Qwen3 Coder Next
Réseau Neuronal
Qwen3 Coder Next : modèle MoE ouvert de Qwen pour le codage et le développement local, disponible via l'API BotHub.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 262 144 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 235 929 tokens
- Fonctionnalités
- appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen3 Coder Next?
Qwen3 Coder Next est un modèle de langage open-weights de Qwen, conçu pour les agents de codage et les scénarios de développement local. Basé sur une architecture MoE clairsemée : 80 milliards de paramètres au total, dont seulement 3 milliards activés par jeton, permettant une efficacité de calcul sans sacrifier l'échelle. Via BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère : vous payez en roubles à l'usage, sans abonnement, et les jetons inutilisés ne sont pas perdus. Accédez à plus de 250 modèles dans une seule fenêtre, comparez les réponses et basculez sans réécrire l'intégration grâce à une API unique compatible avec OpenAI. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM, et les équipes bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Cas d'usage : connecter le modèle à un agent pour corriger un dépôt et exécuter des tests ; analyser du code inconnu et expliquer sa logique ; identifier la cause d'un test échoué et proposer un correctif ; migrer un module d'un framework à un autre ; créer un service de revue interne où le modèle examine les pull requests.Questions fréquentes sur Qwen3 Coder Next
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle Qwen axé sur le code : génération de fonctions et modules, refactoring, analyse de dépôts, débogage et explication logique. Sa fenêtre de contexte de 262 144 jetons permet de charger un projet entier ou une documentation pour en discuter.
La limite de sortie est de 235 929 jetons par réponse, suffisant pour un module complet avec tests, une analyse détaillée ou une documentation technique. Si la réponse est coupée, demandez simplement de continuer : le modèle reprendra là où il s'est arrêté.
Nous n'avons pas noté de mode de raisonnement spécifique pour ce modèle. En pratique, une astuce simple aide : demandez de décomposer la tâche étape par étape et de montrer le raisonnement avant le code final ; la qualité de la réponse s'améliore nettement.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. C'est pratique pour les agents, les tests auto, les linters et vos intégrations. Via l'API BotHub compatible OpenAI, connectez-le une fois et basculez entre les modèles sans réécrire le code.
Les images et documents sont acceptés : envoyez une capture d'erreur, un schéma d'architecture, une maquette ou une spécification pour en discuter avec le code. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge ; le modèle répond par texte.
Les modèles Qwen sont entraînés sur des données multilingues et traitent donc les tâches en français avec assurance. Formulez vos exigences comme pour un collègue : stack, résultat attendu, contraintes. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN, avec paiement en roubles.