模型介绍
中文整理Qwen3-Coder-Next
模型概述
Qwen3-Coder-Next 是一个开源权重语言模型，专为编码代理和本地开发场景设计。
主要能力
高效性能：模型总参数为80B，激活参数仅3B，性能却可媲美激活参数多10至20倍的模型，非常适合代理部署，成本效益显著。
高级代理能力：通过精妙的训练方案，模型在长程推理、复杂工具使用和执行失败恢复方面表现出色，能够在动态编码任务中保持稳健表现。
真实开发环境集成：支持256k上下文长度，可适配多种脚手架模板，能够与各类CLI/IDE平台无缝集成，包括Claude Code、Qwen Code、Qoder、Kilo、Trae、Cline等。
输入输出
模型类型：因果语言模型
训练阶段：预训练和后训练
输入：文本提示
输出：基于输入生成的文本内容
运行要求
总参数数量：80B
激活参数数量：3B
非嵌入参数数量：79B
隐藏层维度：2048
层数：48
专家数量：512
激活专家数量：10
共享专家数量：1
上下文长度：262,144
基本用法
建议使用最新版本的transformers库进行模型调用。
本地使用场景可选择Ollama、LMStudio、MLX-LM、llama.cpp或KTransformers等应用。
部署时可使用sglang或vllm创建OpenAI兼容的API端点。使用sglang部署需安装sglang>=v0.5.8，使用vllm部署需安装vllm>=0.15.0。
如遇内存不足问题，建议将上下文长度缩短至32768。
最佳实践
推荐采样参数：temperature=1.0，top_p=0.95，top_k=40。
限制说明
本模型仅支持非思考模式，不会在输出中生成思考区块。设置enable thinking=False不再是必需操作。
许可证
原文未提供许可证相关信息。
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
你将获得什么
完整仓库方式包含该固定版本中的权重、配置、分词器及说明文件；指定版本方式只下载所选文件或整组分片。多模态模型的投影文件、配置等依赖，请按作者说明配齐。
完整仓库可能包含多个权重格式，因此需要的磁盘空间可能大于单一格式的模型大小。下载文件不等于完成模型部署。
使用前须知
运行模型需要的设备、工具与依赖，以原作者说明为准。
是否允许商用、修改和分发，请查看模型许可证。
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