【CNMO 科技消息】2 月 4 日，CNMO 注意到，阿里巴巴官方宣布，正式开源专为编程智能体打造的 Qwen3-Coder-Next 模型。

Qwen3-Coder-Next 采用极致高效的 MoE 架构，总参数达 80B，但每次推理仅激活 3B 参数，大幅降低了显存与算力需求。该模型专为智能体设计，聚焦于长时程、多工具、可交互的真实编程任务。

在训练过程中，Qwen3-Coder-Next 不依赖参数规模扩张，而是着重扩展智能体训练信号。通过大规模可验证编程任务与可执行环境训练，模型能够直接从环境反馈中学习，掌握长时程推理、熟练使用工具以及从执行错误中有效恢复等核心能力。训练过程涵盖持续预训练、监督微调、领域专家训练和专家知识蒸馏等多个环节，确保模型在多个领域具备精细化专家能力。

实测表现方面，Qwen3-Coder-Next 在多个主流编程智能体基准上展现出强劲竞争力。在 SWE-Bench Verified 上，使用 SWE-Agent 框架时，该模型达到 70% 以上的问题解决率，在多语言设置及更具挑战的 SWE-Bench-Pro 基准上依然保持竞争力。尽管激活参数规模较小，但该模型在多项智能体评测中仍能匹敌或超过若干更大的开源模型。

此外，Qwen3-Coder-Next 部署门槛低，实用体验佳。开发者可将其灵活集成至本地 IDE 插件、命令行智能体或企业内网环境等多种场景，实现自动修复与代码生成、自然语言操作终端等功能。目前，Qwen3-Coder-Next（Base）与 Qwen3-Coder-Next（Instruct）两个版本已正式开源，全面支持研究、评测及商业应用，开发者可通过 GitHub、魔搭、Hugging Face 获取模型，也可进入阿里云百炼进行 API 调用。