2月4日，阿里巴巴千问宣布推出Qwen3-Coder-Next，一款专为编码代理与本地开发设计的开放权重语言模型。该模型基于Qwen3-Next-80B-A3B-Base构建，采用混合注意力与MoE的新架构，并通过大规模可执行任务合成、环境交互与强化学习进行智能体训练，旨在降低推理成本同时提升编程与智能体能力。

Qwen3-Coder-Next的训练不依赖参数扩展，而是通过大规模可验证编程任务与可执行环境进行训练，使模型能够直接从环境反馈中学习。训练过程包括持续预训练、监督微调以及领域专精的专家训练，并将专家能力蒸馏到单一、可部署的模型中。该模型强调长程推理、工具使用以及从执行失败中恢复，这些对现实世界中的编程智能体至关重要。

在编程智能体基准上，Qwen3-Coder-Next展现出良好表现，尤其在SWE-BenchVerified上达到70%以上，在多语言设置以及更具挑战的SWE-Bench-Pro基准上保持竞争力。尽管激活参数规模较小，该模型在多项智能体评测上仍能匹敌或超过若干更大的开源模型。效率与性能的权衡方面，Qwen3-Coder-Next展现了其效率优势，其SWE-Bench-Pro表现可与激活参数量高10到20倍的模型相当。