Qwen3
Alibaba- Input / 1 Mio.
- $0,13
- Output / 1 Mio.
- $0,60
- Kontextfenster
- 262,1k Tokens
- Veröffentlichung
- Juli 2025
Reasoning
Qwen3-Coder-Next
Qwen3-Coder-Next ist ein Open-Weights-Coding-Modell von Alibaba. Es eignet sich für Coding-Agenten und lokale Entwicklung mit 256K Kontext.
AA Intelligence Index
9Punkte
Median aller Modelle: 26
API-Preis In / Out
$0,12 / $0,80
je 1 Mio. Tokens
Kontextfenster
262,1kTokens
Qwen3-Coder-Next im Überblick
Stand Oktober 2026 steht Qwen3-Coder-Next im Artificial Analysis Intelligence Index mit 9 Punkten auf Platz 123 von 132 Modellen.
Effizientes Agentic Coding
Das Mixture-of-Experts-Modell hat 80 Mrd. Parameter, aktiviert aber nur 3 Mrd. pro Token. Laut Technical Report erreicht es mit SWE-Agent 70,6 % auf SWE-bench Verified und 44,3 % auf SWE-bench Pro. Im Artificial Analysis Intelligence Index (v4.3.2) kommt es auf 9 Punkte, der Median vergleichbarer Non-Reasoning-Modelle liegt bei 7.
- Agentic Coding
- Lokale Entwicklung
- Repository-Analyse
- Tool-Calls
- Coding-Assistenten
Redaktionelle Einordnung auf Basis der Modellbeschreibung und der unten verlinkten Messungen.
Was du abwägen solltest
- Nur Non-Thinking. Das Modell unterstützt ausschließlich den Non-Thinking-Modus und erzeugt keine Thinking-Blöcke. Für Aufgaben, die explizites Reasoning verlangen, brauchst du ein anderes Modell.
- Nur Text. Ein- und Ausgabe sind auf Text beschränkt. Screenshots oder Diagramme kannst du nicht direkt übergeben.
- Preis und Verbosity. Die Preise schwanken je Anbieter: Parasail verlangt $0,12 und $0,80 je 1 Mio. Tokens, Artificial Analysis rechnet mit $0,50 und $1,20 und stuft das als eher teuer ein. Zudem erzeugte das Modell für den Index 34 Mio. Output-Tokens, der Median liegt bei 26 Mio.
- Hardware und API-Limits. Lokal müssen alle 80 Mrd. Parameter geladen werden, die Beispielbefehle der Model Card verteilen das Modell per Tensor-Parallelismus auf mehrere GPUs. Die Alibaba-API begrenzt den Input auf 204.800 und den Output auf 65.536 Tokens.
Qwen3-Coder-Next Benchmarks
9Punkte
Der Artificial Analysis Intelligence Index ist ein Meta-Benchmark, der keine eigenen Fragen enthält, sondern die Ergebnisse von zehn unabhängigen Benchmarks aggregiert: GDPval-AA (220 Aufgaben), tau2-Bench Telecom (114 Aufgaben), Terminal-Bench Hard (44 Aufgaben), SciCode (338 Teilprobleme), AA-LCR (100 Fragen), AA-Omniscience (6.000 Fragen), IFBench (294 Aufgaben), Humanity's Last Exam (2.158 Fragen), GPQA Diamond (198 Fragen) und CritPt (70 Aufgaben).
Mehr zum BenchmarkArtificial Analysis Intelligence IndexMedian aller Modelle: 26
Claude Opus 5.5Platz 1, Anthropic- Claude Sonnet 5.5Platz 2, Anthropic
- Qwen3Alibaba
- Qwen3-Coder-NextAlibaba
- Qwen3 30B A3B Instruct 2507Alibaba
Llama 4 ScoutMeta AI
GPT-4.1 nanoOpenAI
Daten: Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)Artificial Analysis
Qwen3-Coder-Next API-Preise
Input
$0,12/ 1 Mio. Tokens
Output
$0,80/ 1 Mio. Tokens
Geschätzte Tokenkosten
$0,02 je Anfrage (100 Anfragen)
- Input$1,20
- Output$0,80
Schätzung in USD auf Basis der Preise von Alibaba, ohne Steuern, Tools und Cache-Schreibvorgänge. Trage bei Output alle abgerechneten Tokens inklusive Reasoning ein. Cache-Lesen setzt einen bereits befüllten Cache voraus.
Cache-Schreiben und Rechenweg
Kosten = Anfragen × (Input ohne Cache × $0,12 + Output × $0,80) / 1.000.000
Qwen3-Coder-Next Modelldaten
- Kontextfenster
- 262.144 Tokens
- Eingabe
- Text
- Ausgabe
- Text
- Anbieter
- Alibaba
- Veröffentlicht
- 3. Februar 2026
- Wissensstand
- September 2025
- Modellgewichte
- Offen (Apache 2.0)
Standardfähigkeiten & Schnittstellen
- Tool-Nutzung
- Strukturierte Ausgaben
Daten aktualisiert am 18. Oktober 2026. Fehler gefunden? kontakt@byte.de
Qwen3-Coder-Next API-Provider
- Input / 1 Mio. Tokens$0,12Output / 1 Mio. Tokens$0,80Cache-Lesen / 1 Mio.keine AngabeKontextfenster262,1kTokensMaximaler Outputkeine Angabe
Input / 1 Mio. Tokens$0,12Output / 1 Mio. Tokens$0,80Cache-Lesen / 1 Mio.$0,07Kontextfenster262,1kTokensMaximaler Output235,9kTokens
Input / 1 Mio. Tokens$0,50Output / 1 Mio. Tokens$1,20Cache-Lesen / 1 Mio.keine AngabeKontextfenster262,1kTokensMaximaler Outputkeine Angabe
Preise und Limits laut den Anbietern. Die Verfügbarkeit hängt vom Konto und den jeweiligen Limits ab.
Häufige Fragen zu Qwen3-Coder-Next
Was kostet Qwen3-Coder-Next über die API?
Die Gewichte sind kostenlos. Bei Hostern wie Parasail zahlst du $0,12 je 1 Mio. Input-Tokens und $0,80 je 1 Mio. Output-Tokens, andere Anbieter verlangen mehr.
Wie groß ist das Kontextfenster?
Das native Kontextfenster beträgt 262.144 Tokens. Die Alibaba-API erlaubt davon maximal 204.800 Tokens Input und 65.536 Tokens Output.
Ist Qwen3-Coder-Next Open Source?
Die Gewichte sind offen und stehen unter der Apache-2.0-Lizenz auf Hugging Face. Die Lizenz erlaubt auch kommerzielle Nutzung.
Kann ich das Modell lokal betreiben?
Ja. Die Model Card nennt SGLang (ab v0.5.8) und vLLM (ab 0.15.0) für OpenAI-kompatible Endpunkte. Lokale Tools wie Ollama, LM Studio, MLX-LM, llama.cpp und KTransformers unterstützen Qwen3 ebenfalls.
Hat das Modell einen Thinking-Modus?
Nein. Es unterstützt nur den Non-Thinking-Modus, ein Parameter wie enable_thinking ist nicht nötig.
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