter dan hanya 3 miliar yang diaktifkan per token, memberikan performa setara dengan model dengan komputasi aktif 10 hingga 20x lebih tinggi, membuatnya sangat cocok untuk penerapan agen yang sensitif biaya dan selalu aktif. Model ini dilatih dengan fokus agen yang kuat dan bekerja andal pada tugas pengkodean jangka panjang, penggunaan alat kompleks, dan pemulihan dari kegagalan eksekusi. Dengan jendela konteks asli 256k, model ini terintegrasi dengan baik ke lingkungan CLI dan IDE dunia nyata serta beradaptasi dengan baik pada kerangka agen umum yang digunakan oleh alat pengkodean modern. Model ini beroperasi secara eksklusif dalam mode non-berpikir dan tidak mengeluarkan blok, menyederhanakan integrasi untuk agen pengkodean produksi.

Panduan untuk model ini

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI lokal mana yang harus digunakan, dan model top mana yang dijalankan masing-masing

Berapa banyak VRAM yang sebenarnya saya butuhkan untuk AI lokal?

Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Qwen3-Coder-Next adalah model MoE bobot terbuka dari Qwen yang dibangun khusus untuk agen pengkodean, dengan total 80 miliar parameter tapi hanya 3 miliar aktif per token. Efisiensi ini membuatnya layak untuk penerapan agen selalu aktif dengan biaya komputasi jauh lebih rendah dibanding model sekelasnya. Jika Anda menjalankan agen pengkodean di CLI atau IDE dan ingin sesuatu yang bisa dihosting sendiri, ini layak dipertimbangkan serius.

Dikenal untuk

Desain MoE: 80B total, 3B aktif per token — biaya inferensi rendah untuk tingkat kemampuannya.
Konteks asli 256k menangani basis kode besar dan sesi agen multi-langkah panjang.
Dilatih untuk pekerjaan agen: penggunaan alat, tugas jangka panjang, dan pemulihan dari kegagalan eksekusi.
Terintegrasi dengan Claude Code, Cline, LM Studio, Ollama, llama.cpp dan kerangka serupa.
Tanpa overhead mode berpikir — keluaran bersih dan langsung cocok untuk pipeline agen produksi.

Waspadai

Hanya mode non-berpikir; jika Anda butuh blok penalaran rantai-pemikiran, cari yang lain.
80B parameter total berarti hosting lokal butuh perangkat keras serius meski jumlah aktif rendah.
Pembuat belum mempublikasikan ringkasan lisensi rinci di halaman model — periksa repo sebelum penggunaan komersial.

Terbaik untuk

Pemrograman

Agen dan penggunaan alat

Konteks panjang

Jalankan secara lokal

Prompt untuk dicoba

Debug alat agen yang gagal

Saya punya agen pengkodean Python yang memanggil alat shell untuk menjalankan pytest. Alat mengembalikan kode keluar 1 tapi agen terus mencoba ulang perintah yang sama tanpa membaca output error. Tulis handler panggilan alat dan logika coba ulang agar agen mengurai stderr, mengidentifikasi tes yang gagal, dan mencoba perbaikan terarah sebelum mencoba ulang.

Refaktor modul besar

Berikut modul Python 400 baris yang mencampur akses basis data, logika bisnis dan serialisasi HTTP dalam satu file. Pisahkan menjadi tiga file mengikuti arsitektur berlapis bersih, pertahankan semua tanda tangan fungsi publik, dan tambahkan komentar singkat di atas setiap file baru yang menjelaskan tanggung jawabnya.

Tulis alat scaffolding CLI

Tulis alat CLI Python mandiri menggunakan argparse yang membuat kerangka proyek FastAPI baru. Harus membuat struktur direktori dengan folder app, models, routers dan tests, menghasilkan main.py minimal, requirements.txt dengan fastapi dan uvicorn, serta README dengan instruksi menjalankan satu perintah.

Bandingkan dengan

Qwen3.8 Max (0902)
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $2.00/M input, $6.00/M output
Qwen3.7 Plus
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $0.32/M input, $1.28/M output
Qwen3.6 Plus
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $0.33/M input, $1.95/M output
Qwen3.6 Max Preview
Model hanya API
konteks 262,144 token · $1.03/M input, $6.16/M output

Model teks lain dari qwen

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Qwen3-Coder-Next secara lokal?: Ya, bobot terbuka tersedia di Hugging Face di Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM dan KTransformers mendukungnya, meski 80B parameter total berarti Anda butuh perangkat keras besar.
Berapa biaya via API dan berapa panjang konteksnya?: Harga $0,12 per juta token input dan $0,80 per juta token output, dengan jendela konteks asli 262.144 token.
Apa bedanya dengan model Qwen3 lain?: Qwen3-Coder-Next dibuat khusus untuk agen pengkodean, bukan penggunaan umum: hanya berjalan di mode non-berpikir, melewati blok rantai-pemikiran sepenuhnya, dan pelatihannya menekankan penggunaan alat, pemulihan kegagalan eksekusi, dan tugas agen jangka panjang daripada kemampuan percakapan luas.

Putusan Kapten
Model bobot terbuka langka yang serius dalam penerapan agen — efisiensi MoE membuat hosting selalu aktif benar-benar praktis.

Kartu model di Hugging Face

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

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

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Ternary Bonsai 2 27B

TEXT / LLM

Gemini 3 Flash Preview

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Qwen3 Coder Next adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm qwen pemrograman agen konteks panjang lokal

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model