Model garden Router · op aanvraag Dedicated · beschikbaar

Qwen3 Coder Next

Dit model draait als eigen dedicated GPU-deployment, direct te starten via de wizard. Data blijft in Europa.

Today, we're announcing Qwen3-Coder-Next, an open-weight language model designed specifically for coding agents and local development. It features the following key enhancements:

Qwen/Qwen3-Coder-Next Op aanvraag
text->text · Qwen · EU-hosted
80B
Parameters
262K
Contextvenster
192GB
Minimale VRAM
POST /api/v1/chat/completions Op aanvraag

Specificaties

Parameters 80B
Contextvenster 262,144 tokens
Minimale VRAM 192 GB
Architectuur Qwen3NextForCausalLM (vLLM)
Licentie apache-2.0
Modaliteit text->text
Uitgebracht January 2026
Uitgever Qwen ↗

Prijzen

Gedeelde router · per token
Op aanvraag
Niet beschikbaar op de gedeelde router. Prijs op aanvraag als dedicated GPU-deployment.
Dedicated GPU · per uur
vanaf €10,58 per uur
Eigen vLLM-instance op Europese cloud (192 GB VRAM), per uur afgerekend.

Dit model heeft 192 GB VRAM nodig, dus meerdere GPU's. Via de gedeelde router is de tokenprijs daarom hoog. Vanaf ongeveer 50 miljoen tokens per maand is een dedicated deployment goedkoper.

Gedeelde EU-router, pay-per-token, scale-to-zero. Dedicated GPU-deployments worden per uur afgerekend, zie prijzen.

Direct aanroepen

Drop-in vervanger voor OpenAI: wijzig alleen de base-URL en de API-key. Ook het Anthropic-formaat (/v1/messages) wordt ondersteund.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen/Qwen3-Coder-Next",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik Qwen3 Coder Next in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait Qwen3 Coder Next op GPU's in Europese datacenters via vLLM. Prompts en outputs verlaten de EU niet en er is geen Amerikaanse cloudprovider in de keten.

Is Qwen3 Coder Next hosten AVG/GDPR-compliant?

Ja. Alle verwerking vindt plaats binnen de EU, er is een verwerkersovereenkomst (DPA) beschikbaar en de subprocessor-lijst is openbaar. Open-source gewichten betekenen ook: geen training op jouw data.

Wat kost Qwen3 Coder Next?

Via de gedeelde EU-router betaal je €1.20 per miljoen input-tokens en €3.40 per miljoen output-tokens, zonder vaste kosten. Voor hoge volumes of isolatie kun je Qwen3 Coder Next ook als dedicated GPU-instance per uur draaien.

Is de API compatibel met OpenAI?

Ja. Je gebruikt de standaard OpenAI-SDK's met een aangepaste base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Ook de Anthropic Messages API wordt ondersteund als drop-in.

Andere modellen van Qwen

Qwen3.6 27B FP8

[!Note] This repository contains FP8-quantized model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc. The quantization method is fine-grained fp8 quantization with block size of 128, and its performance metrics are nearly identical to those of the original model.

28B 262K context Bekijk model →
Qwen3.6 27B

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc.

28B 262K context Bekijk model →
Qwen3.6 35B A3B FP8

[!Note] This repository contains FP8-quantized model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc. The quantization method is fine-grained fp8 quantization with block size of 128, and its performance metrics are nearly identical to those of the original model.

36B 262K context Bekijk model →
Qwen3.6 35B A3B

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc.

36B 262K context Bekijk model →
Qwen3.5 35B A3B GPTQ Int4

[!Note] This repository contains int4-quantized model weights and configuration files for the post-trained model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, KTransformers, etc.

36B 262K context Bekijk model →
Qwen3.5 0.8B Base

[!Note] This repository contains model weights and configuration files for the pre-trained only model in the Hugging Face Transformers format. These artifacts are compatible with Hugging Face Transformers, vLLM, SGLang, etc. The intended use cases are fine-tuning, in-context learning experiments, and other research or development purposes, not direct interaction. However, the control tokens, e.g., <|imstart| and <|imend| were trained to allow efficient LoRA-style PEFT with the official chat template, mitigating the need to finetune embeddings, a significant optimization given Qwen3.5's larger

0.9B 262K context Bekijk model →

Probeer Qwen3 Coder Next gratis

Account aanmaken duurt een minuut. Test Qwen3 Coder Next direct in de playground.

Start gratis