Qwen3 Coder Next
厂商：阿里通义千问
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...
关键参数
- 上下文长度：262.1K
- 最大输出：235.9K
- Tokenizer：Qwen
- 发布时间：2026-02-04
Token 定价
- 输入价格：$0.120 / 100 万 tokens
- 输出价格：$0.800 / 100 万 tokens
- 缓存读取价格：$0.070 / 100 万 tokens
- 综合单价：$0.290 / 100 万 tokens
输入输出模态
文本
典型用例
- 代码生成与审查：自动补全函数、生成单元测试、跨文件重构建议，支持 JSON Schema 约束输出直接对接 API。（≈ $0.0032/次）
- 深度推理与复杂分析：处理长篇法律文书、学术论文、财报，在超长上下文中进行多跳推理与证据链追踪。（≈ $0.0064/次）
- 智能客服与对话：FAQ 自动应答、多轮对话、情绪识别，适合电商、金融、政务等场景。（≈ $0.0040/轮）
什么时候选这个模型
基于公开定价与能力字段派生的选型信号（非实测benchmark），最终选型请结合官方文档与你的评测。
- 输入与输出单价都较低，适合高频调用与大批量批处理。
- 综合单价低，舰队级（大规模）部署成本友好。
- 最大输出 ≥30K tokens，适合深度报告 / 长文 / 文档起草。
相关问题
- Qwen3 Coder Next 的 Token 定价是多少？ 该模型的输入价为 $0.120 / 100 万 tokens，输出价为 $0.800 / 100 万 tokens，综合单价约 $0.290 / 100 万 tokens。具体价格以 阿里通义千问 官方页面为准。
- Qwen3 Coder Next 支持多大的上下文窗口？ 上下文窗口为 262.1K，最大输出约 235.9K，适合处理长文档、多轮对话与复杂推理任务。
- Qwen3 Coder Next 适合哪些使用场景？ 基于其能力与定价，Qwen3 Coder Next 最适合：代码生成与审查、深度推理与复杂分析、智能客服与对话。可在详情页「典型用例」区查看更详细的场景说明与成本估算。
- Qwen3 Coder Next 支持哪些输入输出模态？ 支持 文本 模态。
- Qwen3 Coder Next 是免费模型吗？ Qwen3 Coder Next 按 Token 计费，不属于免费模型。
- Qwen3 Coder Next 由哪家厂商提供？ Qwen3 Coder Next 由 阿里通义千问 提供。
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