Zespół Qwen wydał Qwen3-Coder-Next
Zespół Qwen wydał 2 lutego 2026 roku Qwen3-Coder-Next. Model ma 80 mld parametrów, ale podczas generowania aktywuje 3 mld. Został wytrenowany z myślą o agentach programistycznych, ma okno kontekstu 256 tys. tokenów i działa bez osobnego trybu rozumowania.
Karta Qwen3-Coder-Next udostępnia wagi na licencji Apache 2.0, konfigurację uruchomienia i wyniki ewaluacji.
Benchmarki
Wykres i tabela z oficjalnej karty Qwen3-Coder-Next. Źródło: Qwen / Hugging Face.
Producent podaje 44,3% w SWE-bench Pro, 70,6% w SWE-bench Verified i 36,2% w Terminal-Bench 2.0. Najmocniejsza teza dotyczy efektywności: model z 3 mld aktywnych parametrów ma konkurować z wyraźnie większymi modelami kodującymi.
Wykres pokazuje jednak wynik osiągnięty w konkretnym środowisku agentowym. Zmiana programu prowadzącego test, poleceń, narzędzi albo budżetu może przesunąć rezultat bez zmiany wag modelu. Dotyczy to szczególnie SWE-bench i Terminal-Bench.
Co z tego wynika
Qwen3-Coder-Next jest interesującym kandydatem do lokalnych i tańszych agentów, bo niska liczba aktywnych parametrów może ograniczyć koszt obliczeń. Nie redukuje jednak pamięci wymaganej do przechowania całego modelu 80B.
Najważniejszym testem będzie praca w tym samym harnessie co modele porównawcze. Bez tego wykres „jakość względem liczby aktywnych parametrów” łączy dwa źródła przewagi: sam model i otaczający go system.
Źródła
Wykorzystuję treści generowane przez AI jako część mojego codziennego procesu nauki.