Análisis de inteligencia, rendimiento y precio de Qwen3 Coder Next
Resumen del modelo
Qwen3 Coder Next está entre los modelos líderes en inteligencia y tiene un precio razonable en comparación con otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar. También es más rápido que el promedio; sin embargo, es muy verboso. El modelo admite entrada de texto, genera texto y tiene una ventana de contexto de 256k tokens.
Qwen3 Coder Next obtiene 9 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre modelos comparables (con una mediana de 7). Al evaluar el Intelligence Index, generó 34M tokens, lo que es muy verboso frente a la mediana de 18M.
El precio de Qwen3 Coder Next es de $0.31 por 1 M de tokens de entrada (moderado; mediana: $0.45) y $1.00 por 1 M de tokens de salida (algo elevado; mediana: $0.72). En promedio, evaluar Qwen3 Coder Next en el Intelligence Index cuesta $0.47 por tarea.
Con 97 tokens por segundo, Qwen3 Coder Next es más rápido que el promedio (74).
| Razonamiento | No Esta página muestra la versión sin razonamiento de este modelo. También puede existir una variante con razonamiento. |
|---|---|
| Modalidad de entrada | Admite: texto |
| Modalidad de salida | Admite: texto |
| Ventana de contexto | 256k ~384 páginas A4 con fuente Arial de 12 puntos |
| Parámetros totales | 79.7B |
| Parámetros activos | 3B Número de parámetros activos por token durante la inferencia |
| Licencia | Apache 2.0 |
| Pesos del modelo | Hugging Face |
Las métricas se comparan con modelos de la misma clase:
- Modelos sin razonamiento → se comparan solo con otros modelos sin razonamiento
- Modelos de razonamiento → se comparan tanto con modelos de razonamiento como sin razonamiento
- Modelos de pesos abiertos → se comparan solo con otros modelos de pesos abiertos de la misma categoría de tamaño:
- Muy pequeño: ≤4B parámetros
- Pequeño: 4B–40B parámetros
- Mediano: 40B–150B parámetros
- Grande: >150B parámetros
- Modelos propietarios → se comparan con modelos propietarios y de pesos abiertos del mismo rango de precio mediante una proporción combinada de precios de entrada/salida de 3:1:
- <$0.15 por 1 M de tokens
- $0.15–$1 por 1 M de tokens
- >$1 por 1 M de tokens
Inteligencia
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abiertos vs. propietarios
Intelligence Index vs. costo por tarea
Miden el rendimiento de modelos en capacidades e industrias específicas
Artificial Analysis Finance & Accounting Index
Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Knowledge
1 - hallucination rate
Agentic SaaS workflows
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Agentic coding & terminal use
Long context reasoning
Coding
Physics reasoning
Agentic scientific research workflows in a terminal
Agentic software engineering in open-source repositories
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Legal agentic work, Hallucination-Gated All-Pass Rate
Agentic business operations
Kubernetes incident root-cause analysis
Medical long context reasoning
Visual reasoning
AA-Briefcase v1.1Updated
Elo de AA-Briefcase
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: puntuación
Comparaciones del Intelligence Index
Intelligence Index vs. costo por tarea
Uso de tokens
Tokens de salida por tarea del Intelligence Index
Costo
Costo por tarea del Intelligence Index
Costo de ejecutar el Artificial Analysis Intelligence Index
Precios: aciertos de caché, entrada y salida
Ventana de contexto
Ventana de contexto
Velocidad
Medida por la velocidad de salida (tokens por segundo)
Velocidad de salida
Tiempo por tarea del Intelligence Index
Latencia
Medida por el tiempo (segundos) hasta el primer token
Latencia: Tiempo hasta el primer token de respuesta
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tiempo de respuesta de extremo a extremo
Tamaño del modelo (solo modelos de pesos abiertos)
Tamaño del modelo: parámetros totales y activos
Preguntas frecuentes
Preguntas comunes sobre Qwen3 Coder Next
Qwen3 Coder Next se lanzó el 3 de febrero de 2026.
Qwen3 Coder Next fue creado por Alibaba.
Qwen3 Coder Next obtiene 9 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index, lo que lo sitúa muy por encima del promedio entre otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 7).
Qwen3 Coder Next genera 97.3 tokens de salida por segundo (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor por encima del promedio frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 74.3 t/s).
Qwen3 Coder Next tiene un tiempo hasta el primer token (TTFT) de 1.04 s (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo), un valor muy competitivo frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 1.88 s).
Qwen3 Coder Next cuesta $0.31 por 1 M de tokens de entrada (mejor que el promedio; mediana: $0.45) y $1.00 por 1 M de tokens de salida (algo mayor que el promedio; mediana: $0.72), según la mediana de los proveedores que sirven el modelo.
Qwen3 Coder Next cuesta $0.31 por 1 M de tokens de entrada y $1.00 por 1 M de tokens de salida (según la mediana de los proveedores que sirven el modelo). Con una tarifa combinada (proporción 7:2:1 entre aciertos de caché, entrada y salida), equivale a $0.36 por 1 M de tokens. El precio puede variar según el proveedor. Comparar precios de proveedores
Al evaluarlo en el Intelligence Index, Qwen3 Coder Next generó 34M tokens de salida, un valor algo mayor que el promedio frente a otros modelos sin razonamiento, de pesos abiertos y tamaño similar (mediana: 18M).
No, Qwen3 Coder Next no es un modelo de razonamiento. Responde directamente sin razonamiento extendido en cadena.
Qwen3 Coder Next admite entrada de texto.
Qwen3 Coder Next admite salida de texto.
No, Qwen3 Coder Next no admite imágenes como entrada. Solo puede procesar texto.
No, Qwen3 Coder Next no es multimodal. Solo admite entradas de texto.
Qwen3 Coder Next tiene una ventana de contexto de 260k tokens. Esto determina cuánto texto e historial de conversación puede procesar el modelo en una sola solicitud.
Sí, Qwen3 Coder Next es un modelo de pesos abiertos. Los pesos del modelo están disponibles públicamente y pueden descargarse para alojarlo por cuenta propia.
Qwen3 Coder Next tiene 79,7 mil millones de parámetros (3 mil millones activos).
Qwen3 Coder Next es un modelo de mezcla de expertos (MoE) con 79,7 mil millones de parámetros totales, pero durante la inferencia solo usa 3 mil millones de parámetros activos.
Qwen3 Coder Next se publica bajo la licencia Apache 2.0, que permite el uso comercial. Ver licencia
Qwen3 Coder Next obtiene 9 puntos en el Artificial Analysis Intelligence Index. Este benchmark compuesto evalúa los modelos en razonamiento, conocimiento, matemáticas y programación.
Sí, Qwen3 Coder Next está disponible mediante API a través de 2 proveedores. Comparar proveedores de API
Qwen3 Coder Next está disponible a través de 2 proveedores de API. Comparar proveedores