English(EN) Qwen3-Coder-Next Local Setup Guide 2026: Ollama and GGUF

阿里巴巴的 Qwen3-Coder-Next 在 SWE-bench 上达到 70.6%，采用高效 MoE 架构

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-25 07:03

Qwen3-Coder-Next 模型是阿里巴巴 Qwen 团队推出的一个拥有 800 亿参数的混合专家（Mixture-of-Experts）模型，在 SWE-bench Verified 基准测试中取得了 70.6% 的成绩，展示了令人印象深刻的效率，每次推理仅激活约 30 亿参数。这使其能够提供与前沿编码助手相当的性能，同时所需的硬件资源与 70 亿参数模型相似。该模型支持 256K 上下文窗口，适用于复杂的编码任务，并且可以使用 Ollama 在本地进行设置，以获得与 OpenAI 兼容的 API。 AI

影响为高效编码模型树立了新标杆，可能降低了高级 AI 辅助开发的硬件门槛。

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阿里巴巴的 Qwen3-Coder-Next 在 SWE-bench 上达到 70.6%，采用高效 MoE 架构

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Jovan Chan · 2026-06-25 07:03

Qwen3-Coder-Next 本地部署指南 2026：Ollama 和 GGUF

<blockquote> This article was originally published on <a href="https://aifoss.dev/blog/qwen3-coder-next-local-setup-guide-2026/" rel="noopener noreferrer">aifoss.dev</a> </blockquote> TL;DR: Qwen3-Coder-Next hits 70.6% on SWE-bench Verified with only ~3…

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