Qwen3-Coder-Next : le modèle de codage open-source d’Alibaba surpasse GPT-4 sur les benchmarks de code

Alibaba vient de publier Qwen3-Coder-Next, un modèle open-weight spécialisé dans la génération et la correction de code. Avec une architecture MoE ultra-efficace et des performances supérieures à GPT-4 sur les benchmarks de résolution d’ingénierie, il peut être déployé localement sans API propriétaire — une alternative ouverte aux modèles d’OpenAI et Anthropic.

Qwen3-Coder-Next : spécifications clés

Caractéristique	Détail
Nombre de paramètres	80 milliards (3 milliards activés par requête)
Architecture	MoE ultra-sparse (512 experts, 10 activés + 1 expert partagé)
Contexte supporté	256 000 tokens (environ 200 000 mots)
Langages programmation	370 langages
Licence	Apache 2.0 (open-weight)
Disponibilité	Hugging Face, GitHub, ModelScope

Une architecture MoE ultra-efficace : 96,25 % de calcul économisé

Qwen3-Coder-Next repose sur une architecture Mixture of Experts ultra-sparse. Le modèle contient 512 experts spécialisés, mais n’en active que 10 par requête, plus un expert partagé. Seuls 3 milliards des 80 milliards de paramètres fonctionnent à chaque passage — une réduction de 96,25 % du calcul actif par rapport à un modèle dense équivalent.

Ce design hybride combine deux mécanismes :

• Gated DeltaNet pour les opérations mathématiques rapides
• Gated Attention pour la sélection intelligente des informations pertinentes

L’ensemble supporte nativement 256 000 tokens de contexte et prend en charge 370 langages de programmation.

Performance en codage : 44,3 % sur SWE-Bench Pro

Sur SWE-Bench Pro, le benchmark le plus rigoureux pour évaluer la capacité des IA à résoudre des problèmes d’ingénierie logicielle réalistes, Qwen3-Coder-Next affiche un taux de résolution de 44,3 %.

Comparaison avec les modèles concurrents :

• Qwen3-Coder-Next : 44,3 %
• GPT-5 (OpenAI) : 23,3 %
• Claude Opus 4.1 (Anthropic) : 22,7 %
• Claude Sonnet 4 : 16,3 %

L’écart est notable. Cependant, il faut le contextualiser. Alibaba a entraîné Qwen3-Coder-Next sur 800 000 tâches de codage vérifiables avec environnements exécutables — un corpus massif et hautement spécialisé. SWE-Bench Pro mesure une catégorie particulièrement difficile où le modèle a bénéficié d’une optimisation préalable.

Les modèles d’OpenAI et Anthropic restent généralistes : ils ne sont pas entraînés spécifiquement sur ce type de tâche. Qwen3-Coder-Next excelle dans son domaine de spécialisation sans remettre en cause les capacités générales des modèles concurrents.

Déploiement local : zéro coût API, infrastructure requise

L’avantage clé réside dans la souveraineté des données et l’absence de coûts API.

Qwen3-Coder-Next est open-weight sous licence Apache 2.0. Cela signifie téléchargement libre du modèle, installation sur ses propres serveurs et zéro frais par appel API.

Le modèle s’intègre directement aux outils de développement courants : Claude Code, Qwen Code, Cline et Kilo. Les frameworks de déploiement compatibles incluent vLLM, SGLang, Ollama, llama.cpp et MLX-LM.

Le revers : coûts d’infrastructure substantiels.

Déployer Qwen3-Coder-Next localement exige une infrastructure GPU onéreuse — minimum 2 à 4 GPUs haut de gamme pour une performance optimale. Exploiter la capacité complète de 256 000 tokens de contexte nécessite une infrastructure significativement plus coûteuse.

C’est un investissement immédiat et lourd, mais pour les équipes d’ingénierie de taille importante, cela peut devenir économiquement compétitif à long terme face aux abonnements API illimités.

Stratégie d'Alibaba : leadership en IA ouverte

Qwen3-Coder-Next s’inscrit dans une stratégie plus large d’accès ouvert et de souveraineté technologique.

Contexte récent :

• Juin 2024 : l’assistant de codage propriétaire d’Alibaba (Tongyi Lingma) a généré plus de 3 milliards de lignes de code
• Juillet 2025 : Alibaba publie Qwen3-Coder, nouvel état de l’art pour les modèles open-source (480 milliards de paramètres totaux, 35 milliards activés)
• Février 2026 : Qwen3-Coder-Next, version ultra-efficace du précédent

Qwen3-Coder-Next n’est pas une rupture, mais une évolution ciblée : un compromis efficacité-performance radicalement optimisé pour les organisations qui veulent garder le code localement, sans sacrifier les capacités.

Cette approche contraste avec OpenAI, Anthropic et Google, qui gardent leurs modèles les plus puissants en accès cloud propriétaire. Le pari d’Alibaba consiste à placer la souveraineté des données et la confidentialité comme arguments commerciaux majeurs — une stratégie pertinente pour les entreprises et régions sensibles aux enjeux de dépendance technologique.

Comment y accéder

Qwen3-Coder-Next est disponible dès aujourd’hui sur Hugging Face (huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-Next), le dépôt GitHub officiel d’Alibaba et ModelScope, la plateforme chinoise équivalente à Hugging Face.

Les développeurs intéressés par un déploiement local peuvent télécharger les weights et suivre la documentation officielle pour l’intégration avec leurs IDE ou serveurs.

Points clés

Alibaba rivalise directement avec OpenAI et Anthropic sur un segment critique : la génération de code. L’architecture MoE ultra-sparse offre une efficacité énergétique radicale. Les performances surpassent GPT-4 sur SWE-Bench Pro, mais reflètent un entraînement spécialisé face à des modèles généralistes. Open-source et déployable localement, le modèle reste coûteux en infrastructure GPU. La stratégie affichée privilégie la souveraineté des données et l’indépendance vis-à-vis des APIs propriétaires.

FAQ

Qu'est-ce que Qwen3-Coder-Next ?

C’est un modèle IA open-weight spécialisé dans la génération et la correction de code, développé par Alibaba. Basé sur une architecture MoE ultra-sparse, il active seulement 3 milliards de paramètres sur 80 au total, réduisant le coût d’inférence de 25 %.

Comment Qwen3-Coder-Next compare-t-il à GPT-4 et Claude ?

Sur SWE-Bench Pro, Qwen3-Coder-Next atteint 44,3 %, contre 23,3 % pour GPT-5 (OpenAI) et 22,7 % pour Claude Opus 4.1. Cependant, cette comparaison doit être nuancée : Qwen a bénéficié d’un entraînement spécialisé sur 800 000 tâches de codage.

Peut-on déployer Qwen3-Coder-Next localement sans payer ?

Oui, le modèle est open-weight sous licence Apache 2.0. On peut le télécharger et l’installer sur ses serveurs sans frais API. Cependant, cela nécessite une infrastructure GPU onéreuse (2–4 GPUs haut de gamme minimum).

Quels langages de programmation Qwen3-Coder-Next supporte-t-il ?

Le modèle prend en charge 370 langages de programmation et supporte nativement un contexte de 256 000 tokens (environ 200 000 mots).

Où télécharger Qwen3-Coder-Next ?

Le modèle est disponible sur Hugging Face, GitHub et ModelScope (plateforme chinoise). Il s’intègre avec des frameworks comme vLLM, SGLang, Ollama et llama.cpp.