2月3日晚，阿里开源新一代智能体编程模型Qwen3-Coder-Next，仅激活3B参数，性能媲美DeepSeek-V3.2、GLM-4.7等顶级开源模型。该模型通过智能体训练扩展创新，可边思考边编程，显著降低推理成本至同等性能模型的5%～10%，适用于家用电脑和轻量服务器等低成本场景。在SWE-Bench Verified测试中，问题解决率突破70%，并在TerminalBench 2.0等评测中表现优异。其采用大规模可验证编程任务与真实环境反馈训练，擅长处理长上下文推理、工具使用及失败恢复等复杂任务。Qwen3-Coder-Next已开源基座和指令微调两大版本，可在魔搭社区、Hugging Face免费下载商用，支持多种下游应用集成，助力轻量高效智能体编程开发。

2月4日，阿里千问宣布开源专为编程智能体与本地开发设计的Qwen3-Coder-Next模型。该模型采用高效混合专家（MoE）架构，总参数达80B，每次推理仅激活3B，兼顾性能与效率。此次开源包含Qwen3-Coder-Next（Base）和Qwen3-Coder-Next（Instruct）两个版本，全面支持研究、评测及商业应用。这一发布为开发者提供了更灵活的工具选择，进一步推动编程智能化与本地开发创新。