Endpoint 覆盖
提供 1 个公开 endpoint:chat_completion。
面向智能体的开放权重 Qwen 编程模型(激活 3B);256K 上下文;OpenAI 兼容 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": "读一下这张出错的仪表盘截图,解释报错信息是什么意思,并给出能修复它的代码改动。"
}
]
}'
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": "读一下这张出错的仪表盘截图,解释报错信息是什么意思,并给出能修复它的代码改动。"}]
)
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: "读一下这张出错的仪表盘截图,解释报错信息是什么意思,并给出能修复它的代码改动。" }]
});
9 个版本可用
Qwen3-Coder-Next 是阿里巴巴 Qwen 团队于 2026 年 2 月 3 日以 Apache 2.0 许可证发布的开放权重编程模型。它基于 Qwen3-Next-80B-A3B 构建,后者是采用混合注意力的稀疏 MoE 模型,总参数 80B,每个 token 激活 3B。Qwen 团队训练它的目标是编程智能体和仓库级开发任务。
Qwen 的模型卡说明它只支持非思考模式,不会生成思考块,因此回复一开始就是答案或工具调用。阿里巴巴官方 API 为它提供 262,144 token 的上下文窗口,输入最多 204,800 token,输出最多 65,536 token。
在 RunAPI 上,把 OpenAI SDK 的 base URL 指向 https://runapi.ai/v1,即可通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions 端点(/v1/chat/completions)调用 qwen3-coder-next。它接受文本输入。工具使用标准的 OpenAI tools 格式,模型在响应中返回 tool_calls。
| 提供商 | Alibaba |
| 模型 ID | qwen3-coder-next |
| 模态 | 文本 |
| 任务类型 | Synchronous |
| API 端点 | /v1/chat/completions |
| /v1/responses |
| /v1/messages | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:generateContent | |
| /v1beta/models/qwen3-coder-next:streamGenerateContent | |
| 计费单位 | 1K tokens |
| 目录状态 | 已下线 |
免费注册后,在控制台创建用于 qwen3-coder-next 的 API 密钥。
向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求,并传入 qwen3-coder-next 模型 ID 和参数。
直接从端点读取已完成的 qwen3-coder-next 响应。
提供 1 个公开 endpoint:chat_completion。
按 1K tokens 计量,无需订阅。
此端点尚未发布请求参数。
基于私有知识库回答客户问题,减少工单量。
起草合同摘要并标记关键条款供律师审阅。
在 CI 中自动生成单元测试、代码审查和重构建议。
编程智能体和仓库级开发,例如阅读代码库、修改多个文件、循环调用工具。Qwen 团队公布的 SWE-Bench-Pro 成绩与激活参数多 10 到 20 倍的模型相当。
支持。在 Chat Completions 请求中按 OpenAI 格式传入 tools,模型会返回 tool_calls。Qwen 的模型卡把工具调用列为该模型的主要强项之一。
没有。Qwen 的模型卡说明它只支持非思考模式,不会生成思考块。如果任务需要推理步骤,请使用带思考模式的 Qwen3.5 或 Qwen3.6 模型。
80B 参数中每个 token 激活 3B。该模型基于 Qwen3-Next-80B-A3B,结合了稀疏 MoE 设计与混合注意力。
传入 quickstart 中显示的模型 ID。
Key 级限流随使用层级伸缩。当前限制见定价页。
可以——变体只是参数,改 model 字段即可。
模型支持流式时,RunAPI 端到端流式。
在公共 GitHub 仓库提 issue 或邮件联系 support。