Вышла новая модель для кодирования Qwen3-Coder-Next
Обучили новую модель для coding-агентов и локальной разработки Qwen3-Coder-Next (https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-next), демонстрирующую высокую эффективность и конкурентные способности для практического развертывания coding-агентов, основываясь на Qwen3-Next-80B-A3B-Base (гибридная архитектура с MoE).
Главным подходом при её создании был упор на масштабирование агентского обучения вместо параметров, а также обучение на исполняемых задачах с обратной связью от среды. Ключевыми навыками в ней сделали способность к долгосрочному планированию, использованию инструментов и исправлению ошибок.
В результате на бенчмарках для агентов, таких как SWE-Bench, TerminalBench и Aider, у модели получилось достичь 70.6% в тесте SWE-Bench Verified, конкурируя с крупными открытыми моделями, и 44.3% в SWE-Bench Pro, показав сильные результаты в многошаговых задачах.
В плане эффективности она при активных 3B-параметрах показывает результаты, сравнимые с моделями в 10-20 раз больше, давая оптимальное соотношение производительности и стоимости.
