ai/qwen3-coder-next-vllm
高级编码代理模型，拥有800亿参数（30亿激活MoE），专为编码代理和本地开发环境设计，具备高效代码生成、调试及工具调用能力，支持多种IDE平台集成。
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请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
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Qwen3-Coder-Next
镜像概述和主要用途
Qwen3-Coder-Next是一款专为编码代理和本地开发环境设计的高级开源语言模型。该模型在效率方面实现了重大突破，仅使用其800亿总参数池中的30亿激活参数，即可达到参数规模为其10-20倍的模型性能。它特别适用于复杂代码生成、重构、调试及工具调用场景，能够无缝集成到各类开发环境中。
核心功能和特性
特性概览
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 提供商 | Qwen团队（阿里云） |
| 架构 | Qwen3NextForCausalLM（混合专家模型/Mixture-of-Experts） |
| 总参数 | 800亿（激活参数30亿） |
| 上下文长度 | 262,144 tokens |
| 支持语言 | 多种编程语言 |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
关键特性
- 高级代理能力：擅长长程推理、复杂工具使用及执行故障恢复
- 多IDE集成：凭借256k上下文长度和模板适配能力，兼容Claude Code、Qwen Code、Qoder等多种CLI/IDE平台
- 高效MoE架构：仅使用30亿激活参数即可达到远大于其规模模型的性能
- 工具调用支持：原生支持函数调用和工具集成，可配合自定义工具模板
- 非思考模式：优化直接代码生成，无需显式推理块
架构详情
该模型采用混合架构，包含以下组件：
- 隐藏维度：2048
- 层数：48
- 混合布局：12 × (3 × (Gated DeltaNet → MoE) → 1 × (Gated Attention → MoE))
- 门控注意力：16个Q注意力头，2个KV注意力头，头维度256
- 门控DeltaNet：32个V线性注意力头，16个QK线性注意力头，头维度128
- 混合专家：共512个专家，每token激活10个专家，1个共享专家，专家中间维度512
- 非嵌入参数：790亿
基准测试
Qwen3-Coder-Next在多个编码基准测试中表现优异，性能可与激活参数显著更多的模型相媲美：
该模型的高效性使其在代理部署中具有卓越的成本效益，同时保持与更大模型相当的性能。
使用方法和配置说明
使用Docker Model Runner部署
bashdocker model run qwen3-coder-next-vllm
更多信息，请查看https://docs.docker.com/desktop/features/model-runner/。
推荐采样参数
为获得最佳性能，建议使用以下采样参数：
- 温度（Temperature）：1.0
- Top-p：0.95
- Top-k：40
注意事项
- 模型全量部署需要大量GPU内存（800亿总参数）
- 对于内存受限系统，可将上下文长度从原生262k减少至32,768等较短值
- 专为编码任务设计，可能不适用于一般对话场景
- 仅支持非思考模式，输出中不会生成
</think>superscript:块 - 在IDE环境中配合适当的工具模板和框架集成可获得最佳性能
相关链接
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next
- https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next
- https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
- https://qwen.readthedocs.io/en/latest/
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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docker model pull ai/qwen3-coder-next-vllm:<标签>
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