qwen/qwen3-coder-next
प्रकाशन तिथि: 2026-02-04
262,144 context · $0.15/M input tokens · $0.80/M output tokens
Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per...
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हमारे API के साथ एकीकृत करने के लिए निम्नलिखित कोड उदाहरणों का उपयोग करें:
import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3-coder-next',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}import OpenAI from 'openai';
if (!process.env.WAVESPEED_API_KEY) throw new Error('Set WAVESPEED_API_KEY');
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.WAVESPEED_API_KEY,
baseURL: 'https://llm.wavespeed.ai/v1',
timeout: 120_000,
maxRetries: 2,
});
try {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'qwen/qwen3-coder-next',
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello!' }],
});
console.log(response.choices[0]?.message?.content ?? '');
} catch (error) {
console.error('LLM request failed:', error);
process.exitCode = 1;
}मॉडल परिचय
Qwen qwen3-coder-next
Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows
Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per token, delivering performance comparable to models with 10 to 20x higher active compute, which makes it well suited for cost-sensitive, always-on agent deployment.
The model is trained with a strong agentic focus and performs reliably on long-horizon coding tasks, complex tool usage, and recovery from execution failures. With a native 256k context window, it integrates cleanly into real-world CLI and IDE environments and adapts well to common agent scaffolds used by modern coding tools. The model operates exclusively in non-thinking mode and does not emit <think> blocks, simplifying integration for production coding agents.
Why It Looks Great
- Large Language Model architecture for efficient processing
- 262144 context window for long document handling
- Competitive pricing at $0.1/$0.3 per million tokens
Key Features
- Context Window: 262144 tokens
- Max Output: 65536 tokens
- Vision: Supported
- Function Calling: Supported
Specifications
| Specification | Value |
|---|---|
| Provider | Qwen |
| Model Type | Large Language Model (LLM) |
| Architecture | N/A |
| Context Window | 262144 tokens |
| Max Output | 65536 tokens |
| Input | Text |
| Output | Text |
| Vision | Supported |
| Function Calling | Supported |
Pricing
| Token Type | Cost per Million Tokens |
|---|---|
| Input | $0.1 |
| Output | $0.3 |
How to Use
- Write your prompt — describe the task, provide context, and specify desired output format.
- Submit — the model processes your request and returns the response.
API Integration
Base URL: https://llm.wavespeed.ai/v1 API Endpoint: chat/completions Model ID: qwen/qwen3-coder-next
API Usage
Python SDK
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://llm.wavespeed.ai/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-coder-next",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)cURL
curl https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-d '{
"model": "qwen/qwen3-coder-next",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
}'Notes
- Model: qwen/qwen3-coder-next
- Provider: Qwen
जानकारी
समर्थित कार्यक्षमता
API एक्सेस गाइड
Qwen3 Coder Next API
qwen/qwen3-coder-next
Qwen3-Coder-Next is an open-weight causal language model optimized for coding agents and local development workflows. It uses a sparse MoE design with 80B total parameters and only 3B activated per...
इनपुट
$0.15 /M
आउटपुट
$0.8 /M
कॉन्टेक्स्ट
262K
अधिकतम आउटपुट
66K
टूल उपयोग
समर्थित
WaveSpeedAI पर Qwen3 Coder Next आज़माएं
हमारे एकीकृत API के ज़रिए Qwen3 Coder Next तक पहुंचें — OpenAI-कम्पैटिबल, कोई कोल्ड स्टार्ट नहीं, पारदर्शी मूल्य निर्धारण।
Qwen3 Coder Next के बारे में अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
API के ज़रिए Qwen3 Coder Next की लागत कितनी है?+
WaveSpeedAI पर मूल्य निर्धारण: प्रति मिलियन इनपुट टोकन $0.15 और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन $0.80। प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच प्रोसेसिंग की बिलिंग अलग से होती है और लंबे, दोहराव वाले वर्कलोड पर प्रभावी लागत कम करती है।
Qwen3 Coder Next की कॉन्टेक्स्ट विंडो क्या है?+
Qwen3 Coder Next प्रति अनुरोध 66K टोकन तक के आउटपुट के साथ 262K टोकन तक के कॉन्टेक्स्ट को सपोर्ट करता है।
क्या Qwen3 Coder Next OpenAI-कम्पैटिबल है?+
WaveSpeedAI Qwen3 Coder Next को https://llm.wavespeed.ai/v1 पर OpenAI-कम्पैटिबल Chat Completions इंटरफ़ेस के ज़रिए उपलब्ध कराता है। अधिकांश OpenAI SDK क्लाइंट बेस URL और API कुंजी बदलकर काम करते हैं; वैकल्पिक फ़ील्ड चयनित मॉडल पर निर्भर करते हैं।
मैं Qwen3 Coder Next के साथ कैसे शुरू करूं?+
WaveSpeedAI में साइन इन करें, Access Keys में एक API कुंजी बनाएं, फिर ऊपर दिखाए गए मॉडल id के साथ https://llm.wavespeed.ai/v1/chat/completions पर एक अनुरोध भेजें। उपलब्धता, क्षमताओं और मूल्य निर्धारण के लिए वर्तमान मॉडल कैटलॉग देखें।