Endpoint-Abdeckung
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: chat_completion.
Open-Weight-Coding-Modell von Qwen für Agenten (3B aktiv); 256K Kontext; OpenAI-kompatible API
# Base URL
https://runapi.ai
# Endpoints
POST /v1/chat/completions
POST /v1/responses
POST /v1/messages
POST /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent
POST /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent
curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "qwen3-coder-next",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."
}
]
}'
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://runapi.ai/v1",
api_key="your-runapi-key"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-coder-next",
messages=[{"role": "user", "content": "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt."}]
)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://runapi.ai/v1",
apiKey: "your-runapi-key"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen3-coder-next",
messages: [{ role: "user", content: "Lies diesen Screenshot eines fehlerhaften Dashboards, erkläre, was die Fehlermeldung bedeutet, und schlage die Codeänderung vor, die das Problem behebt." }]
});
9 Versionen verfügbar
Qwen3-Coder-Next ist ein Open-Weight-Coding-Modell von Alibaba Qwen, veröffentlicht am 3. Februar 2026 unter Apache 2.0. Es basiert auf Qwen3-Next-80B-A3B, einem Sparse-Mixture-of-Experts-Modell mit hybrider Attention, das 80B Parameter insgesamt und 3B aktive Parameter pro Token hat. Qwen hat es für Coding-Agenten und Arbeit auf Repository-Ebene trainiert.
Laut Qwens Model Card läuft es nur im Modus ohne Thinking und erzeugt keine Thinking-Blöcke; eine Antwort beginnt also direkt mit dem Ergebnis oder dem Tool Call. Alibabas API stellt es mit einem Kontextfenster von 262.144 Tokens bereit, bei bis zu 204.800 Input-Tokens und bis zu 65.536 Output-Tokens.
Bei RunAPI rufen Sie qwen3-coder-next über den OpenAI-kompatiblen Chat-Completions-Endpunkt (/v1/chat/completions) auf, mit einem OpenAI SDK, das auf https://runapi.ai/v1 zeigt. Das Modell nimmt Texteingabe an. Tools übergeben Sie im Standardformat von OpenAI, und das Modell liefert tool_calls in der Antwort.
| Anbieter | Alibaba |
| Modell-ID | qwen3-coder-next |
| Modalität | Text |
| Aufgabentypen | Synchronous |
| API-Endpunkt | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent | |
| Abrechnungseinheit | 1K-Token |
| Katalogstatus | Eingestellt |
Registriere dich kostenlos und erstelle im Dashboard einen API-Schlüssel für qwen3-coder-next.
Sende eine POST-Anfrage an /v1/chat/completions mit der Modell-ID qwen3-coder-next und deinen Parametern.
Lies die fertige qwen3-coder-next-Antwort direkt vom Endpoint.
Stellt 1 öffentliche(n) Endpoint(s) bereit: chat_completion.
Gemessen nach 1K-Token, ohne Abo-Anforderung.
Für diesen Endpunkt sind keine Anfrageparameter veröffentlicht.
Nutze LLMs für Chat und Reasoning.
Generiere und prüfe Implementierungsarbeit.
Verbinde Modelle mit Backend-Tasks.
Für Coding-Agenten und Arbeit auf Repository-Ebene, etwa eine Codebasis lesen, mehrere Dateien bearbeiten und Tools in einer Schleife aufrufen. Qwen meldet SWE-Bench-Pro-Ergebnisse auf dem Niveau von Modellen mit 10- bis 20-mal mehr aktiven Parametern.
Ja. Übergeben Sie Tools im OpenAI-Format über Chat Completions, und das Modell liefert tool_calls zurück. Qwens Model Card nennt Tool Calling als eine der Hauptstärken des Modells.
Nein. Laut Qwens Model Card unterstützt es nur den Modus ohne Thinking und erzeugt keine Thinking-Blöcke. Wenn eine Aufgabe einen Reasoning-Schritt braucht, nehmen Sie ein Qwen3.5- oder Qwen3.6-Modell; diese haben einen Thinking-Modus.
3B seiner 80B Parameter sind pro Token aktiv. Das Modell basiert auf Qwen3-Next-80B-A3B, das ein Sparse-Mixture-of-Experts-Design mit hybrider Attention kombiniert.
Übergib die im Quickstart angezeigte Modell-ID.
Ja. Preise werden pro Aufruf oder Einheit gemessen.
Wir helfen bei Enterprise-Setup, Integrationen und technischen Fragen.
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