橙子AI科技 Logo 橙子AI科技 需求咨询
菜单
模型

Qwen3-Coder-Next-GGUF

Qwen/Qwen3-Coder-Next-GGUF

查看上游原文 ↗
上游访问：公开 本站服务：可咨询 内容检查：AI 辅助整理并检查 许可证：apache-2.0 上游版本：b82fb7382639

中文简介

Qwen/Qwen3-Coder-Next-GGUF 是 Qwen 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 b82fb7382639，同步到 26 个文件，文件元数据合计 437.64 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“apache-2.0”。

UPSTREAM README

上游模型卡 / 数据集卡

在 Hugging Face 查看原文 ↗

【README 卡片中文译介】

以下内容依据上游仓库 Qwen/Qwen3-Coder-Next-GGUF 的固定版本 README、卡片字段和文件元数据进行中文结构化整理。它保留便于选型的关键信息，完整技术细节、代码示例和许可文本请同时查看上游原文。

【资源概览】
Qwen/Qwen3-Coder-Next-GGUF 是 Qwen 在 Hugging Face 发布的模型仓库，当前卡片主要关联文本生成与推理。本站固定记录上游版本 b82fb7382639，同步到 26 个文件，文件元数据合计 437.64 GB；访问状态为“公开”，许可证字段为“apache-2.0”。

【适用方向】
适合评估代码生成、仓库级理解、软件工程智能体和开发辅助流程。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

【版本与规格】
固定版本：b82fb7382639。 任务标签：文本生成与推理。 库标记：transformers。 上游页面记录的最近更新时间：2026-02-04。

【文件信息】
上游 API 返回 26 个文件，文件元数据合计 437.64 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.gguf 24 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00002-of-00004.gguf（45.91 GB）；Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00001-of-00004.gguf（45.82 GB）；Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00003-of-00004.gguf（45.63 GB）。

【运行或处理环境】
仓库文件元数据合计 437.64 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

【使用边界】
许可证显示为“apache-2.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

已有简体中文译文 · Codex 基于固定版本 README 与上游元数据生成中文结构化译介 · 2026-07-26 00:51

Qwen3-Coder-Next Highlights Today, we're announcing **Qwen3-Coder-Next**, an open-weight language model designed specifically for coding agents and local development. It features the following key enhancements: **Super Efficient with Significant Performance**: With only 3B activated parameters (80B total parameters), it achieves performance comparable to models with 10–20x more active parameters, making it highly cost-effective for agent deployment. **Advanced Agentic Capabilities**: Through an elaborate training recipe, it excels at long-horizon reasoning, complex tool usage, and recovery from execution failures, ensuring robust performance in dynamic coding tasks. **Versatile Integration with Real-World IDE**: Its 256k context length, combined with adaptability to various scaffold templates, enables seamless integration with different CLI/IDE platforms (e.g., Claude Code, Qwen Code, Qoder, Kilo, Trae, Cline, etc.), supporting diverse development environments. Model Overview Qwen3-Coder-Next** has the following features: Type: Causal Language Models Training Stage: Pretraining & Post-training Number of Parameters: 80B in total and 3B activated Number of Parameters (Non-Embedding): 79B Hidden Dimension: 2048 Number of Layers: 48 Hybrid Layout: 12 \* (3 \* (Gated DeltaNet -> MoE) -> 1 \* (Gated Attention -> MoE)) Gated Attention: Number of Attention Heads: 16 for Q and 2 for KV Head Dimension: 256 Rotary Position Embedding Dimension: 64 Gated DeltaNet: Number of Linear Attention Heads: 32 for V and 16 for QK Head Dimension: 128 Mixture of Experts: Number of Experts: 512 Number of Activated Experts: 10 Number of Shared Experts: 1 Expert Intermediate Dimension: 512 Context Length: 262,144 natively NOTE: This model supports only non-thinking mode and does not generate `` `` blocks in its output. Meanwhile, specifying `enable_thinking=False` is no longer required.** For more details, including benchmark evaluation, hardware requirements, and inference performance, please

公开页仅展示原文摘录；完整模型卡或数据集卡请前往上游仓库查看。

适用场景

适合评估代码生成、仓库级理解、软件工程智能体和开发辅助流程。 建议先用小规模样本验证推理框架、输入输出格式和任务指标，再决定是否进入完整权重获取、量化或部署评估。

模型参数

固定版本：b82fb7382639。 任务标签：文本生成与推理。 库标记：transformers。 上游页面记录的最近更新时间：2026-02-04。

文件说明

上游 API 返回 26 个文件，文件元数据合计 437.64 GB。 已保存文件清单中的主要扩展名：.gguf 24 个、.md 1 个、无扩展名 1 个。 当前较大的文件包括：Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00002-of-00004.gguf（45.91 GB）；Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00001-of-00004.gguf（45.82 GB）；Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00003-of-00004.gguf（45.63 GB）。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

  • .gitattributes2.35 KB
  • Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00001-of-00004.gguf45.82 GB
  • Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00002-of-00004.gguf45.91 GB
  • Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00003-of-00004.gguf45.63 GB
  • Qwen3-Coder-Next-F16/Qwen3-Coder-Next-00004-of-00004.gguf11.15 GB
  • Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M-00001-of-00004.gguf14.46 GB
  • Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M-00002-of-00004.gguf13.85 GB
  • Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M-00003-of-00004.gguf13.51 GB
  • Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M/Qwen3-Coder-Next-Q4_K_M-00004-of-00004.gguf3.27 GB
  • Qwen3-Coder-Next-Q5_0/Qwen3-Coder-Next-Q5_0-00001-of-00004.gguf15.86 GB
  • Qwen3-Coder-Next-Q5_0/Qwen3-Coder-Next-Q5_0-00002-of-00004.gguf15.81 GB
  • Qwen3-Coder-Next-Q5_0/Qwen3-Coder-Next-Q5_0-00003-of-00004.gguf15.71 GB

硬件建议

仓库文件元数据合计 437.64 GB。 实际显存与内存由精度、量化方式、上下文长度、批量、并发、MoE 专家加载方式和推理框架共同决定，不能只凭参数名或仓库大小作部署承诺；应在目标格式和目标硬件上实测。

注意事项

许可证显示为“apache-2.0”，具体用途限制、附加政策和归属要求仍以上游原文为准。 模型输出、工具调用和生成内容可能出现错误、偏见或安全风险，面向业务前应建立任务级评测、权限隔离和人工确认。

获取、校验与交付

咨询此资源时只需发送本页链接或资源准确全称。橙子AI科技会继续核对版本、文件与类型、README资料卡、许可证和访问条件，并在合法访问权限、许可证及平台规则允许的前提下，协助海内外下载、完整性校验及网盘或硬盘交付；本官网本身不托管或下载资源文件。

第三方资源声明

本页面为橙子AI科技基于固定版本上游卡片整理的中文信息与服务说明，不代表资源作者或平台官方页面。实际许可、访问和使用条件以上游原文为准。