Qwen3 Coder Next
Red Neuronal
Qwen3 Coder Next es un modelo MoE abierto de Qwen para agentes de código y desarrollo local, disponible vía API en BotHub.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen3 Coder Next?
Qwen3 Coder Next es un modelo de lenguaje de pesos abiertos de Qwen, diseñado para agentes de programación y escenarios de desarrollo local. Se basa en una arquitectura MoE dispersa: 80 mil millones de parámetros en total y solo 3 mil millones activados por token, lo que permite un uso eficiente de los recursos sin sacrificar la escala. A través de BotHub, está disponible sin necesidad de VPN ni tarjetas extranjeras: paga por uso (tokens), sin suscripciones, y los tokens no utilizados no caducan. Acceda a más de 250 modelos en una sola ventana, compare respuestas y cambie de modelo sin reescribir la integración gracias a una API unificada compatible con OpenAI. La comunicación está cifrada mediante AES-GCM, y los equipos cuentan con contratos, facturación, EDI y un panel de administración con límites. Casos de uso típicos: conectar el modelo como motor a un agente que edita repositorios y ejecuta pruebas; analizar código desconocido y explicar su lógica; encontrar la causa de una prueba fallida y proponer un parche; migrar un módulo de un framework a otro; crear un servicio interno de revisión donde el modelo analiza el pull request primero.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 Coder Next
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de Qwen enfocado en el código: generación de funciones y módulos, refactorización, análisis de repositorios, búsqueda de errores y explicación de lógica. Su ventana de contexto de 262,144 tokens permite cargar proyectos grandes o documentación completa para discutirlos en un solo diálogo.
El límite de salida es de hasta 235,929 tokens por respuesta, suficiente para un módulo completo con pruebas, un análisis detallado de código o documentación técnica extensa. Si la respuesta se corta, simplemente pida continuar y el modelo retomará desde donde se detuvo.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento separado para este modelo, por lo que no podemos prometerlo. En la práctica, un truco sencillo ayuda: pídale que descomponga la tarea paso a paso y muestre su proceso de pensamiento antes del código final; la calidad de la respuesta mejora notablemente.
Sí, el modelo admite 'function calling' y salida estructurada en JSON. Esto es útil para agentes, pruebas automáticas, linters e integraciones con sus servicios. A través de la API unificada compatible con OpenAI de BotHub, puede conectarlo una vez y cambiar a otros modelos sin reescribir el código.
Se aceptan imágenes y documentos: puede enviar una captura de pantalla de un error, un esquema de arquitectura, un diseño de interfaz o un archivo de especificación y discutirlos junto con el código. La recepción de audio y video no está registrada en nuestros datos; el modelo responde con texto.
Los modelos de la familia Qwen han sido entrenados con datos multilingües, por lo que manejan tareas en español con confianza. Formule sus requisitos como lo haría con un colega: qué stack utiliza, qué resultado necesita y qué limitaciones existen. En BotHub, el modelo está disponible sin necesidad de VPN ni tarjetas extranjeras, con opciones de pago locales.