描述
Qwen3-Coder-Next 是一个先进的语言模型，专门为编码代理和本地开发设计。基于 Qwen3-Next-80B-A3B-Base 架构构建，它结合了混合注意力和专家混合（MoE）以增强其性能。该模型使用大规模可执行任务合成、环境交互和强化学习进行训练，这显著提升了其编码和代理能力，同时保持较低的推理成本。
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该模型强调扩展代理训练信号，而不仅仅是参数扩展。它从大量可验证的编码任务和可执行环境中学习，使其能够通过直接的环境反馈进行适应和改进。这包括在以代码为中心的数据上继续预训练，在高质量代理轨迹上进行监督微调，以及在软件工程和网页开发等领域进行专业化的专家训练。
Qwen3-Coder-Next 在编码代理基准测试中表现优异，如 SWE-Bench 和 TerminalBench 2.0。在 SWE-Bench Verified 上超过 70%，并在多语言环境和更具挑战性的基准测试中保持竞争力。尽管其规模较小，但其性能与更大开源模型相当或更优，展示了其在长时间推理和多轮代理任务中的高效性。
该模型的效率通过其在性能和成本之间的改进帕累托权衡得以体现，使其成为代理部署的成本效益解决方案。它可以集成到各种下游应用中，包括网页开发、命令行接口和浏览器使用，展示了其多功能性和实用性。
- 类别AI 模型与大语言模型
- 定价模式开源
- 部署云端
- 平台网页版
Qwen3-Coder-Next亮点
开放权重语言模型
混合注意力架构
专家混合（MoE）
大规模代理训练
降低推理成本
在编码基准测试中表现优异
长时间推理
成本效益部署
Qwen3-Coder-Next入门
访问模型页面：访问 Qwen3-Coder-Next 网站
身份验证：使用您的凭据登录
配置：设置模型参数
发送提示：输入您的编码任务
微调：根据反馈进行调整
Qwen3-Coder-Next的使用案例
- 编码代理
- 本地开发
- 网页开发
- 命令行接口
- 浏览器自动化
