अलibaba क्लाउड की Qwen टीम ने Qwen3-Coder-Next पेश किया, जो कोडिंग एजेंट्स के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किया गया एक ओपन-वेट लैंग्वेज मॉडल है जो इनफरेंस के दौरान अपने 80 बिलियन पैरामीटर में से केवल 3 बिलियन को सक्रिय करता है। मॉडल मध्यम ट्रेनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग के माध्यम से फीडबैक से सीधे सीखने के लिए सत्यापनीय कोडिंग कार्यों के बड़े पैमाने पर संश्लेषण को एक्जीक्यूटेबल एनवायरनमेंट्स के साथ जोड़ता है।
- यह अपने सक्रिय पैरामीटर गिनती के सापेक्ष SWE-Bench Pro जैसे बेंचमार्क्स पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है, जिसमें महत्वपूर्ण रूप से अधिक कंप्यूट वाले मॉडल को पीछे छोड़ता है।
- ट्रेनिंग पाइलाइन में जारी रखी गई प्री-ट्रेनिंग, सुपरवाइज्ड फाइन-ट्यूनिंग और एक एकीकृत आर्किटेक्चर में विशेषज्ञ मॉडल का डिस्टिलेशन शामिल है।
- कार्य संश्लेषण में GitHub पुल रिक्वेस्ट्स को खोजना और नौ प्रोग्रामिंग भाषाओं में लगभग 800K सत्यापनीय सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों को जनरेट करने के लिए मौजूदा डेटासेट का विस्तार करना शामिल है।
यह दृष्टिकोण दिखाता है कि एजेंटिक ट्रेनिंग को स्केल करना वास्तविक दुनिया की कोडिंग एजेंट क्षमता को आगे बढ़ाने के लिए एक प्रमुख चालक है, जहाँ लेटेंसी और लागत महत्वपूर्ण बाधाएँ हैं, उत्पादन पर्यावरणों के लिए कुशल तैनाती प्रदान करता है।