Análise de inteligência, desempenho e preço do Qwen3 Coder Next
Resumo do modelo
Qwen3 Coder Next está entre os modelos líderes em inteligência, mas tem preço um pouco alto em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante. Também é mais rápido que a média, mas é muito verboso. O modelo aceita entrada em texto, gera saída em texto e tem uma janela de contexto de 256k tokens.
Qwen3 Coder Next alcança 9 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre os modelos comparáveis (mediana: 7). Na avaliação do Intelligence Index, gerou 34M tokens, um resultado muito verboso em comparação com a mediana de 26M.
O preço do Qwen3 Coder Next é de $0.35 por 1M de tokens de entrada (preço um pouco alto, mediana: $0.00) e $1.20 por 1M de tokens de saída (preço alto, mediana: $0.00). Em média, a avaliação do Qwen3 Coder Next no Intelligence Index custa $0.55 por tarefa.
Com 100 tokens por segundo, Qwen3 Coder Next é mais rápido que a média (80).
| Raciocínio | Não Esta página mostra a versão sem raciocínio deste modelo. Também pode existir uma variante com raciocínio. |
|---|---|
| Modalidade de entrada | Compatível com: texto |
| Modalidade de saída | Compatível com: texto |
| Janela de contexto | 256k ~384 páginas A4 em fonte Arial tamanho 12 |
| Parâmetros totais | 79.7B |
| Parâmetros ativos | 3B Número de parâmetros ativos por token durante a inferência |
| Licença | Apache 2.0 |
| Pesos do modelo | Hugging Face |
As métricas são comparadas com modelos da mesma classe:
- Modelos sem raciocínio → comparados apenas com outros modelos sem raciocínio
- Modelos de raciocínio → comparados com modelos com e sem raciocínio
- Modelos de pesos abertos → comparados apenas com outros modelos de pesos abertos da mesma classe de tamanho:
- Muito pequeno: ≤4B parâmetros
- Pequeno: 4B–40B parâmetros
- Médio: 40B–150B parâmetros
- Grande: >150B parâmetros
- Modelos proprietários → comparados com modelos proprietários e de pesos abertos da mesma faixa de preço, usando uma proporção combinada de 3:1 entre os preços de entrada e saída:
- <$0.15 por 1M de tokens
- $0.15–$1 por 1M de tokens
- >$1 por 1M de tokens
InteligênciaUpdated
Artificial Analysis Intelligence Index
Artificial Analysis Intelligence Index: pesos abertos vs. proprietários
Mede o desempenho dos modelos em capacidades e setores específicos
Artificial Analysis Índice de Finanças e Contabilidade
Intelligence Evaluations
Agentic knowledge work, (Elo-500)/2000
Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000
Agentic SaaS workflows
Agentic coding & terminal use
Coding
Reasoning & knowledge
Professional document reasoning, All-pass
Physics reasoning
Knowledge
1 - hallucination rate
Long context reasoning
Legal agentic work, criterion pass rate
Agentic business operations
Agentic scientific research workflows in a terminal
Quantitative analysis on spreadsheets & documents
Kubernetes incident root-cause analysis
Visual reasoning
Medical long context reasoning
AA-Briefcase v1.1Updated
Elo do AA-Briefcase
AA-Omniscience
AA-Omniscience Index
Openness Index
Artificial Analysis Openness Index: pontuação
Comparações do Intelligence Index
Intelligence Index vs. custo por tarefa do Intelligence Index
Uso de tokens
Tokens de saída por tarefa do Índice de Inteligência
Custo
Custo por tarefa do Intelligence Index
Custo de executar o Artificial Analysis Intelligence Index
Preços: acertos de cache, entrada e saída
Janela de contexto
Janela de contexto
Velocidade
Medida pela velocidade de saída (tokens por segundo)
Velocidade de saída
Tempo por tarefa do Índice de Inteligência
Latência
Medida pelo tempo (segundos) até o primeiro token
Latência: Tempo até o primeiro token da resposta final
Tempo de resposta de ponta a ponta
Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed
Tempo de resposta de ponta a ponta
Tamanho do modelo (somente modelos de pesos abertos)
Tamanho do modelo: parâmetros totais e ativos
Perguntas frequentes
Perguntas comuns sobre o Qwen3 Coder Next
O Qwen3 Coder Next foi lançado em 3 de fevereiro de 2026.
Alibaba criou o Qwen3 Coder Next.
Qwen3 Coder Next alcança 9 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index, ficando bem acima da média entre outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 7).
Qwen3 Coder Next gera a saída a 100.4 tokens por segundo (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado acima da média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 79.7 t/s).
Qwen3 Coder Next tem um tempo até o primeiro token (TTFT) de 1.25s (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo), um resultado muito competitivo em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 2.04s).
Qwen3 Coder Next custa $0.35 por 1M de tokens de entrada (melhor que a média, mediana: $0.46) e $1.20 por 1M de tokens de saída (um pouco acima da média, mediana: $0.81), com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo.
Qwen3 Coder Next custa $0.35 por 1M de tokens de entrada e $1.20 por 1M de tokens de saída (com base na mediana dos provedores que oferecem o modelo). Considerando uma tarifa combinada (proporção de 7:2:1 entre acerto do cache, entrada e saída), o preço é de $0.43 por 1M de tokens. O preço pode variar conforme o provedor. Comparar preços dos provedores
Na avaliação do Intelligence Index, Qwen3 Coder Next gerou 34M tokens de saída, um resultado melhor que a média em comparação com outros modelos sem raciocínio, de pesos abertos e tamanho semelhante (mediana: 26M).
Não, o Qwen3 Coder Next não é um modelo de raciocínio. Ele fornece respostas diretas, sem raciocínio em cadeia prolongado.
Qwen3 Coder Next aceita entrada em texto.
Qwen3 Coder Next permite saída em texto.
Não, o Qwen3 Coder Next não aceita imagens como entrada. Ele só consegue processar texto.
Não, o Qwen3 Coder Next não é multimodal. Ele aceita apenas entrada em texto.
Qwen3 Coder Next tem uma janela de contexto de 260k tokens. Isso determina quanto texto e histórico da conversa o modelo consegue processar em uma única solicitação.
Sim, o Qwen3 Coder Next é um modelo de pesos abertos. Os pesos estão disponíveis publicamente e podem ser baixados para auto-hospedagem.
Qwen3 Coder Next tem 79,7 bilhões parâmetros (3 bilhões ativos).
Qwen3 Coder Next é um modelo de mistura de especialistas (MoE) com 79,7 bilhões parâmetros no total, mas apenas 3 bilhões parâmetros ativos são usados durante a inferência.
Qwen3 Coder Next foi lançado sob a licença Apache 2.0. Essa licença permite o uso comercial. Ver licença
Qwen3 Coder Next alcança 9 pontos no Artificial Analysis Intelligence Index. Esse benchmark composto avalia os modelos em raciocínio, conhecimento, matemática e programação.
Sim, o Qwen3 Coder Next está disponível por API em 4 provedores. Comparar provedores de API
Qwen3 Coder Next está disponível em 4 provedores de API. Comparar provedores