Qwen3-Coder-Next — это большая языковая модель с открытыми весами, оптимизированная для кодовых агентов и локальных рабочих процессов разработки. Она использует разреженную архитектуру MoE с 80 миллиардами общих параметров и только 3 миллиардами, активируемыми на токен, обеспечивая производительность, сравнимую с моделями, имеющими в 10-20 раз больше активных вычислений, что делает ее хорошо подходящей для экономически эффективного, постоянно работающего развертывания агентов. Модель обучена с сильным акцентом на агентизацию и надежно работает на задачах кодирования с протяженным горизонтом, сложном использовании инструментов и восстановлении после сбоев выполнения. Благодаря нативному контекстному окну 256k, она легко интегрируется в реальные среды CLI и IDE и хорошо адаптируется к распространенным каркасам агентов, используемым современными инструментами кодирования. Модель работает исключительно в режиме без мышления и не выводит блоки <think>, что упрощает интеграцию для производственных кодовых агентов.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://infergate.ru/api/v1",
api_key="sk-•••",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3-coder-next",
messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)modelstringобязательныйmessagesarrayобязательныйtemperaturenumbermax_tokensintegertop_pnumbertop_kintegerstopstring | string[]frequency_penaltynumberpresence_penaltynumberrepetition_penaltynumberseedintegerlogit_biasobjectlogprobsbooleantop_logprobsintegerresponse_formatobjectstructured_outputsbooleantoolsarraytool_choicestring | object