Czy mogę uruchomić Qwen3-Coder-Next lokalnie?

Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM i KTransformers wspierają ten model, choć 80 mld parametrów łącznie oznacza, że potrzebujesz znacznego sprzętu.

Ile kosztuje przez API i jak długie jest okno kontekstu?

Cena to $0.12 za milion tokenów wejściowych i $0.80 za milion tokenów wyjściowych, z natywnym oknem kontekstu 262 144 tokenów.

Czym różni się od innych modeli Qwen3?

Qwen3-Coder-Next jest stworzony specjalnie dla agentów kodujących, działa tylko w trybie bez myślenia, pomija bloki chain-of-thought i kładzie nacisk na użycie narzędzi, odzyskiwanie po błędach wykonania oraz zadania agentowe na długą metę, zamiast na szeroką zdolność konwersacyjną.

Qwen3 Coder Next

5847°

#llm #qwen #kodowanie #agenci #długi kontekst #lokalny

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

Qwen | 262,144 token context | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next to model językowy open-weight zoptymalizowany pod kątem agentów kodujących i lokalnych przepływów pracy deweloperskich. Wykorzystuje projekt sparse MoE z 80 miliardami parametrów łącznie, zaledwie 3 miliardy aktywowanych na token, oferując wydajność porównywalną z modelami o 10 do 20 razy większym aktywnym obciążeniu obliczeniowym, co czyni go idealnym do kosztowo wrażliwych, zawsze aktywnych wdrożeń agentów. Model jest trenowany z silnym naciskiem na agentowość i działa niezawodnie przy długoterminowych zadaniach…Qwen | 262,144 token context | $0.12/M input, $0.80/M output. Qwen3-Coder-Next to model językowy open-weight zoptymalizowany pod kątem agentów kodujących i lokalnych przepływów pracy deweloperskich. Wykorzystuje projekt sparse MoE z 80 miliardami parametrów łącznie, zaledwie 3 miliardy aktywowanych na token, oferując wydajność porównywalną z modelami o 10 do 20 razy większym aktywnym obciążeniu obliczeniowym, co czyni go idealnym do kosztowo wrażliwych, zawsze aktywnych wdrożeń agentów. Model jest trenowany z silnym naciskiem na agentowość i działa niezawodnie przy długoterminowych zadaniach kodowania, złożonym użyciu narzędzi oraz odzyskiwaniu po błędach wykonania. Z natywnym oknem kontekstu 256k integruje się płynnie z rzeczywistymi środowiskami CLI i IDE oraz dobrze dostosowuje do popularnych szkieletów agentów używanych przez nowoczesne narzędzia kodujące. Model działa wyłącznie w trybie bez myślenia i nie generuje bloków, co upraszcza integrację dla produkcyjnych agentów kodujących.

Poradniki do tego modelu

Ollama vs LM Studio (2026): którą lokalną aplikację AI wybrać i które topowe modele obsługuje każda z nich

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

Qwen3-Coder-Next to otwarty model MoE od Qwen, stworzony specjalnie dla agentów kodujących, z 80 miliardami parametrów łącznie, ale tylko 3 miliardami aktywnymi na token. Ta efektywność czyni go opłacalnym do ciągłego uruchamiania agentów przy ułamku kosztów obliczeniowych modeli o podobnych możliwościach. Jeśli uruchamiasz agentów kodujących w CLI lub IDE i chcesz coś, co możesz hostować samodzielnie, warto się temu przyjrzeć.

Znany z

Projekt MoE: 80 mld parametrów łącznie, 3 mld aktywnych na token — niskie koszty inferencji jak na tę klasę możliwości.
Natywne okno kontekstu 256k radzi sobie z dużymi bazami kodu i długimi sesjami agentów.
Trenowany pod kątem pracy agentowej: użycie narzędzi, zadania na długą metę i odzyskiwanie po błędach wykonania.
Integruje się z Claude Code, Cline, LM Studio, Ollama, llama.cpp i podobnymi środowiskami.
Brak trybu myślenia — czyste, bezpośrednie wyjście idealne do produkcyjnych pipeline’ów agentów.

Uważaj na

Tylko tryb bez myślenia; jeśli potrzebujesz bloków rozumowania chain-of-thought, szukaj gdzie indziej.
80 mld parametrów łącznie oznacza poważny sprzęt do lokalnego uruchomienia mimo niskiej liczby aktywnych parametrów.
Producent nie opublikował szczegółowego podsumowania licencji na stronie modelu — sprawdź repozytorium przed użyciem komercyjnym.

Najlepszy do

Kodowanie

Agenci i użycie narzędzi

Długi kontekst

Działa lokalnie

Podpowiedzi do wypróbowania

Debuguj narzędzie agenta, które nie działa

Mam agenta kodującego w Pythonie, który wywołuje narzędzie shell do uruchomienia pytest. Narzędzie zwraca kod wyjścia 1, ale agent ciągle próbuje ponownie tę samą komendę, nie czytając błędów. Napisz obsługę wywołania narzędzia i logikę ponawiania, tak aby agent analizował stderr, identyfikował nieudany test i próbował ukierunkowanej poprawki przed ponowną próbą.

Refaktoryzuj duży moduł

Oto moduł Pythona o długości 400 linii, który miesza dostęp do bazy danych, logikę biznesową i serializację HTTP w jednym pliku. Podziel go na trzy pliki zgodnie z czystą architekturą warstwową, zachowaj wszystkie publiczne sygnatury funkcji i dodaj krótki komentarz na początku każdego nowego pliku wyjaśniający jego odpowiedzialność.

Napisz narzędzie CLI do tworzenia szkieletu projektu

Napisz samodzielne narzędzie CLI w Pythonie używające argparse, które tworzy szkielet nowego projektu FastAPI. Powinno stworzyć strukturę katalogów z folderami app, models, routers i tests, wygenerować minimalny main.py, requirements.txt z fastapi i uvicorn oraz README z instrukcją uruchomienia jednym poleceniem.

Porównaj z

Qwen3.8 Max (0902)
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $2.00/M wejście, $6.00/M wyjście
Qwen3.7 Plus
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.32/M wejście, $1.28/M wyjście
Qwen3.6 Plus
Model tylko z API
Kontekst 1,000,000 tokenów · $0.33/M wejście, $1.95/M wyjście
Qwen3.6 Max Preview
Model tylko z API
Kontekst 262,144 tokenów · $1.03/M wejście, $6.16/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od qwen

Pytania, które ludzie zadają

Czy mogę uruchomić Qwen3-Coder-Next lokalnie?: Tak, wagi są otwarte i dostępne na Hugging Face pod Qwen/Qwen3-Coder-Next. Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM i KTransformers wspierają ten model, choć 80 mld parametrów łącznie oznacza, że potrzebujesz znacznego sprzętu.
Ile kosztuje przez API i jak długie jest okno kontekstu?: Cena to $0.12 za milion tokenów wejściowych i $0.80 za milion tokenów wyjściowych, z natywnym oknem kontekstu 262 144 tokenów.
Czym różni się od innych modeli Qwen3?: Qwen3-Coder-Next jest stworzony specjalnie dla agentów kodujących, działa tylko w trybie bez myślenia, pomija bloki chain-of-thought i kładzie nacisk na użycie narzędzi, odzyskiwanie po błędach wykonania oraz zadania agentowe na długą metę, zamiast na szeroką zdolność konwersacyjną.

Wyrok kapitana
Rzadki otwarty model, który poważnie traktuje wdrożenie agentów — efektywność MoE czyni ciągłe hostowanie naprawdę praktycznym.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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 ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Gemma 3 4B

TEXT / LLM

Mixtral 8x22B Instruct

TEXT / LLM

Qwen3 Coder 480B A35B

TEXT / LLM

DeepSeek Flash Latest

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

Qwen3 Coder Next to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm qwen kodowanie agenci długi kontekst lokalny

Przeglądaj według rodziny modeli