Модели и ценыЧатВопросы
Модели и цены/Qwen: Qwen3 Coder Next

Qwen: Qwen3 Coder Nextgenerative

qwen
qwen/qwen3-coder-next
Попробовать в чате
Откроется чат с этой моделью

Описание

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...

Возможности

toolsjson

Модальности

Вход
text
Выход
text

Характеристики

Контекст
262 144 ток.
Тип
generative
Выпущена
февраль 2026 г.

API и примеры кода

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://infergate.ru/api/v1",
    api_key="ig-•••",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-coder-next",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Поддерживаемые параметры запроса

modelstringобязательный
Идентификатор модели.
messagesarrayобязательный
Список сообщений диалога (роль + содержимое).
temperaturenumber
Случайность вывода, 0–2. По умолчанию 1.
max_tokensinteger
Максимум токенов в ответе.
top_pnumber
Nucleus-сэмплирование, 0–1.
top_kinteger
Ограничение сэмплирования top-K токенами.
stopstring | string[]
Стоп-последовательности.
frequency_penaltynumber
Штраф за повторы, −2…2.
presence_penaltynumber
Штраф за присутствие, −2…2.
repetition_penaltynumber
Штраф за повторение токенов.
seedinteger
Фиксация для воспроизводимости.
logit_biasobject
Смещения вероятностей отдельных токенов.
logprobsboolean
Возвращать логарифмы вероятностей токенов.
top_logprobsinteger
Сколько наиболее вероятных токенов возвращать вместе с logprobs.
response_formatobject
{ "type": "json_object" } — гарантированный JSON.
structured_outputsboolean
Строгий вывод по JSON-схеме (json_schema в response_format).
toolsarray
Описание функций для tool-calling.
tool_choicestring | object
Управление выбором инструмента: «auto», «none» или конкретный.

Цены ₽ / 1M токенов

Ввод8,47
Вывод61,60
Чтение из кэша5,39