Alibaba

Qwen3-Coder-Next

テキスト
提供終了 2026-10-10 に提供終了しました。

エージェント向けのオープンウェイトQwenコーディングモデル(アクティブ3B);256Kコンテキスト;OpenAI互換API

モデルの状態 データ不足
runapi.ai
# 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": "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。"
    }
  ]
}'
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": "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。"}]
)
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: "エラーが出ているダッシュボードのこのスクリーンショットを読んで、エラーメッセージの意味を説明し、修正に必要なコード変更を提案してください。" }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
概要

Qwen3-Coder-Nextが得意とする用途

Qwen3-Coder-Nextは、Alibaba Qwenが2026年2月3日にApache 2.0で公開したオープンウェイトのコーディングモデルです。ベースはQwen3-Next-80B-A3Bで、ハイブリッドアテンションを備えたスパースなMixture-of-Experts(MoE)モデルとして、総パラメーター80B、トークンあたりアクティブ3Bで動作します。Qwenはコーディングエージェントとリポジトリ単位の作業向けに学習させています。

Qwenのモデルカードによると、このモデルは非思考モードのみで動作し、thinkingブロックを出力しません。そのため応答は答えかツール呼び出しから始まります。AlibabaのAPIでは、262,144トークンのコンテキストウィンドウ、最大204,800トークンの入力、最大65,536トークンの出力で提供されています。

RunAPIでは、OpenAI互換のChat Completionsエンドポイント(/v1/chat/completions)からqwen3-coder-nextを呼び出せます。OpenAI SDKの接続先はhttps://runapi.ai/v1に設定してください。入力はテキストです。ツールは標準のOpenAI tools形式で渡し、モデルはレスポンスでtool_callsを返します。

モデルID
qwen3-coder-next
リリース日
2026年2月3日
アーキテクチャ
MoE、総80B / アクティブ3B、Apache 2.0ウェイト
コンテキストウィンドウ
262,144トークン
最大出力
65,536トークン
思考
なし(非思考モードのみ)
RunAPIでのエンドポイント
OpenAI Chat Completions(テキスト入力)
仕様

仕様

プロバイダー Alibaba
モデル ID qwen3-coder-next
モダリティ テキスト
タスク種別 Synchronous
API エンドポイント /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent
/v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent
請求単位 1,000 トークン
カタログ状態 提供終了
使い方

このモデルを3ステップで使う

  1. キーを取得

    無料で登録し、ダッシュボードから qwen3-coder-next 用の API キーを作成します。

  2. リクエストを送信

    /v1/chat/completions に qwen3-coder-next のモデル ID とパラメータを指定して POST リクエストを送信します。

  3. 結果を取得

    エンドポイントから完了した qwen3-coder-next のレスポンスを直接読み取ります。

このモデルが提供する機能

Endpoint カバレッジ

1 個の公開 endpoint を提供しています: chat_completion。

従量課金

1,000 トークン に基づいて計量課金されます。サブスクリプション不要。

API リファレンス

エンドポイント仕様

エンドポイント
POST /v1/chat/completions
モデル ID
qwen3-coder-next
タスクタイプ
chat_completion

リクエストパラメータ

このエンドポイントに公開されたリクエストパラメータはありません。

ユースケース

Chat

LLM をチャットや推論に利用します。

コード

実装作業の生成とレビューに使います。

自動化

モデルを backend タスクに接続します。

FAQ

Qwen3-Coder-Next に関するよくある質問

Qwen3-Coder-Nextはどのような用途向けですか?

コーディングエージェントとリポジトリ単位の作業向けです。コードベースを読み、複数のファイルを編集し、ループの中でツールを呼び出すといった作業を想定しています。Qwenは、アクティブパラメーターが10〜20倍のモデルに匹敵するSWE-Bench-Proの結果を報告しています。

qwen3-coder-nextはツール呼び出しに対応していますか?

対応しています。Chat CompletionsでOpenAI形式のtoolsを送ると、モデルがtool_callsを返します。Qwenのモデルカードでも、ツール呼び出しはこのモデルの主な強みの一つとされています。

Qwen3-Coder-Nextに思考モードはありますか?

ありません。Qwenのモデルカードによると、非思考モードのみに対応し、thinkingブロックは生成しません。推論ステップが必要なタスクには、思考モードを持つQwen3.5またはQwen3.6のモデルを使ってください。

Qwen3-Coder-Nextはトークンあたり何パラメーターを使いますか?

総80Bのうち、トークンごとにアクティブになるのは3Bです。ベースとなるQwen3-Next-80B-A3Bは、スパースなMoE設計とハイブリッドアテンションを組み合わせたモデルです。

qwen3-coder-next はどう選択しますか?

quickstart に表示されるモデル ID を渡してください。

料金は従量課金ですか?

はい。呼び出しまたは単位ごとの従量課金です。

チームで構築していますか?

エンタープライズ導入、連携、技術的なご相談をお手伝いします。

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