Bolehkah saya jalankan Qwen3-Coder-Next secara tempatan?

Ya, berat model terbuka dan tersedia di Hugging Face di Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM dan KTransformers menyokongnya, walaupun 80B parameter keseluruhan bermakna anda memerlukan perkakasan besar.

Berapa kos melalui API, dan berapa panjang konteksnya?

Harga adalah $0.12 setiap sejuta token input dan $0.80 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks asli 262,144 token.

Bagaimana ia berbeza daripada model Qwen3 lain?

Qwen3-Coder-Next dibina khusus untuk agen pengkodan dan bukan kegunaan umum: ia hanya berjalan dalam mod bukan pemikiran, tidak menggunakan blok rantai pemikiran, dan latihannya menekankan penggunaan alat, pemulihan kegagalan pelaksanaan dan tugasan agen jangka panjang berbanding keupayaan perbualan luas.

Qwen3 Coder Next

5847°

#llm #qwen #pengaturcaraan #ejen #konteks panjang #tempatan

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Qwen | konteks 262,144 token | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next adalah model bahasa kausal berat terbuka yang dioptimumkan untuk agen pengkodan dan aliran kerja pembangunan tempatan. Ia menggunakan reka bentuk MoE jarang dengan 80B parameter jumlah dan hanya 3B diaktifkan setiap token, memberikan prestasi setanding dengan model yang menggunakan 10 hingga 20x pengkomputeran aktif lebih tinggi, menjadikannya sesuai untuk pelaksanaan agen sentiasa aktif yang sensitif kos. Model ini dilatih dengan fokus agen yang kuat dan berprestasi boleh dipercayai pada tugas pengkodan jangka…Qwen | konteks 262,144 token | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next adalah model bahasa kausal berat terbuka yang dioptimumkan untuk agen pengkodan dan aliran kerja pembangunan tempatan. Ia menggunakan reka bentuk MoE jarang dengan 80B parameter jumlah dan hanya 3B diaktifkan setiap token, memberikan prestasi setanding dengan model yang menggunakan 10 hingga 20x pengkomputeran aktif lebih tinggi, menjadikannya sesuai untuk pelaksanaan agen sentiasa aktif yang sensitif kos. Model ini dilatih dengan fokus agen yang kuat dan berprestasi boleh dipercayai pada tugas pengkodan jangka panjang, penggunaan alat kompleks, dan pemulihan daripada kegagalan pelaksanaan. Dengan tetingkap konteks asli 256k, ia berintegrasi dengan lancar ke dalam persekitaran CLI dan IDE dunia nyata dan menyesuaikan diri dengan baik kepada rangka agen biasa yang digunakan oleh alat pengkodan moden. Model ini beroperasi secara eksklusif dalam mod tanpa berfikir dan tidak mengeluarkan blok, memudahkan integrasi untuk agen pengkodan produksi.

Panduan untuk model ini

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI tempatan mana yang patut digunakan, dan model teratas yang dijalankan oleh setiap satu

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3-Coder-Next adalah model MoE berat terbuka dari Qwen yang dibina khusus untuk agen pengkodan, dengan 80B parameter keseluruhan tetapi hanya 3B aktif setiap token. Kecekapan itu menjadikannya sesuai untuk penyebaran agen sentiasa aktif dengan sebahagian kecil kos pengiraan model yang setanding. Jika anda menjalankan agen pengkodan dalam CLI atau IDE dan mahukan sesuatu yang boleh anda hos sendiri, ini patut dipertimbangkan dengan serius.

Dikenali untuk

Reka bentuk MoE: 80B keseluruhan, 3B aktif setiap token — kos inferens rendah untuk tahap keupayaan.
Konteks asli 256k mengendalikan kod besar dan sesi agen berbilang langkah panjang.
Dilatih untuk kerja agen: penggunaan alat, tugasan jangka panjang, dan pemulihan daripada kegagalan pelaksanaan.
Integrasi dengan Claude Code, Cline, LM Studio, Ollama, llama.cpp dan rangka kerja serupa.
Tiada overhead mod pemikiran — output bersih dan langsung sesuai untuk saluran agen produksi.

Berhati-hati dengan

Hanya mod bukan pemikiran; jika anda perlukan blok penaakulan berantai, cari model lain.
80B parameter keseluruhan bermakna penyebaran tempatan memerlukan perkakasan serius walaupun bilangan aktif rendah.
Pembuat belum menerbitkan ringkasan lesen terperinci di halaman model — semak repositori sebelum penggunaan komersial.

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Konteks panjang

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Selesaikan alat agen yang gagal

Saya ada agen pengkodan Python yang memanggil alat shell untuk menjalankan pytest. Alat itu mengembalikan kod keluar 1 tetapi agen terus mencuba semula arahan yang sama tanpa membaca output ralat. Tulis pengendali panggilan alat dan logik cuba semula supaya agen mengurai stderr, mengenal pasti ujian gagal, dan cuba pembetulan sasaran sebelum mencuba semula.

Refaktor modul besar

Berikut adalah modul Python 400 baris yang mencampur akses pangkalan data, logik perniagaan dan pensiriusan HTTP dalam fail yang sama. Bahagikan kepada tiga fail mengikut seni bina berlapis bersih, kekalkan semua tandatangan fungsi awam sedia ada, dan tambah komen ringkas di atas setiap fail baru yang menerangkan tanggungjawabnya.

Tulis alat scaffolding CLI

Tulis alat CLI Python berdiri sendiri menggunakan argparse yang membina projek FastAPI baru. Ia harus mencipta struktur direktori dengan folder app, models, routers dan tests, menjana main.py minimal, requirements.txt dengan fastapi dan uvicorn, dan README dengan arahan jalankan satu perintah.

Bandingkan dengan

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

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Qwen3-Coder-Next secara tempatan?: Ya, berat model terbuka dan tersedia di Hugging Face di Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM dan KTransformers menyokongnya, walaupun 80B parameter keseluruhan bermakna anda memerlukan perkakasan besar.
Berapa kos melalui API, dan berapa panjang konteksnya?: Harga adalah $0.12 setiap sejuta token input dan $0.80 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks asli 262,144 token.
Bagaimana ia berbeza daripada model Qwen3 lain?: Qwen3-Coder-Next dibina khusus untuk agen pengkodan dan bukan kegunaan umum: ia hanya berjalan dalam mod bukan pemikiran, tidak menggunakan blok rantai pemikiran, dan latihannya menekankan penggunaan alat, pemulihan kegagalan pelaksanaan dan tugasan agen jangka panjang berbanding keupayaan perbualan luas.

Keputusan Kapten
Model berat terbuka yang jarang yang serius mengambil kira penyebaran agen — kecekapan MoE menjadikan hos sentiasa aktif benar-benar praktikal.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh 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 dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

o4 Mini

TEXT / LLM

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image)

TEXT / LLM

GLM 4.5 Air

TEXT / LLM

Qwen3 235B A22B Thinking 2507

TEXT / LLM

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3 Coder Next ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen pengaturcaraan ejen konteks panjang tempatan

Layari mengikut keluarga model