Qwen3 Coder Next
нейросеть
Qwen3 Coder Next — открытая MoE-модель от Qwen для кодинг-агентов и локальной разработки, доступная по API в BotHub
Макс. длина ответа
(в токенах)
Размер контекста
(в токенах)
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Qwen3 Coder Next?
Qwen3 Coder Next — языковая модель с открытыми весами от Qwen, собранная под кодинг-агентов и рабочие сценарии локальной разработки. В основе разреженная архитектура MoE: 80 млрд параметров всего и лишь 3 млрд активируются на токен, поэтому вычисления расходуются экономно без отказа от масштаба модели. Через BotHub она открывается из России без VPN и зарубежной карты: вы платите рублями по факту за токены, а не за подписку, и неизрасходованные токены не сгорают. Рядом, в одном окне, больше 250 моделей — сравните ответы на одной и той же задаче и переключитесь, не переписывая интеграцию: API единый и совместим с OpenAI. Переписка шифруется по AES-GCM, а командам доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Типовые задачи: подключить модель движком к агенту, который правит репозиторий и прогоняет тесты; разобрать незнакомый код и описать его логику; найти причину падающего теста и предложить патч; перенести модуль с одного фреймворка на другой; собрать внутренний сервис ревью, где модель первой смотрит на пулл-реквест.Частые вопросы о Qwen3 Coder Next
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это модель Qwen, ориентированная на работу с кодом: генерация функций и модулей, рефакторинг, разбор чужих репозиториев, поиск ошибок и объяснение логики. Контекстное окно в 262 144 токена позволяет загрузить крупный проект или документацию целиком и обсуждать их в одном диалоге.
Лимит вывода — до 235 929 токенов за один ответ, этого хватает на целый модуль с тестами, подробный разбор кода или большую техническую документацию. Если ответ всё же обрывается, просто попросите продолжить — модель подхватит с места остановки.
В наших данных отдельный режим рассуждений у этой модели не отмечен, поэтому обещать его мы не будем. На практике помогает простой приём: попросите разобрать задачу по шагам и показать ход мысли перед финальным кодом — качество ответа заметно растёт.
Да, модель поддерживает function calling и структурированный вывод в JSON. Это удобно для агентов, автотестов, линтеров и интеграций с вашими сервисами. Через единый OpenAI-совместимый API BotHub вы подключаете её один раз и переключаетесь на другие модели без переписывания кода.
На вход принимаются изображения и документы: можно отправить скриншот ошибки, схему архитектуры, макет интерфейса или файл со спецификацией и обсудить их вместе с кодом. Приём аудио и видео в наших данных не отмечен, отвечает модель текстом.
Модели семейства Qwen обучались на многоязычных данных, поэтому задачи на русском они разбирают уверенно. Формулируйте требования так же, как коллеге: что за стек, какой результат нужен, какие ограничения. В BotHub модель доступна из России без VPN и зарубежной карты, оплата в рублях.