Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3-Coder-Next nang lokal?

Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face sa Qwen/Qwen3-Coder-Next. Sinusuportahan ito ng Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM at KTransformers, pero ang 80B kabuuang parameters ay nangangailangan ng malaking hardware.

Magkano ang gastos sa API, at gaano kahaba ang context?

Ang presyo ay $0.12 kada milyon na input tokens at $0.80 kada milyon na output tokens, na may native context window na 262,144 tokens.

Paano ito naiiba sa ibang Qwen3 models?

Ang Qwen3-Coder-Next ay espesyal na ginawa para sa coding agents, hindi pangkalahatang gamit: tumatakbo lang ito sa non-thinking mode, hindi gumagamit ng chain-of-thought blocks, at ang pagsasanay ay nakatuon sa paggamit ng tool, pag-recover mula sa execution failures, at mahahabang agentic tasks kaysa sa malawakang conversational ability.

Qwen3 Coder Next

5847°

#llm #qwen #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto #lokal

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Qwen | 262,144 token context | $0.12/M input, $0.80/M output. Ang Qwen3-Coder-Next ay isang open-weight causal language model na in-optimize para sa coding agents at local development workflows. Gumagamit ito ng sparse MoE design na may 80B kabuuang parameter at 3B lamang ang na-activate kada token, naghahatid ng performance na katumbas ng mga modelong may 10 hanggang 20x na mas mataas na active compute, kaya angkop ito para sa cost-sensitive, palaging-on na deployment ng agent. Ang modelo ay sinanay na may malakas na agentic focus at maaasahan sa mga long-horizon coding tasks, komplikadong…Qwen | 262,144 token context | $0.12/M input, $0.80/M output. Ang Qwen3-Coder-Next ay isang open-weight causal language model na in-optimize para sa coding agents at local development workflows. Gumagamit ito ng sparse MoE design na may 80B kabuuang parameter at 3B lamang ang na-activate kada token, naghahatid ng performance na katumbas ng mga modelong may 10 hanggang 20x na mas mataas na active compute, kaya angkop ito para sa cost-sensitive, palaging-on na deployment ng agent. Ang modelo ay sinanay na may malakas na agentic focus at maaasahan sa mga long-horizon coding tasks, komplikadong paggamit ng tool, at pag-recover mula sa mga pagkabigo sa execution. Sa native na 256k context window, madaling na-integrate sa mga totoong CLI at IDE environment at mahusay sa mga karaniwang agent scaffolds na ginagamit ng mga modernong coding tools. Gumagana ang modelo nang eksklusibo sa non-thinking mode at hindi naglalabas ng mga block, na nagpapadali ng integration para sa production coding agents.

Mga gabay para sa model na ito

Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Qwen3-Coder-Next ay isang open-weight MoE model mula sa Qwen na partikular na ginawa para sa coding agents, na may 80B kabuuang parameters ngunit 3B lang ang aktibo kada token. Ang kahusayan na ito ay ginagawang posible ang palagiang deployment ng agent sa mas mababang compute cost kumpara sa mga modelong may katulad na kakayahan. Kung nagpapatakbo ka ng coding agents sa CLI o IDE at gusto mo ng isang bagay na maaari mong i-host sa sarili mo, sulit itong tingnan.

Kilalang-kilala sa

MoE design: 80B kabuuan, 3B aktibo kada token — mababang gastos sa inference para sa antas ng kakayahan.
Native 256k context na kayang hawakan ang malalaking codebase at mahahabang multi-step agent sessions.
Sinanay para sa agentic na trabaho: paggamit ng tool, mahahabang tasks, at pag-recover mula sa execution failures.
Naka-integrate sa Claude Code, Cline, LM Studio, Ollama, llama.cpp at mga katulad na scaffolds.
Walang thinking-mode overhead — malinis at direktang output na angkop sa production agent pipelines.

Mag-ingat sa

Non-thinking mode lang; kung kailangan mo ng chain-of-thought reasoning blocks, maghanap sa iba.
Ang 80B kabuuang parameters ay nangangahulugan ng seryosong hardware para sa lokal na deployment kahit mababa ang aktibong bilang.
Hindi pa nailalathala ng gumawa ang detalyadong lisensya sa pahina ng modelo — suriin ang repo bago gamitin sa komersyo.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Mahabang konteksto

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

I-debug ang failing agent tool

Mayroon akong Python coding agent na tumatawag ng shell tool para patakbuhin ang pytest. Nagbabalik ang tool ng exit code 1 pero paulit-ulit pa rin ang agent sa parehong command nang hindi binabasa ang error output. Isulat ang tool-call handler at retry logic para mabasa ng agent ang stderr, matukoy ang failing test, at subukang ayusin ito bago mag-retry.

I-refactor ang malaking module

Narito ang isang 400-line Python module na pinaghalo ang database access, business logic, at HTTP serialization sa iisang file. Hatiin ito sa tatlong files ayon sa malinis na layered architecture, panatilihin ang lahat ng kasalukuyang public function signatures, at magdagdag ng maikling komento sa itaas ng bawat bagong file na nagpapaliwanag ng responsibilidad nito.

Sumulat ng CLI scaffolding tool

Sumulat ng self-contained Python CLI tool gamit ang argparse na nag-scaffolds ng bagong FastAPI project. Dapat itong gumawa ng directory structure na may app, models, routers, at tests folders, bumuo ng minimal main.py, isang requirements.txt na may fastapi at uvicorn, at isang README na may one-command run instruction.

Ihambing sa

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

Higit pang mga text model mula sa qwen

Mga tanong na madalas itanong

Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen3-Coder-Next nang lokal?: Oo, bukas ang weights at available sa Hugging Face sa Qwen/Qwen3-Coder-Next. Sinusuportahan ito ng Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX-LM at KTransformers, pero ang 80B kabuuang parameters ay nangangailangan ng malaking hardware.
Magkano ang gastos sa API, at gaano kahaba ang context?: Ang presyo ay $0.12 kada milyon na input tokens at $0.80 kada milyon na output tokens, na may native context window na 262,144 tokens.
Paano ito naiiba sa ibang Qwen3 models?: Ang Qwen3-Coder-Next ay espesyal na ginawa para sa coding agents, hindi pangkalahatang gamit: tumatakbo lang ito sa non-thinking mode, hindi gumagamit ng chain-of-thought blocks, at ang pagsasanay ay nakatuon sa paggamit ng tool, pag-recover mula sa execution failures, at mahahabang agentic tasks kaysa sa malawakang conversational ability.

Hatol ng Kapitan
Isang bihirang open-weight model na seryosong tinuturing ang agent deployment — ang MoE efficiency ay ginagawang praktikal ang palagiang hosting.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mistral Nemo Instruct 2407

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Qwen3 Coder Next ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm qwen pag-coding mga ahente mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model