Alibaba

Qwen3-Coder-Next

Tekst
Stopgezet Stopgezet op 2026-10-10.

Open-weight Qwen-codeermodel voor agents (3B actief); 256K context; OpenAI-compatibele API

Modelgezondheid Onvoldoende gegevens
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": "Lees deze screenshot van een dashboard met een fout, leg uit wat de foutmelding betekent en stel de codewijziging voor die het probleem oplost."
    }
  ]
}'
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": "Lees deze screenshot van een dashboard met een fout, leg uit wat de foutmelding betekent en stel de codewijziging voor die het probleem oplost."}]
)
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: "Lees deze screenshot van een dashboard met een fout, leg uit wat de foutmelding betekent en stel de codewijziging voor die het probleem oplost." }]
});
https://runapi.ai 5 endpoints
OVERVIEW

Waarvoor Qwen3-Coder-Next gebouwd is

Qwen3-Coder-Next is een open-weight codeermodel van Alibaba Qwen, uitgebracht onder Apache 2.0 op 3 februari 2026. Het is gebouwd op Qwen3-Next-80B-A3B, een sparse Mixture-of-Experts-model met hybride attention, met 80B parameters in totaal en 3B actief per token. Qwen heeft het getraind voor coding-agents en werk op repositoryniveau.

Volgens de modelkaart van Qwen draait het alleen in non-thinking-modus en maakt het geen thinking-blokken aan, dus een antwoord begint meteen met de inhoud of met de tool call. De API van Alibaba biedt het aan met een contextvenster van 262.144 tokens, maximaal 204.800 inputtokens en maximaal 65.536 outputtokens.

Op RunAPI roep je qwen3-coder-next aan via het OpenAI-compatibele Chat Completions-endpoint (/v1/chat/completions), met een OpenAI-SDK die naar https://runapi.ai/v1 wijst. Het model neemt tekst als invoer. Tools gebruiken het standaard OpenAI-toolsformaat, en het model geeft tool_calls terug in het antwoord.

Model-ID
qwen3-coder-next
Uitgebracht
3 februari 2026
Architectuur
MoE, 80B totaal / 3B actief, gewichten onder Apache 2.0
Contextvenster
262.144 tokens
Maximale output
65.536 tokens
Thinking
Geen (alleen non-thinking)
Endpoint op RunAPI
OpenAI Chat Completions, tekstinvoer
Specificaties

Technische details

Provider Alibaba
Model-ID qwen3-coder-next
Modaliteit Tekst
Taaktypen Synchronous
API-eindpunt /v1/chat/completions
/v1/responses
/v1/messages
/v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent
/v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent
Factureringseenheid 1K tokens
Catalogusstatus Stopgezet
ZO WERKT HET

Gebruik dit model in 3 stappen

  1. Maak je sleutel

    Meld je gratis aan en maak vanuit het dashboard een API-sleutel voor qwen3-coder-next.

  2. Stuur een verzoek

    Stuur een POST-verzoek naar /v1/chat/completions met de model-ID qwen3-coder-next en je parameters.

  3. Resultaten ophalen

    Lees het voltooide qwen3-coder-next-antwoord rechtstreeks van het endpoint.

Wat dit model biedt

Endpointdekking

Stelt 1 openbaar(e) endpoint(s) beschikbaar: chat_completion.

Verbruiksgebaseerde facturering

Gemeten aan de hand van 1K tokens, zonder abonnementsvereiste.

API-REFERENTIE

Endpoint-specificatie

Endpoint
POST /v1/chat/completions
Model-ID
qwen3-coder-next
Taaktypen
chat_completion

Requestparameters

Voor dit endpoint zijn geen requestparameters gepubliceerd.

USE CASES

Klantenservice

Beantwoord klantvragen vanuit een privékennisbank en verlaag zo het aantal tickets.

Documentanalyse

Stel samenvattingen van contracten op en markeer belangrijke clausules voor beoordeling door een jurist.

Codegeneratie

Genereer automatisch unittests, code reviews en refactoringsuggesties in CI.

FAQ

Veelgestelde vragen over Qwen3-Coder-Next

Waarvoor is Qwen3-Coder-Next gebouwd?

Voor coding-agents en werk op repositoryniveau, zoals een codebase doorlezen, meerdere bestanden aanpassen en tools in een lus aanroepen. Qwen meldt SWE-Bench-Pro-resultaten die vergelijkbaar zijn met modellen die 10 tot 20 keer zoveel actieve parameters hebben.

Ondersteunt qwen3-coder-next tool calling?

Ja. Stuur tools in het OpenAI-formaat mee met Chat Completions, en het model geeft tool_calls terug. De modelkaart van Qwen noemt tool calling een van de belangrijkste sterke punten van het model.

Heeft Qwen3-Coder-Next een thinking-modus?

Nee. Volgens de modelkaart van Qwen ondersteunt het alleen non-thinking-modus en genereert het geen thinking-blokken. Heeft een taak een redeneerstap nodig, gebruik dan een Qwen3.5- of Qwen3.6-model; die hebben wel een thinking-modus.

Hoeveel parameters gebruikt Qwen3-Coder-Next per token?

Van de 80B parameters zijn er per token 3B actief. Het model is gebouwd op Qwen3-Next-80B-A3B, dat een sparse Mixture-of-Experts-ontwerp combineert met hybride attention.

Hoe selecteer ik qwen3-coder-next?

Geef de model-ID door die in de quickstart wordt getoond.

Wat is de rate limit voor deze variant?

Rate limits per key schalen mee met je usage tier. Bekijk de prijzenpagina voor de actuele limieten.

Kan ik later van variant wisselen?

Ja — variant is een flag. Wissel door de modelparameter aan te passen.

Ondersteunt het streaming?

Waar streaming beschikbaar is, streamt RunAPI end-to-end.

Waar meld ik kwaliteitsproblemen?

Open een issue in de publieke GitHub-repo of mail support.

Bouw je met een team?

We helpen je met enterprise-inrichting, integraties en technische vragen.

Neem contact op