Qwen3-Coder-Next는 에이전트 코딩을 위해 설계되었습니다. 모델이 계획 수립, 도구 호출, 실패 복구, 긴 워크플로우에서 컨텍스트 유지가 필요한 다단계 소프트웨어 작업을 수행합니다.
Novita AI에서는 OpenAI 호환 API를 통해 Qwen3-Coder-Next를 실행할 수 있습니다. 자체 GPU 인프라를 구축하거나 관리할 필요 없이 강력한 코딩 에이전트 성능을 얻을 수 있습니다.
Qwen3-Coder-Next 소개
모델 개요
| 항목 | 세부 정보 |
|---|---|
| 조직 | Qwen Team (Alibaba) |
| 출시일 | 2026년 2월 4일 |
| 파라미터 | 총 80B / 활성화 ~3B (MoE) |
| 아키텍처 | 하이브리드 어텐션 + 고희소성 MoE (Gated DeltaNet + Gated Attention을 사용한 하이브리드 레이아웃) |
| 컨텍스트 윈도우 | 네이티브 262,144 토큰 (256K), 확장 가능 |
Qwen3-Coder-Next는 오픈 가중치, 에이전트 코드 모델로, 추론 비용을 낮게 유지하면서 강력한 실제 벤치마크에 최적화되어 있습니다. MoE 설계는 런타임에 활성 파라미터를 제한하고, 하이브리드 어텐션은 긴 컨텍스트 추론을 가능하게 합니다. 이 모델은 CLI 도구, IDE 에이전트, 구조화된 도구 호출 같은 실용적인 코딩 워크플로우에 직접 연결되도록 설계되었으며, 일상적인 개발에 충분히 빠릅니다.
벤치마크 및 성능
벤치마크
실용적인 요점
- 높은 SWE-Bench Verified 성능 70.6% 점수는 모델이 검색, 패치, 테스트 루프를 포함한 실제 리포지토리 수준의 버그 수정을 처리할 수 있음을 나타냅니다. 이는 프로덕션급 코딩 에이전트에 중요한 신호입니다.
- 경쟁력 있는 다국어 리포지토리 지원 SWE-Bench Multilingual에서 62.8% 점수는 모델이 엄격하게 영어 우선이 아님을 시사하므로, 다국적 이슈, 주석, 문서를 가진 글로벌 팀에 적합합니다.
- SWE-Bench Pro에서 견고한 결과 더 어려운 Pro 하위 집합에서 44.3% 점수는 특히 다단계 디버깅 및 복구 시나리오에서 더 강력한 장기 추론 능력을 반영합니다.
- 도구 사용을 위한 TerminalBench 관련성 TerminalBench 2.0은 구조화된 명령/출력 루프를 평가하며, 이는 DevOps 자동화, CI 디버깅, 셸 기반 에이전트와 밀접하게 매핑됩니다.
- Aider 점수는 대화형 코딩 지원 66.2% Aider 점수는 반복 편집, 리팩터링, 점진적 기능 개발과 같은 페어 프로그래밍 워크플로우에 좋은 지표입니다.
속도 및 지연 시간
개발자 경험은 정확성뿐 아니라 지연 시간에 크게 좌우됩니다.
Novita AI에서 중요한 이유
Qwen3-Coder-Next는 효율적으로 설계되었습니다. 총 80B 파라미터 중 추론 시 약 3B만 활성화되어 에이전트 코딩 워크로드에 특히 비용 효율적입니다. Novita AI에서 이 효율성은 예측 가능하고 경쟁력 있는 가격으로 직접 이어집니다:
- 입력: 백만 토큰당 $0.2
- 출력: 백만 토큰당 $1.5
Novita AI의 확장 가능한 API와 함께, 긴 컨텍스트 추론과 다단계 워크플로우를 처리하는 고성능 코딩 에이전트를 배포할 수 있습니다. GPU를 관리하거나 예측 불가능한 인프라 비용을 부담할 필요가 없습니다.
Novita AI에서 Qwen 3에 접근하는 방법
빠른 시작: 플레이그라운드
가장 빠른 평가를 위해 Novita의 플레이그라운드로 시작하여 프롬프트를 실험하고, 모델을 비교하고, 통합 전에 출력 품질을 검증하세요.
API를 통해 Qwen3-Coder-Next 사용
API 키 얻는 방법
- 1단계: 계정 생성 또는 로그인:
[https://novita.ai](https://novita.ai)를 방문하여 가입하거나 로그인하세요. - 2단계: 키 관리로 이동: 로그인 후 'API Keys’를 찾으세요.
- 3단계: 새 키 생성: ‘Add New Key’ 버튼을 클릭하세요.
- 4단계: 키를 즉시 저장: 생성된 키를 즉시 복사하여 저장하세요. 한 번만 표시됩니다.
다음 코드 예제를 사용하여 API와 통합하세요.
Python (예제)
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["NOVITA_API_KEY"],
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="Qwen/Qwen3-Coder-Next",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a senior software engineer."},
{"role": "user", "content": "Fix the bug and write tests. Here is the stack trace: ..."}
],
temperature=0.2,
)
print(resp.choices[0].message.content)
SDK
에이전트를 구축하는 경우 Novita는 OpenAI Chat Completions를 예상하는 프레임워크와 깔끔하게 통합됩니다.
- OpenAI Agents SDK 호환성
- 표준 OpenAI Python/Node SDK는 API 호환성으로 인해 최소한의 변경만으로 작동합니다.
타사 플랫폼
Novita에서 호스팅되는 모델은 다양한 인기 생태계에서도 사용할 수 있으므로 워크플로우를 변경하지 않고도 Qwen3-Coder-Next를 기존 도구에 가져올 수 있습니다.
- 에이전트 프레임워크 및 앱 빌더: Continue , AnythingLLM , LangChain , Langflow 통합 가이드를 제공합니다.
- Hugging Face Hub: Novita는 Inference Provider로 등록되어 있어 Hugging Face의 제공자 생태계를 통해 지원되는 모델을 실행할 수 있습니다.
- OpenAI 호환 도구: Novita는 OpenAI API 표준을 따르므로 Cline , Cursor , Trae, Qwen Code 같은 OpenAI 스타일 앱과 도구를 최소한의 변경으로 연결할 수 있습니다.
- Anthropic 호환 접근: Novita는 Claude Code 스타일 워크플로우를 위한 Anthropic SDK 호환 통합도 지원합니다.
- OpenCode 및 관찰 가능성: OpenCode 에서 Novita를 직접 사용하세요.
결론
Qwen3-Coder-Next는 실용적인 최적점을 제공합니다: 에이전트 코딩 성능, 긴 컨텍스트 추론, 높은 처리량을 런타임 비용을 통제하는 MoE 설계로 구현했습니다. 코딩 에이전트를 출시하거나 단순히 개발 워크플로우를 가속화하려는 팀에게 Novita AI에서 OpenAI 호환 API를 통해 Qwen3-Coder-Next를 실행하는 것은 평가에서 프로덕션까지 가장 간단한 경로 중 하나입니다.
Novita AI는 개발자가 간단한 API를 사용하여 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있는 AI 클라우드 플랫폼이면서, 구축 및 확장을 위한 저렴하고 안정적인 GPU 클라우드를 제공합니다.
자주 묻는 질문
Qwen3-Coder-Next란 무엇인가요?
Qwen3-Coder-Next는 Qwen 팀의 오픈 가중치 코딩 모델로, 에이전트 코딩(도구 사용, 실행 피드백, 복구가 포함된 다단계 코딩 작업)을 위해 설계되었습니다. Qwen3-Next-80B-A3B-Base를 기반으로 하며, 하이브리드 어텐션 + MoE 아키텍처를 사용하여 낮은 추론 비용으로 강력한 코딩/에이전트 성능을 달성합니다.
Qwen3 Coder의 비용은 얼마인가요?
Novita AI에서 Qwen3-Coder-Next는 입력 토큰 100만 개당 $0.20, 출력 토큰 100만 개당 $1.50(서버리스)입니다.
어떤 API 제공업체가 Qwen3-Coder-Next를 제공하나요?
Qwen3-Coder-Next는 여러 API 제공업체를 통해 제공되며, Novita AI 는 비용 효율적이고 OpenAI 호환 옵션입니다. 다른 제공업체로는 Chutes, Parasail, Together AI가 있으며, 지연 시간, 처리량, 가격이 다릅니다.
