Alibabas Qwen3-Coder-Next ist ein effizientes KI-Modell für Programmier-Agenten

Alibaba hat mit Qwen3-Coder-Next ein neues Open-Weight-KI-Modell für Programmier-Agenten und lokale Entwicklung vorgestellt. Das Modell wurde mit 800 000 überprüfbaren Aufgaben in ausführbaren Umgebungen trainiert. Trotz seiner kompakten Größe von 80 Milliarden Parametern insgesamt und nur 3 Milliarden aktiven Parametern erreicht es starke Ergebnisse auf dem SWE-Bench Pro, einem Benchmark für Coding-Agenten.

Laut Alibaba übertrifft oder erreicht das Modell trotz seines kleinen aktiven Speicherbedarfs zudem mehrere deutlich größere Open-Source-Modelle bei verschiedenen Agenten-Tests. Auf dem SWE-Bench Verified erzielt es mehr als 70 Prozent mit dem SWE-Agent-Gerüst.

Das Modell unterstützt eine Kontextlänge von 256 000 Token und lässt sich in verschiedene Entwicklungsumgebungen wie Claude Code, Qwen Code, Qoder, Kilo, Trae und Cline integrieren. Für den lokalen Einsatz unterstützen Anwendungen wie Ollama, LMStudio, MLX-LM, llama.cpp und KTransformers das Modell.

Verfügbar ist es auf Hugging Face und ModelScope unter der Apache-2.0-Lizenz . Weitere Details finden sich im Blog und im technischen Bericht auf GitHub.