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Qwen: Qwen3 Coder Next
qwen/qwen3-coder-next
Nossa análise
Análise com auxílio de IA baseada nas fontes abaixo. A adequação é uma avaliação editorial; teste com suas próprias tarefas.
qwen/qwen3-coder-next é um modelo de linguagem de pesos abertos, somente texto, voltado a agentes de codificação e desenvolvimento local. Segundo sua documentação, usa arquitetura MoE esparsa com 80B de parâmetros totais e 3B ativados, contexto nativo de 262.144 tokens e licença Apache-2.0. A Qwen relata fortes capacidades agênticas e de chamada de ferramentas, além de eficiência comparável a modelos com muito mais parâmetros ativos; são alegações do fornecedor sem verificação independente aqui. O catálogo da OpenRouter confirma E/S de texto, ferramentas e saídas estruturadas.[1][2]
Pontos fortes
- Design MoE esparso com 80B de parâmetros totais e apenas 3B ativados, que o fornecedor posiciona como altamente econômico para implantar agentes.[1][2]
- Contexto nativo de 262.144 tokens e adaptabilidade a modelos de scaffold para integrações CLI/IDE como Claude Code, Cline e Qwen Code.[1][2]
- Amplo suporte a chamadas de ferramentas e saídas estruturadas, com opções locais documentadas (Ollama, llama.cpp, LM Studio, MLX-LM, KTransformers) e serviço compatível com OpenAI via vLLM ou SGLang.[1][2]
Limitações
- Entrada e saída somente de texto; o catálogo não reporta capacidade multimodal.[1]
- Apenas modo sem raciocínio: a documentação afirma que o modelo não emite blocos de pensamento e o catálogo lista reasoning como null.[1][2]
- A evidência se limita à ficha do fornecedor e a um catálogo agregador; as alegações de eficiência e capacidade agêntica são reportadas pela fonte, o corte de conhecimento não é informado e vale validar cargas de trabalho reais antes da adoção.[1][2]
Onde usar
- Assistentes de codificação agênticos que dependem de chamadas de ferramentas e execução em múltiplas etapas, alinhados ao objetivo de design declarado.[1][2]
- Fluxos de desenvolvimento auto-hospedados ou locais em que o baixo número de parâmetros ativados pode reduzir o custo de serviço, sujeito a testes no seu próprio hardware.[1][2]
- Tarefas de código em escala de repositório que podem se beneficiar da janela de contexto longa, candidatas a um piloto se a compreensão de bases de código grandes for relevante.[1][2]
Fontes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen: Qwen3 Coder NextFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
- [2] Model documentation · Qwen: Qwen3 Coder NextFontes consultadas: 13 de nov. de 2026
Sobre este modelo
A descrição abaixo é o texto original fornecido pelo OpenRouter, no idioma da fonte.
Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per...
Especificações
- ID do modelo
- qwen/qwen3-coder-next
- ID canônico
- qwen/qwen3-coder-next-2025-02-03
- Criador
- qwen
- Adicionado ao OpenRouter
- 04.02.2026
- Comprimento de contexto
- 262,144
- Modalidade
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de saída
- text
- Preço por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.120 / saída $0.800
- Corte de conhecimento
- —
- Data de expiração
- —
Tarefas e capacidades
Uma nota aparece apenas quando a fonte fornece uma medição correspondente para aquela tarefa, o modelo está ativo e a coorte tem pelo menos 10 modelos comparáveis. A coluna de capacidade lista fatos declarados pela fonte — formatos compatíveis, raciocínio e parâmetros de ferramentas — que não são qualidade medida.
| Tarefa | Nota | Capacidade declarada pela fonte |
|---|---|---|
| Qualidade geral | Sem medição | — |
| Programação | CC — abaixo da faixa B | — |
| Agentes | CC — abaixo da faixa B | parâmetros: structured_outputs, tool_choice, tools |
| Escrita | Sem medição | saída: text |
| Raciocínio | Sem medição | — |
| Análise de documentos | Sem medição | — |
| Visão | Sem medição | — |
| Geração de imagens | Sem medição | — |
| Áudio | Sem medição | — |
| Vídeo | Sem medição | — |
| Embeddings | Sem medição | — |
Avaliações
| Fonte | Benchmark | Valor | Nota | Dados obtidos |
|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis | Coding index | 36.2 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
| Artificial Analysis | Agentic index | 0.9 | CC — abaixo da faixa B | 13.11.2026 |
Como funcionam as notas
Cada nota compara um modelo apenas com outros modelos avaliados pela mesma fonte e métrica no snapshot atual. S é o top 10%, A os 20% seguintes, B os 30% seguintes e C o restante. Modelos sem medição publicada aparecem como não avaliados — um formato compatível nunca implica qualidade medida.
- S — S — top 10% da coorte
- A — A — próximos 20% da coorte
- B — B — próximos 30% da coorte
- C — C — abaixo da faixa B
Provedores
Estatísticas opcionais de provedores ao vivo do OpenRouter. Valores ausentes são desconhecidos, não zero.
| Provedor | Comprimento de contexto | Preço entrada /1M | Preço saída /1M | Latência p50 (30m, s) | Taxa p50 (30m, tok/s) | Disponibilidade (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Parasailbf16 | 262,144 | $0.120 | $0.800 | — | — | 100% |
Dados de provedores obtidos: 13.11.2026
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