Qwen3-Coder-Next는 800억 개의 파라미터를 가진 대형 언어 모델이지만, 추론 시에는 30억 개의 파라미터만 활성화하여 효율적인 연산을 구현합니다.

에이전트 학습(agentic training) 기법을 활용해, 검증 가능한 코딩 작업과 실행 가능한 환경을 대규모로 합성하여 환경 피드백을 통한 중간 학습과 강화 학습을 수행함으로써 강력한 코딩 능력을 달성하였습니다.

이 모델은 SWE-Bench, Terminal-Bench 등 에이전트 중심 벤치마크에서 활성 파라미터 수 대비 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 연구 및 실무 코딩 에이전트 개발을 지원하기 위해 기본 및 명령어 튜닝된 오픈 웨이트 버전을 공개하였습니다.