Qwen3-Coder-Next：千问把“代码模型”再往前推了一步Qwen3-Coder-Next：千问把“代码模型”再

Qwen3-Coder-Next：千问把“代码模型”再往前推了一步

2026年2月4日，阿里巴巴通义千问团队正式发布 Qwen3-Coder-Next —— 一款专为编码代理（Coding Agent）与本地开发场景打造的开放权重语言模型。

作为Qwen3-Coder系列的最新成员，该模型在保持卓越编程能力的同时，将推理成本降至前所未有的水平，为开发者提供“开箱即用”的高效编程体验。

仅激活 30 亿参数（总参数量达 800 亿），即可实现媲美激活参数量高出 10–20 倍模型的性能，为智能体部署提供极高的性价比。

通过精心设计的训练方案，该模型在长程推理、复杂工具调用以及执行失败后的恢复方面表现出色，确保在动态编码任务中具备稳健性能。

原生支持 256k 上下文长度，并能适配多种脚手架模板，可无缝集成各类 CLI/IDE 平台（例如 Claude Code、Qwen Code、Qoder、Kilo、Trae、Cline 等），全面支持多样化的开发环境。

下图汇总了在多个广泛使用的编程智能体基准上的表现，包括 SWE-Bench（Verified、Multilingual、Pro）、TerminalBench 2.0 和 Aider。

下图展示了 Qwen3-Coder-Next 如何在效率与性能之间取得更优的帕累托权衡。

尽管激活参数规模仅为 3B，Qwen3-Coder-Next 在多项权威基准测试中展现出惊人实力：这一“以小博大”的能力源于模型在 7.5T tokens 训练数据（其中代码占比 70%）上的深度训练，以及针对工具调用、环境交互等 Agent 能力的专项优化。

与 2025 年 7 月发布的超大规模 Qwen3-Coder-480B-A35B（480B 总参数，35B 激活）相比，Qwen3-Coder-Next 的定位更加聚焦：

Qwen3-Coder-Next 专为长时程、多工具、可验证的编程任务设计，能够：