Qwen3-Coder-Next：ローカルで強力な AI コーディングエージェントを実行するための 2026 完全ガイド

コアハイライト（TL;DR）

• 革命的な効率：Qwen3-Coder-Next は 3B のアクティベート済みパラメータ（80B 総パラメータ、MoE アーキテクチャ使用）のみで Sonnet 4.5 レベルのコーディングパフォーマンスを実現
• ローカルファースト設計：消費者ハードウェア（64GB MacBook、RTX 5090、または AMD Radeon 7900 XTX）で実行可能、256K コンテキスト長対応
• オープンウェイト：コーディングエージェントとローカル開発専用に設計された完全オープンソースモデル
• 実世界のパフォーマンス：SWE-Bench Pro で 44.3% のスコアを獲得、アクティベートパラメータが 10-20 倍大きいモデルと競争
• コスト効率：競争力のあるコーディング機能を維持しながら高価な API コストを排除

目次

1. Qwen3-Coder-Next とは？
2. 主な機能とアーキテクチャ
3. パフォーマンスベンチマーク
4. ハードウェア要件とセットアップ
5. Qwen3-Coder-Next のインストールと実行方法
6. コーディングツールとの統合
7. 量子化オプションの説明
8. 実世界のユースケースとパフォーマンス
9. 比較：Qwen3-Coder-Next vs Claude vs GPT
10. 一般的な問題と解決策
11. FAQ
12. 結論と次のステップ

Qwen3-Coder-Next とは？

Qwen3-Coder-Next は、Alibaba の Qwen チームが 2026 年 2 月にリリースしたオープンウェイト言語モデルで、コーディングエージェントとローカル開発環境専用に設計されています。大量の計算リソースを必要とする従来の大規模言語モデルとは異なり、Qwen3-Coder-Next は高度な混合専門家（MoE）アーキテクチャを使用し、推論ごとに 30 億個のパラメータのみをアクティベートしながら、800 億個の総パラメータを維持します。

なぜ重要なのか

このモデルは、個人開発者が高価なクラウド API やサブスクリプションに依存することなく、強力な AI コーディングアシスタントにアクセスできるようにするという重要なマイルストーンを表しています。Anthropic の Claude Code の制限や OpenAI の価格設定モデルに関する最近の論争に伴い、Qwen3-Coder-Next は以下を希望する開発者にとって魅力的な代替手段を提供します：

• データプライバシー：コードがマシンから離れることはない
• コスト管理：トークン単位の料金や月額サブスクリプション制限なし
• ツールの自由：好きなコーディングエージェントや IDE 統合を使用
• オフライン機能：インターネット接続なしで作業可能

💡 主な革新 このモデルはコーディングベンチマークで Claude Sonnet 4.5 と同等のパフォーマンスを実現しながら、3B のアクティベート済みパラメータのみを使用しており、ハイエンド消費者ハードウェアでの実行を可能にします。

主な機能とアーキテクチャ

技術仕様

アーキテクチャの分解

このモデルは独自のハイブリッドアテンションメカニズムを使用します：

12 × [3 × (Gated DeltaNet → MoE) → 1 × (Gated Attention → MoE)]

特別な点：

• Gated DeltaNet：長距離依存のための効率的なリニアアテンション
• 混合専門家（MoE）：トークンごとに 512 個の専門家のうち 10 個のみをアクティベートし、計算コストを劇的に削減
• Gated Attention：重要な推論タスクのための従来のアテンションメカニズム
• 共有専門家：1 つの専門家がコア機能のために常にアクティベート

⚠️ 重要な注意 このモデルは思考モード（<thinking> ブロック）をサポートしていません。応答を直接生成し、推論ステップは表示されません。

トレーニング方法論

Qwen3-Coder-Next は以下を使用してトレーニングされました：

1. 実行可能タスク合成：検証可能なプログラミングタスクの大規模生成
2. 環境インタラクション：実行フィードバックからの直接学習
3. 強化学習：タスク成功率に基づく最適化
4. エージェント特化トレーニング：長期ホライズン推論とツール使用に焦点

パフォーマンスベンチマーク

SWE-Bench 結果

その他のコーディングベンチマーク

• TerminalBench 2.0：最先端モデルと競争するパフォーマンス
• Aider Benchmark：強力なツール呼び出しとファイル編集機能
• 多言語サポート：Python、JavaScript、Java、C++ などで優れたパフォーマンス

📊 解釈 Qwen3-Coder-Next は平均してより多くのエージェントターン（Sonnet 4.5 の約 120 に対して約 150）を必要としますが、同等の成功率を達成します。これは、より多くの反復が必要である可能性があることを示していますが、最終的には同数の問題を解決します。

実世界のパフォーマンスレポート

コミュニティテストから：

• 速度：消費者ハードウェアで 20-40 トークン/秒（量子化により異なる）
• コンテキスト処理：64K-128K コンテキストウィンドウを正常に管理
• ツール呼び出し：JSON 形式の信頼できる関数呼び出し
• コード品質：ほとんどの一般的なタスクで本番対応コードを生成

ハードウェア要件とセットアップ

量子化レベル別の最低要件

推奨構成

予算構成（約 $2,000-3,000）

• Mac Mini M4（64GB 統一メモリ）
• 量子化：Q4_K_XL または Q4_K_M
• 期待速度：20-30 tok/s
• コンテキスト：最大 100K トークン

愛好家構成（約 $5,000-8,000）

• RTX 5090（32GB）+ 128GB DDR5 RAM
• 量子化：Q6_K または Q8_0
• 期待速度：30-40 tok/s
• コンテキスト：完全な 256K トークン

プロフェッショナル構成（約 $10,000-15,000）

• Mac Studio M3 Ultra（256GB）または
• デュアル RTX 4090/5090 セットアップまたは
• AMD Radeon 7900 XTX + 256GB RAM
• 量子化：Q8_0 または FP8
• 期待速度：40-60 tok/s
• コンテキスト：完全な 256K トークン

💡 プロのヒント Qwen3-Coder-Next のような MoE モデルは GPU（密集層）と CPU RAM（疎専門家）間で効率的に分割できるため、VRAM 単独で示唆されるよりも大きな量子化を実行できます。

Qwen3-Coder-Next のインストールと実行方法

方法 1：llama.cpp の使用（ほとんどのユーザーに推奨）

ステップ 1：llama.cpp をインストール

# macOS with Homebrew
brew install llama.cpp

# またはソースからビルド
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make

ステップ 2：モデルをダウンロード

# Hugging Face CLI の使用（推奨）
llama-cli -hf unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:UD-Q4_K_XL

# または以下から手動ダウンロード：
# https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF

ステップ 3：サーバーを実行

llama-server \
  -hf unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --fit on \
  --seed 3407 \
  --temp 1.0 \
  --top-p 0.95 \
  --min-p 0.01 \
  --top-k 40 \
  --jinja \
  --port 8080

これにより http://localhost:8080 に OpenAI 互換の API エンドポイントが作成されます。

方法 2：Ollama の使用（初心者に最も簡単）

# Ollama をインストール
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# モデルをプルして実行
ollama pull qwen3-coder-next
ollama run qwen3-coder-next

方法 3：vLLM の使用（本番環境に最適）

# vLLM をインストール
pip install 'vllm>=0.15.0'

# サーバーを起動
vllm serve Qwen/Qwen3-Coder-Next \
  --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser qwen3_coder

方法 4：SGLang の使用（最速の推論）

# SGLang をインストール
pip install 'sglang[all]>=v0.5.8'

# サーバーを起動
python -m sglang.launch_server \
  --model Qwen/Qwen3-Coder-Next \
  --port 30000 \
  --tp-size 2 \
  --tool-call-parser qwen3_coder

⚠️ コンテキスト長警告 デフォルトの 256K コンテキストは、メモリが限られているシステムで OOM エラーを引き起こす可能性があります。--ctx-size 32768 から始めて徐々に増やしてください。

コーディングツールとの統合

OpenCode（推奨）

OpenCode は Qwen3-Coder-Next と優れた動作をするオープンソースのコーディングエージェントです：

# OpenCode をインストール
npm install -g @opencode/cli

# ローカルモデル用に設定
opencode config set model http://localhost:8080/v1
opencode config set api-key "not-needed"

# コーディングを開始
opencode

Cursor 統合

1. Cursor 設定を開く
2. 「モデル」→「カスタムモデルを追加」に移動
3. エンドポイントを入力：http://localhost:8080/v1
4. モデル名：qwen3-coder-next

Continue.dev 統合

~/.continue/config.json を編集：

{
  "models": [
    {
      "title": "Qwen3-Coder-Next",
      "provider": "openai",
      "model": "qwen3-coder-next",
      "apiBase": "http://localhost:8080/v1",
      "apiKey": "not-needed"
    }
  ]
}

Aider 統合

aider --model openai/qwen3-coder-next \
      --openai-api-base http://localhost:8080/v1 \
      --openai-api-key not-needed

💡 ベストプラクティス 最適な結果には推奨サンプリングパラメータを使用してください：

• Temperature: 1.0
• Top-p: 0.95
• Top-k: 40
• Min-p: 0.01

量子化オプションの説明

量子化レベルの理解

Unsloth 動的（UD）量子化

UD- プレフィックスは Unsloth の動的量子化を示します：

• 重要なレイヤーを自動的に高精度にアップキャスト
• サイズを縮小しながらモデル品質を維持
• 最適なレイヤー選択にキャリブレーションデータセットを使用
• 通常、同じサイズで標準量子化より良い品質を提供

推奨選択：

• 一般用途：UD-Q4_K_XL
• NVIDIA GPU：MXFP4_MOE
• 最大品質：Q8_0 または FP8

実世界のユースケースとパフォーマンス

コミュニティテスト結果

テスト 1：シンプルな HTML ゲーム（Flappy Bird）

• モデル：RTX 6000 上の Q8_0
• 結果：✅ ワンショット成功
• 速度：60+ tok/s
• コード品質：本番対応

テスト 2：複雑な React アプリケーション

• モデル：Mac Studio 上の Q4_K_XL
• 結果：⚠️ 2-3 回の反復が必要
• 速度：32 tok/s
• コード品質：良好、小さな修正が必要

テスト 3：Rust コード分析

• モデル：AMD 7900 XTX 上の Q4_K_XL
• 結果：✅ 優秀な分析と提案
• 速度：35-39 tok/s
• コンテキスト：64K トークンを良好に処理

テスト 4：タワーディフェンスゲーム（複雑なプロンプト）

• モデル：様々な量子化
• 結果：⚠️ 混合 - ほとんどのローカルモデルより良いが完璧ではない
• 一般的な問題：ゲームバランス、視覚効果の複雑さ

Claude Code とのパフォーマンス比較

📊 現実チェック Qwen3-Coder-Next は印象的ですが、実践ではまだ Claude Opus 4.5 のレベルには達していません。Claude Sonnet 4.0 または GPT-4 Turbo に匹敵するものと考えてください - 非常に capable ですが、複雑なタスクではより多くのガイドが必要になる場合があります。

比较：Qwen3-Coder-Next vs Claude vs GPT

機能比較マトリックス

各モデルを選ぶタイミング

Qwen3-Coder-Next を選ぶとき：

• 機密のコード/IP に関する懸念がある
• ゼロの限界コストを希望する
• オフライン機能が必要
• 適切なハードウェア（$2K-10K 予算）がある
• 最先端モデル機能の 90-95% で満足

Claude Opus 4.5 を選ぶとき：

• 絶対に最高のコーディング品質が必要
• 速度が重要（より高速な推論）
• セットアップの手間をゼロにしたい
• 予算が $100-200/月 を許容
• 非常に複雑で新しい問題に取り組んでいる

GPT-5.2-Codex を選ぶとき：

• 強力な推論機能を希望する
• 優れたドキュメント生成が必要
• OpenAI のエコシステムを好む
• エンタープライズ ChatGPT アクセスがある

一般的な問題と解決策

問題 1：メモリ不足（OOM）エラー

症状：モデルのロード中または推論中にクラッシュ

解決策：

# コンテキストサイズを減らす
--ctx-size 32768  # デフォルトの 256K の代わりに

# より小さな量子化を使用
# Q6_K の代わりに Q4_K_M を試す

# CPU オフロードを有効化
--n-gpu-layers 30  # VRAM に基づって調整

問題 2：推論速度が遅い

症状：< 10 トークン/秒

解決策：

• NVIDIA GPU で MXFP4_MOE を使用
• --no-mmap と --fa on フラグを有効化
• コンテキストウィンドウを減らす
• モデルが完全に GPU にロードされているか確認

問題 3：モデルがループに陥る

症状：同じ操作やテキストを継続的に繰り返す

解決策：

# サンプリングパラメータを調整
--temp 1.0        # デフォルト温度
--top-p 0.95      # 核サンプリング
--top-k 40        # Top-k サンプリング
--repeat-penalty 1.1  # 繰り返しをペナルティ

問題 4：OpenCode/Cline でのツール呼び出しが不正確

症状：モデルがツールスキーマを正しく追従しない

解決策：

• --tool-call-parser qwen3_coder を使用していることを確認
• 最新の llama.cpp/vLLM バージョンに更新
• Q6_K またはそれ以上の量子化を試す
• 推奨サンプリングパラメータを使用

問題 5：Mac での MLX パフォーマンス問題

症状：プロンプト処理が遅い、頻繁な再処理

解決策：

• より良い KV キャッシュ処理のために MLX より llama.cpp を使用
• 最適化された MLX 実装を持つ LM Studio を試す
• 会話内の分岐を減らす（応答の再生成を避ける）

⚠️ 既知の制限 MLX は現在、会話分岐中の KV キャッシュ一貫性の問題を抱えています。Mac では llama.cpp を使用してより良い体験を得てください。

FAQ

Q：32GB RAM の MacBook で Qwen3-Coder-Next を実行できますか？

A：はい、ただし Q2_K または Q4_K_M の積極的な量子化を使用し、コンテキストを 64K-100K トークンに制限する必要があります。パフォーマンスは 15-25 tok/s 前後で、使用可能ですが、集中的なコーディングセッションには理想的ではありません。

Q：Qwen3-Coder-Next は Claude Code より優れていますか？

A：完全には。実践では、Claude Sonnet 4.0 レベルのパフォーマンスを示します。ほとんどのコーディングタスクで優秀ですが、Opus 4.5 が簡単に処理する非常に複雑で新しい問題では苦労する場合があります。トレードオフは完全なプライバシーとゼロの継続コストです。

Q：これを VS Code Copilot と一緒に使用できますか？

A：Copilot の直接の代替としては使用できませんが、Continue.dev、Cline、Twinny などのカスタムモデルエンドポイントをサポートする VS Code 拡張機能と一緒に使用できます。

Q：量子化はコード品質にどのように影響しますか？

A：Q4 以上は非常に良い品質を維持します。Q2 は品質の低下が明らかです。本番使用には Q6 または Q8 が推奨されます。UD（Unsloth 動的）バリアントは同じビットレベルでより良い品質を提供します。

Q：これは私の AMD GPU で動作しますか？

A：はい！llama.cpp は ROCm または Vulkan 経由で AMD GPU をサポートします。Radeon 7900 XTX で良好な結果が報告されています。MXFP4 量子化は NVIDIA のみですが、他の量子化は正常に動作します。

Q：このモデルを自分のコードで微調整できますか？

A：はい、このモデルは微調整をサポートしています。Unsloth または Axolotl を使用して効率的な微調整を行います。ただし、80B パラメータでは、大量の計算（マルチ GPU セットアップ推奨）が必要です。

Q：これは DeepSeek-V3 と比較してどうですか？

A：Qwen3-Coder-Next は通常、コーディングエージェントタスクでより良いパフォーマンスを示し、より良いツール呼び出し機能を持っています。DeepSeek-V3 はより汎用的で、非コーディングタスクで優れている場合があります。

Q：低エンドハードウェア向けの小さいバージョンはありますか？

A：より適度なハードウェアには Qwen2.5-Coder-32B または GLM-4.7-Flash を検討してください。機能は劣りますが、16-32GB システムで良好に動作します。

Q：これを商業的に使用できますか？

A：はい、Qwen3-Coder-Next は商用利用を許可する緩やかなライセンスの下でオープンウェイトとしてリリースされています。常に Hugging Face で最新のライセンス条項を確認してください。

Q：他のモデルと比較して、なぜ这么多のエージェントターンが必要なのですか？

A：このモデルは速度よりも信頼性に最適化されています。より多くの探索的ステップをとりますが一貫性を維持します。これは、急ぐとエラーにつながる複雑なタスクでは実際に有益です。

結論と次のステップ

Qwen3-Coder-Next は、個人開発者がアクセス可能な強力な AI コーディングアシスタントのための重要なマイルストーンを表しています。Claude Opus 4.5 や GPT-5.2-Codex の絶対的なピークパフォーマンスには達しないかもしれませんが、以下の魅力的な組み合わせを提供します：

• 強力なパフォーマンス（最先端モデルの 90-95%）
• 完全なプライバシー（完全にハードウェア上で実行）
• ゼロの限界コスト（トークン単位の料金なし）
• ツールの自由（好きなコーディングエージェントを使用）

推奨アクションプラン

第 1 週：テスト段階

1. llama.cpp または Ollama をインストール
2. Q4_K_XL 量子化をダウンロード
3. シンプルなコーディングタスクをテスト
4. ハードウェアでの速度と品質を測定

第 2 週：統合段階

1. 好きなコーディングエージェントを選択（OpenCode、Aider、Continue.dev）
2. 最適なサンプリングパラメータを設定
3. 実際のプロジェクトでテスト
4. 現在のワークフローと比較

第 3 週：最適化段階

1. 異なる量子化を試す
2. コンテキストウィンドウサイズを最適化
3. 特定のユースケースに微調整（オプション）
4. 自動化ワークフローを設定

今後の展望

オープンウェイトモデルとクローズドモデルの間のギャップは狭まり続けています。Qwen3-Coder-Next、GLM-4.7-Flash、DeepSeek からの今後のモデルなどのリリースにより、以下の未来に近づいています：

• ほとんどの開発者が SOTA レベルのモデルをローカルで実行可能
• プライバシーとコストの問題が解消
• オープンエコシステムで革新が発生
• ベンダーロックインなしでツールの多様性が繁栄

その他のリソース

• 公式ドキュメント：Qwen ドキュメント
• モデルリポジトリ：Hugging Face - Qwen/Qwen3-Coder-Next
• GGUF 量子化：Unsloth GGUF リポジトリ
• 技術レポート：Qwen3-Coder-Next 技術レポート
• コミュニティディスカッション：r/LocalLLaMA

最終更新：2026 年 2 月 | モデルバージョン：Qwen3-Coder-Next (80B-A3B) | ガイドバージョン：1.0

💡 最新情報を入手 AI の景観は急速に進化しています。更新については Qwen のブログと GitHub リポジトリをフォローし、実世界の使用ヒントと最適化技術については LocalLLaMA コミュニティに参加してください。

関連記事

• 2026 完全ガイド：次世代ドキュメント理解のための GLM-OCR 使用方法 — 複雑なドキュメント理解のための 0.9B パラメータマルチモーダル OCR モデル
• Moltworker 完全ガイド 2026：ハードウェアなしで Cloudflare 上で個人 AI エージェントを実行 — インフラストラクチャコストなしで Cloudflare 上に AI エージェントをデプロイ
• ユニバーサルコマースプロトコル（UCP）：エージェントコマース標準の 2026 完全ガイド — AI 駆動コマースと支払い処理のオープン標準