Alibaba Cloud выпустила Qwen3-Coder-Next — специализированную модель для программирования, построенную на базе сверхразреженной архитектуры MoE (Mixture of Experts). При общем объеме в 80 млрд параметров, во время инференса активируются всего 3 млрд, что обеспечивает скорость работы на уровне легких моделей при качестве ответов уровня DeepSeek V3.2.

Заточена под агентов, а не просто чат

Главное отличие Qwen3-Coder-Next от предыдущих итераций — фокус на Agentic Coding. Вместо классической оптимизации «текст в код», модель обучалась работать в итеративном цикле: генерация → выполнение → анализ ошибок → исправление.

Для этого Alibaba использовала 800 тысяч верифицированных задач с исполняемыми средами и данные о траекториях работы реальных AI-агентов. Это делает модель идеальным «движком» для инструментов вроде Cursor или OpenClaw.

Технические характеристики

• Архитектура: Hybrid Attention + Sparse MoE.
• Параметры: 80B всего, ~3B активных на токен.
• Эксперты: 512 экспертов, из которых одновременно работают только 10.
• Контекстное окно: 256K токенов.
• Особенности: Это «чистая» модель без встроенного Chain-of-Thought (не рассуждает вслух), оптимизированная для прямой работы с CLI, браузером и инструментами разработки.

Бенчмарки и производительность

В тестах на решение реальных программных задач SWE-bench Verified модель набрала 70.6 балла, обойдя DeepSeek V3.2 (70.2). В тестах на работу с терминалом (Terminal-Bench 2.0) результат составил 36.2, что ставит её в один ряд с топовыми проприетарными решениями от MiniMax и Zhipu.

Для вайбкодеров это означает появление мощного и быстрого Open Source решения, которое можно запускать локально или на недорогих инстансах, получая при этом уровень автономности, необходимый для сложных рефакторингов и написания целых фич «под ключ».