В чем преимущество архитектуры MoE в Qwen3 Coder Next?

Архитектура Mixture-of-Experts позволяет использовать только 3 миллиарда активных параметров из 80 миллиардов для каждого запроса, что значительно ускоряет генерацию без потери качества ответов.

Какой максимальный объем данных может обработать модель за один раз?

Модель поддерживает контекстное окно до 262 144 токенов, что позволяет анализировать целые репозитории или очень длинные технические документы через alltokens.

Поддерживает ли модель работу с инструментами и структурированным выводом?

Да, Qwen3 Coder Next поддерживает функции tool_choice, работу с внешними инструментами (tools) и структурированные форматы ответов, что делает её идеальной для интеграции в рабочие процессы разработки.

Qwen: Qwen3 Coder Next

QwenОбновлено: 04 февраля 2026 г.

Qwen3 Coder Next — это специализированная языковая модель с открытыми весами, оптимизированная для задач программирования и локальной разработки. Благодаря архитектуре MoE с 80 миллиардами параметров, из которых активны только 3 миллиарда, она обеспечивает высокую скорость работы при сохранении глубокой экспертизы в кодинге.

Использовать через API

Метрики

Вход

14 ₽/M

Выход

100 ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

04 февраля 2026 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Qwen3-Coder-Next — это открытая каузальная языковая модель, оптимизированная для работы в качестве ИИ-агента для написания кода и локальных процессов разработки. Она использует архитектуру разреженной смеси экспертов MoE с общим объемом 80 миллиардов параметров, из которых на каждый токен активируется всего 3 миллиарда. Это обеспечивает производительность, сопоставимую с моделями, требующими в 10–20 раз больше вычислительных мощностей, что делает ее идеальным решением для экономичного и постоянного развертывания агентов. Модель обучена с упором на агентное поведение и демонстрирует надежную работу в долгосрочных задачах программирования, сложном использовании инструментов и восстановлении после ошибок выполнения. Благодаря нативному контекстному окну в 256k токенов, она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE, а также адаптируется к популярным фреймворкам для создания агентов. Модель работает исключительно в режиме без рассуждений и не генерирует блоки think, что упрощает ее интеграцию в готовые решения для автоматизации кодинга через alltokens.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Qwen: Qwen3 Coder NextТекущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

14 / 100

Qwen: Qwen3 Coder NextТекущая

262k

14 / 100

Модель

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

Для чего

Обе модели построены на архитектуре Qwen3 с аналогичным количеством активных параметров, но Coder Next сфокусирована на генерации кода, а Thinking — на логических рассуждениях.

Контекст

262k

Цена ₽

13 / 97

Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking

262k

13 / 97

Модель

DeepSeek: DeepSeek V3.1

Для чего

Является прямым конкурентом в области разработки ПО и автоматизации написания кода с сопоставимой производительностью в сложных технических задачах.

Контекст

164k

Цена ₽

27 / 99

DeepSeek: DeepSeek V3.1

164k

27 / 99

Модель

AllenAI: Olmo 3.1 32B Instruct

Для чего

Представляет собой альтернативное решение с открытыми весами для инструктивного взаимодействия, хотя Qwen3 Coder Next предлагает более глубокую специализацию на программировании.

Контекст

66k

Цена ₽

25 / 75

AllenAI: Olmo 3.1 32B Instruct

66k

25 / 75

Когда выбирать

Разработка сложных программных систем и написание кода на различных языках программирования
Создание автономных кодинг-агентов, требующих высокой скорости отклика и точности
Работа с объемными кодовыми базами благодаря поддержке контекстного окна до 262 144 токенов

Когда не выбирать

Написание художественных текстов или выполнение творческих задач, не связанных с технологиями
Задачи, требующие глубоких знаний в узких гуманитарных областях, таких как юриспруденция или медицина
Простые диалоговые сценарии, где избыточна специализированная архитектура для программистов