AlibabaのQwen Teamは2026年2月3日、コーディングエージェントおよびローカル開発向けに特化して設計されたオープンウェイトの言語モデル「Qwen3-Coder-Next」を発表した。

• Qwen3-Coder-Next: Pushing Small Hybrid Models on Agentic Coding - Qwen

Qwen3-Coder-Nextは、ハイブリッドアテンションとMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用したQwen3-Next-80B-A3B-Baseを基盤として構築されている。総パラメータ数800億（80B）に対し、推論時にアクティブとなるパラメータを30億（3B）に抑えていることで、ローカル環境でも動作可能な推論コストと、大規模モデルに匹敵するコーディング・エージェント能力を両立している。

特徴は、検証可能なコーディングタスクと実行環境を組み合わせた80万件以上のデータセットを用いたエージェント学習を行った点にある。環境からのフィードバック（実行結果やエラーログ）を直接学習に取り入れることで、現実の開発に不可欠な「長期間の推論」「⁠ツール利用」「⁠実行失敗からの回復」といった能力を強化している。

コーディングエージェントのベンチマーク「SWE-Bench-Pro」においては、アクティブパラメータが10倍から20倍のモデルと同等のパフォーマンスを達成していることが報告されている。商用のモデルが依然としてリードしているものの、効率と性能のバランスが取れたモデルとして注目される。

ブログでは、OpenClaw、Qwen Code、Claude Code、Clineなどの多様なエージェントツールを使用したWeb開発やブラウザ操作、ローカルファイルシステムの操作などの事例を取り上げている。

開発チームは今後、自律的なツールの使用、困難な問題への対処、複雑なタスク管理といったエージェントスキルの向上を目指すとのこと。