Qwen3 Coder Next
🧠 AIモデルqwen
スパースMoEコーディングモデル：総パラメータ80B、活性化3B、コンテキスト262k。
Qwen3-Coder-Nextは、コーディングエージェントとローカル開発ワークフロー向けに設計されたオープンウェイトの因果言語モデルです。スパース混合エキスパート（MoE）アーキテクチャを採用し、総パラメータ800億のうちトークンあたり30億のみを活性化することで、計算コストを大幅に削減します。262,144トークンのコンテキスト長をサポートし、大規模なコードベースや複雑な推論タスクを処理可能。OpenRouter経由で利用可能で、入力100万トークンあたり0.11ドル、出力100万トークンあたり0.80ドルです。標準のテキスト間機能を備え、frequency_penalty、logit_bias、max_tokens、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、response_format、seedなどの高度な生成パラメータをサポートします。本モデルはエージェント型のコーディングに最適化されており、ローカル展開やファインチューニングが効率的に行えます。
💡ハイライト
- ├─総80B、トークンあたり3B活性化
- ├─262kコンテキスト長
- └─コーディングエージェント向け最適化
🎯対象
- ├─開発者
- ├─AI研究者
- └─コーディングエージェント構築者