Qwen: Qwen3 Coder Next

qwen/qwen3-coder-next
Документация

Qwen3-Coder-Next — это языковая модель с открытым весом и архитектурой причинно-следственного типа, оптимизированная для агентов кодинга и локальных рабочих процессов разработки. Она использует разреженную конструкцию MoE с 80B общими параметрами, из которых при обработке каждого токена активируется только 3B, что обеспечивает производительность, сопоставимую с моделями, имеющими в 10–20x более высокую активную вычислительную нагрузку. Это делает её хорошо подходящей для затратно-чувствительного и постоянно работающего развертывания агентов. Модель обучена с сильным акцентом на агентский сценарий и надёжно работает при выполнении длительных задач по кодингу, сложном использовании инструментов и восстановлении после сбоев выполнения. Благодаря собственному контекстному окну 256k она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE и хорошо адаптируется к распространённым агентским каркасам, используемым современными инструментами разработки. Модель работает исключительно в режиме без рассуждений и не генерирует блоки thinking, что упрощает интеграцию для производственных агентов кодинга.

Модальности
Вход / выход за 1 млн
14,40 ₽ / 95,99 ₽
Контекст
262 144
Добавлена
4 февр. 2026 г.

Провайдеры

Провайдер выбирается автоматически с учётом цены и доступности. Для явного выбора скопируйте его ID из таблицы. Как указать провайдера

Провайдеры: 1Варианты: 1

ПровайдерВход / 1 млнВыход / 1 млнКэш / 1 млнЗадержкаСкоростьДоступность
BF16
14,40 ₽95,99 ₽8,40 ₽814 мс52 ток/с100,00%

Цены

Стоимость показана в рублях по текущему курсу пополнения. Итоговая сумма зависит от фактического usage ответа.

ОперацияСтоимость
Входные токены14,40 ₽за 1 млн токенов
Выходные токены95,99 ₽за 1 млн токенов
Чтение кэша8,40 ₽за 1 млн токенов

Бенчмарки

Результаты стандартизированных оценок. Для индексов, ELO и точности большее значение означает лучший результат.

Artificial Analysis

Сводные индексы способностей модели.

Источник
Интеллекттоп 58%
9,2индекс

место 203 из 350

Кодтоп 61%
36,2индекс

место 85 из 140

Агентные задачитоп 89%
0,9индекс

место 86 из 97

Публичные eval-задачи

Точность опубликованных прогонов.

Источник
GPQA Diamond
74,7%точность

1 386 задач

τ-bench Verified — Airline
55,9%точность

350 задач

Данные API на 17.10.2026, 19:58:17.

Параметры и модальности

Поддержка параметров синхронизирована с текущей версией модели.

Входные модальности

text

Выходные модальности

text
frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokenspresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

Пример запроса

curl https://gorouter.ru/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GOROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-coder-next",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}]
  }'