Qwen3-Coder-Next
官方 · BF16 · safetensors
已验证运行环境: Transformers vLLM SGLang
| 精度 / 量化 | 格式 | 位数 | 发布者可信度 | 部署状态 |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | safetensors | 16 | 官方 | 已验证运行环境 |
总参数80.0B
激活参数3.0B
上下文窗口262,144 tokens
版本状态当前 · 当前
架构Qwen3NextForCausalLM
模态文本, 代码
许可证Apache 2.0 许可证
部署状态具备认证配置，可部署
商业状态允许商业使用
发布日期2026-01-30
架构、优势与用途
Qwen3 Coder Next 是 Qwen 在 Qwen 代码分支中的官方可自托管版本，采用 Qwen3NextForCausalLM、80B / 3B MoE，认证上下文为 262,144 Token。
Qwen3 Coder Next 使用 Qwen3NextForCausalLM 和 80B / 3B MoE。官方资料发布时记录 48 层、隐藏维度 2048 和 16 个注意力头。
已验证的 Qwen3NextForCausalLM 架构
262,144 Token 认证上下文
官方检查点来源
私有 LLM 推理
智能体工作流
长文档处理
已认证检查点与量化
仅显示与此版本关联并经来源认证的精确变体。
Qwen3-Coder-Next-FP8
官方 · FP8 · safetensors
已验证运行环境: Transformers vLLM SGLang
| 精度 / 量化 | 格式 | 位数 | 发布者可信度 | 部署状态 |
|---|---|---|---|---|
| FP8 | safetensors | 8 | 官方 | 已验证运行环境 |
推荐硬件
仅使用与精确检查点精度匹配的认证运行时组合。硬件排序会检查权重、KV 缓存、开销、GPU 架构与拓扑。
估算权重内存153.48 GB
KV 缓存0.75 GB
运行时开销39.09 GB
含安全余量总计239.72 GB
推荐性价比方案
2× NVIDIA H200 SXM 141GB
282 GB 总 VRAM · nvswitch
42.28 GB 余量 · 容量有限
USD 4,690 / 月最低成本可行方案
5× NVIDIA L40S 48GB
240 GB 总 VRAM · pcie
0.28 GB 余量 · 可用
USD 2,530 / 月最高性能
2× NVIDIA H200 SXM 141GB
282 GB 总 VRAM · nvswitch
42.28 GB 余量 · 容量有限
USD 4,690 / 月许可证与自托管注意事项
全部 80 B 常驻权重必须装入所选 GPU；上下文与并发会增加 KV 缓存。
Qwen3 Coder Next 采用 Apache 2.0 许可证发布，并保留版本级官方 URL 与验证日期。
允许商业使用. 官方许可允许商业使用，但仍须遵守其全部义务。
替代方案与同代变体
千问3-Coder-Next, 千问3-Coder-Next-GGUF, 千问3-Coder-Next-FP8
发布历程
qwen/qwen/qwen3-coder-next
常见问题
Qwen3 Coder Next 需要多少 VRAM？
估算取决于精度、上下文和并发，并使用认证数据。
哪些运行时支持 Qwen3 Coder Next？
transformers, vllm, sglang 已有认证的上游证据。
Qwen3 Coder Next 可用于商业用途吗？
存储分类为允许商业使用；请查阅官方 Apache 2.0 许可证条款。
官方来源
最近验证: 2026-08-26