Qwen3-Coder-Next — это каузальная языковая модель с открытым исходным кодом, оптимизированная для разработки кодовых агентов и локальных рабочих процессов. Она использует разреженную архитектуру MoE с общим количеством параметров 80B и лишь 3B активированными на один токен, что обеспечивает производительность, сравнимую с моделями, требующими в 10–20 раз больше активных вычислений. Это делает ее хорошо подходящей для экономичных, постоянно работающих агентов. Модель обучена с сильным акцентом на агентов и надежно работает в долгосрочных задачах кодирования, сложном использовании инструментов и восстановлении после сбоев выполнения. С нативным окном контекста 256k она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE и хорошо адаптируется к стандартным каркасам агентов, используемым современными инструментами кодирования. Модель работает исключительно в недумающем режиме и не выдает блоки <think>, что упрощает интеграцию для производственных агентов кодирования.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-coder-next",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)modelstringобязательныйmessagesarrayобязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumbertop_kintegerstopstring | string[]frequency_penaltynumberpresence_penaltynumberrepetition_penaltynumberseedintegerlogit_biasobjectlogprobsbooleantop_logprobsintegerresponse_formatobjectstructured_outputsbooleantoolsarraytool_choicestring | object