Qwen: Qwen3 Coder Next qwen/qwen3-coder-next

Модель Qwen: Qwen3 Coder Next от Qwen (Alibaba) (семейство qwen) доступна через единый OpenAI-совместимый API НейроГейт — без VPN, с оплатой в рублях, единым ключом для всех 353+ моделей платформы.
Открытые модели Alibaba. Лучшие в open-source для китайского и кода.

👁 Зрение 🧠 Рассуждение 🎨 Генерация изображений 🎙 Аудио-вход 🔊 Синтез речи 🆓 Бесплатно

262K

контекст, токенов

11 ₽

за 1 млн входных токенов

80 ₽

за 1 млн выходных токенов

возможностей

Что такое Qwen: Qwen3 Coder Next

Coding-агенты и задачи работы с большими кодовыми базами, где важны длинный контекст, экономичность MoE-архитектуры и возможность локального деплоя.

Qwen3-Coder-Next — open-weight модель от Alibaba/Qwen, спроектированная специально для задач программирования и агентных сценариев разработки. В основе лежит разреженная архитектура Mixture-of-Experts: при 80 миллиардах суммарных параметров в каждый момент активируется лишь около 3 миллиардов, что делает модель заметно экономичнее по вычислительным ресурсам, чем плотные модели сопоставимого качества.

Контекстное окно в 262 144 токена позволяет загружать в промпт крупные кодовые базы, длинные цепочки инструментальных вызовов или полные diff-ы нескольких файлов одновременно — это особенно ценно при построении автономных coding-агентов. Модель ориентирована на локальный деплой и интеграцию в CI/CD-пайплайны, что отличает её от облачных решений с жёсткими ограничениями на использование.

Как open-weight модель семейства Qwen3, она наследует сильные стороны линейки: хорошее понимание многоязычного кода, поддержку инструкций в стиле chat и function-calling. Оптимальна там, где нужен контроль над инфраструктурой и возможность тонкой настройки под конкретный стек.

Когда брать эту модель

✓ Автономные coding-агенты и AI-ассистенты разработчика
✓ Ревью и рефакторинг больших кодовых баз с длинным контекстом
✓ Генерация и отладка кода в локальных или self-hosted окружениях
✓ Интеграция в CI/CD-пайплайны для автоматического анализа кода
✓ Fine-tuning под корпоративный стек или закрытые кодовые базы

Пример работы

Реальный сценарий, на котором модель проявляет себя:

Проанализируй весь репозиторий (прикреплены 15 файлов), найди все места, где нарушается принцип единственной ответственности, и предложи конкретный рефакторинг с примерами кода.

Использование Qwen: Qwen3 Coder Next через НейроГейт

OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.neuralgate.ru/v1 — замени base_url в любом SDK и используй модель по её id.

# Chat completion
curl https://api.neuralgate.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $NEURALGATE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen/qwen3-coder-next",
    "messages": [{"role":"user","content":"Привет!"}]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...your-neuralgate-key...",
    base_url="https://api.neuralgate.ru/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-coder-next",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.NEURALGATE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.neuralgate.ru/v1",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen/qwen3-coder-next",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);