説明
Qwen3-Coder-Nextは、コーディングエージェントとローカル開発のために特別に設計された高度な言語モデルです。Qwen3-Next-80B-A3B-Baseアーキテクチャに基づいて構築されており、ハイブリッドアテンションとエキスパートの混合（MoE）を取り入れてパフォーマンスを向上させています。このモデルは、大規模な実行可能タスク合成、環境相互作用、強化学習を使用してトレーニングされており、コーディングおよびエージェント能力を大幅に向上させながら、推論コストを低く抑えています。
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このモデルは、単なるパラメータスケーリングではなく、エージェントトレーニング信号のスケーリングを重視しています。実行可能な環境とペアになった検証可能なコーディングタスクの大規模なコレクションから学習し、直接的な環境フィードバックを通じて適応し、改善します。これには、コード中心のデータに対する継続的な事前トレーニング、高品質なエージェントの軌跡に対する監視付きファインチューニング、ソフトウェアエンジニアリングやウェブ開発などの分野に特化したエキスパートトレーニングが含まれます。
Qwen3-Coder-Nextは、SWE-BenchやTerminalBench 2.0などのコーディングエージェントベンチマークで非常に優れたパフォーマンスを発揮します。SWE-Bench Verifiedで70％以上を達成し、多言語環境やより難易度の高いベンチマークでも競争力を維持しています。サイズが小さいにもかかわらず、より大きなオープンソースモデルと同等またはそれ以上のパフォーマンスを示し、長期的な推論やマルチターンエージェントタスクにおける効率性を証明しています。
このモデルの効率性は、パフォーマンスとコストの間の改善されたパレートトレードオフによって強調されており、エージェントの展開においてコスト効果の高いソリューションとなっています。ウェブ開発、コマンドラインインターフェース、ブラウザ利用など、さまざまなダウンストリームアプリケーションに統合でき、その多様性と実用性を示しています。
- カテゴリーAIモデルとLLM
- 料金モデルオープンソース
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
Qwen3-Coder-Nextのハイライト
オープンウェイトの言語モデル
ハイブリッドアテンションアーキテクチャ
エキスパートの混合（MoE）
スケールでのエージェントトレーニング
推論コストの削減
コーディングベンチマークでの高パフォーマンス
長期的な推論
コスト効果の高い展開
Qwen3-Coder-Nextをはじめる
モデルページにアクセス: Qwen3-Coder-Nextのウェブサイトを訪問
認証: 資格情報でログイン
設定: モデルパラメータを設定
プロンプトを送信: コーディングタスクを入力
ファインチューニング: フィードバックに基づいて調整
Qwen3-Coder-Nextの使用例
- コーディングエージェント
- ローカル開発
- ウェブ開発
- コマンドラインインターフェース
- ブラウザ自動化
