如何存取 Qwen3-Coder-Next：3 種方法比較

對注重隱私、成本控制與無限使用的開發者來說，在本地執行 AI 程式碼助手已成為優先選項。但找到一個兼備強大效能與消費級硬體可執行性的模型仍相當困難。2026 年發布的 Qwen3-Coder-Next 承諾能解決這個問題：它總共有 800 億個參數，但每個 token 僅啟動 30 億個參數，不僅能在高階消費級 GPU 上執行，基準測試成績更能媲美啟動參數多 10-20 倍的模型。

本指南將介紹存取 Qwen3-Coder-Next 的 3 種主要方法：透過 Hugging Face/Transformers 進行本地部署、使用 llama.cpp/Unsloth 進行量化推論，以及透過 Novita AI 的 API 存取。我們將分享實測過該模型的開發者的實際使用體驗、不同量化等級的硬體需求，以及能讓自主編碼任務發揮最佳效能的特定設定。

模型規格：Qwen3-Coder-Next 與眾不同之處

規格	詳細內容
總參數數	800 億
啟動參數數	每個 token/推論僅啟動 30 億個
上下文長度	原生支援 25.6 萬 token
架構	混合 MoE
授權條款	開放權重
訓練重點	自主編碼（長期推理、工具使用、執行失敗恢復）

基準測試效能：Qwen3-Coder-Next 與其他模型的比較

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Qwen3-Coder-Next 在 SWE-Bench Pro 上取得了領先的效能，展現了優異的效能與參數效率平衡。

方法 1：透過 Novita API 進行高效 API 存取

以下情況適合使用 API 存取：

• 沒有 35GB 以上 VRAM 的硬體
• 需要無需設定時間即可立即使用
• 使用頻率不固定，而非長期持續使用
• 希望避免基礎設施維護成本

步驟 1：登入並存取模型庫

登入你的帳號後，點擊 模型庫 按鈕。

步驟 2：選擇你需要的模型

瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的能力。

立即試用 Qwen 3 Coder Next！

步驟 4：取得 API 金鑰

要進行 API 驗證，我們會提供你新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖中指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用對應程式語言的套件管理員安裝 API。安裝完成後，將必要的程式庫匯入你的開發環境，並使用你的 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下是为 Python 使用者提供的聊天完成 API 呼叫範例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<Your API Key>",
    base_url="https://api.novita.ai/openai"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="qwen/qwen3-coder-next",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
    ],
    max_tokens=65536,
    temperature=0.7
)

print(response.choices[0].message.content)

方法 2：透過 Hugging Face Transformers 進行本地部署

硬體 需求：

1. 從 HuggingFace 或 ModelScope 下載模型權重
2. 選擇推論框架：支援 vLLM 或 SGLang
3. 按照官方 GitHub 儲存庫中的部署指南操作

當你需要穩定高效能的推論、自訂模型控制，且在持續或高負載 workload 下需要更低的成本，而非自行維護本地 GPU 與基礎設施時，你應該選擇專用端點。

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建議生成參數

Qwen3-Coder-Next 的最佳設定與一般編碼模型不同：

• 溫度：1.0（高於一般編碼模型）
• Top_P：0.95
• Top_K：40
• Min_P：0.01

這些設定能啟用模型的非推理模式，在保持輸出的同時快速回覆程式碼。

方法 3：LLM 推論框架

llama.cpp 是輕量型的 C/C++ LLM 推論框架，主要設計用於在 CPU 或低 VRAM 裝置上高效執行 GGUF 量化模型。其主要優點為設定簡單、CPU 效能強勁、對 macOS Apple Silicon 支援優異、量化選項靈活；缺點則是在高併發時吞吐量較低，且與現代 GPU 服務框架相比 GPU 擴展性較弱。

# macOS with Homebrew
brew install llama.cpp

# Or build from source
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

# Using Hugging Face CLI (recommended)
llama-cli -hf unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:UD-Q4_K_XL

# Or download manually from:
# https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF

llama-server \
  -hf unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --fit on \
  --seed 3407 \
  --temp 1.0 \
  --top-p 0.95 \
  --min-p 0.01 \
  --top-k 40 \
  --jinja \
  --port 8080

Ollama 是適合初學者的 LLM 執行環境與服務框架，會將推論後端（通常是 llama.cpp）封裝成簡單的「拉取並執行」工作流程。其優點為安裝極度簡單、自動管理模型、開箱即用的本地 API 伺服器；限制則是對底層推論參數的控制較少、調校靈活性不足，且依賴 Ollama 的模型封裝生態系。

# Install Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Pull and run the model
ollama pull qwen3-coder-next
ollama run qwen3-coder-next

vLLM 是生產級 GPU 推論與服務框架，針對高吞吐量與多使用者併發進行最佳化，核心依賴高效的 KV 快取管理（PagedAttention）。其優點為服務效能優異、跨 GPU 擴展性強、部署能力成熟；缺點則是系統複雜度較高、GPU/VRAM 需求較高，且不適合僅有 CPU 的環境。

# Install vLLM
pip install 'vllm>=0.15.0'

# Start server
vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next \
  --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder

SGLang 是高階效能的 LLM 推論與服務框架，針對快速解碼與複雜執行管線進行最佳化，尤其適合工具呼叫與代理式工作流程。其優點為積極的效能最佳化、對進階多步驟生成管線的強大支援；缺點則為設定複雜度較高、生態系成熟度低於 vLLM，且要達到最佳效能需依賴 GPU 基礎設施。

# Install SGLang
pip install 'sglang[all]>=v0.5.8'

# Launch server
python -m sglang.launch_server \
  --model Qwen/Qwen3-Coder-Next \
  --port 30000 \
  --tp-size 2 \
  --tool-call-parser qwen3_coder

方法 4：與程式碼代理工具整合

立即取得 API 金鑰！

可透過官方連接器與逐步整合指南，輕鬆將 Novita AI 與合作平台串接，包括 Claude code、Cursor、Trae、Continue、Codex、OpenCode, AnythingLLM,LangChain、Dify 以及 Langflow。

對於注重成本控制與無限使用的團隊來說，量化推論所需的 35-46GB VRAM 讓 RTX 5090、AMD Instinct GPU 或 64GB MacBook 都能執行這個模型。本地部署與 API 部署的選擇取決於使用模式：持續性的開發工作儘管設定複雜，仍適合本地部署；而不固定使用的場景則能從無伺服器存取中受益。隨著模型成熟與量化技術進步，本地與託管效能的差距持續縮小，使得 Qwen3-Coder-Next 成為開發者尋找專有編碼助手替代方案的有力選擇。

常見問題

要在本地執行 Qwen3-Coder-Next 需要什麼硬體？ 執行 4-bit 量化版本需要 35-46GB VRAM，可透過 RTX 5090、AMD Radeon 7900 XTX、AMD Instinct GPU，或搭載統一記憶體的 64GB MacBook 達成。完整精度版本則需要 85-95GB VRAM。

Qwen3-Coder-Next 的效能與大型模型相比如何？ 在自主編碼基準測試中，它的效能優於啟動參數多 10-20 倍的模型（如 DeepSeek-V3.2），在 SWE-Bench Verified 上達到 74.2%，在 Aider 上達到 69.9%。

Qwen3-Coder-Next 的建議生成設定是什麼？ 要獲得最佳程式碼生成效果，請使用 temperature=1.0、top_p=0.95、top_k=40、min_p=0.01 的設定。這些設定會啟用非推理模式，在保持輸出的同時快速回覆。

Novita AI 是 AI 雲端平台，為開發者提供簡單的 API 介面來部署 AI 模型，同時也提供實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建構與擴展 AI 應用。

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