Qwen3 Coder Next cobra US$ 0,80 por saída e acerta 36 em código

O anúncio da Qwen diz "otimizado para agentes de código". A conta da API diz outra coisa: US$ 0,80 por milhão de tokens de saída, US$ 0,12 de entrada e US$ 0,07 em cache. Antes de decidir se vale, vale entender o que está dentro da caixa.

O que é (e o que não é) o Qwen3 Coder Next

O modelo foi listado ontem no catálogo e tem 79,7B de parâmetros totais, mas só 3B são ativados em cada passada — uma arquitetura sparse MoE, a mesma ideia de um restaurante com 80 chefs no quadro mas só 3 cozinham seu prato por vez. O contexto é de 262 mil tokens, não tem modo de raciocínio e os pesos são abertos. É um modelo pensado para fluxo de desenvolvimento, não para o chat onde você pede uma redação.

No índice geral de inteligência ele marca 21,29. Parece baixo quando você olha para o topo da tabela, onde o Xiaomi MiMo-V2-Flash lidera com 34,02 e o OpenAI o3 vem logo atrás com 31,09. Mas esse número é média geral — e o Qwen3 Coder Next não joga nessa quadra.

Onde ele brilha: código

No índice específico de código, o modelo atinge 36,23. É o melhor resultado entre os pares abertos que estavam no mercado até ontem. O gpt-oss-120b, da OpenAI, fica em 30,44; o Mistral Large 3 2512, em 20,07; o Qwen3 Next 80B A3B Thinking, em 17,42. Em agente, porém, a história muda: ele marca só 8,86, contra 13,42 do gpt-oss-120b.

Traduzindo: ele escreve código bem, mas não é o modelo que você coloca para orquestrar uma cadeia de ferramentas sozinho. É o motor por trás do agente, não o cérebro que decide o que o agente faz.

Preço, em termos reais

O US$ 0,80 por milhão de tokens de saída é o que aparece na fatura. Para comparar com o gpt-oss-120b, que cobra US$ 0,17 de saída, o Coder Next parece caro — quase cinco vezes mais. Mas a conta não é essa. O gpt-oss-120b é um modelo de raciocínio com 5,1B ativos; o Qwen tem 3B ativos e não gasta tokens pensando antes de responder. Em workload de código puro, onde o volume de saída é o que pesa, o multiplicador real é menor do que parece à primeira vista.

O Mistral Large 3 2512 cobra US$ 1,50 de saída — quase o dobro. O INTELLECT-3, da Prime Intellect, fica em US$ 1,10. Dentro do segmento de modelos abertos grandes voltados a código, o Coder Next está na faixa barata.

Para quem vale — e para quem não muda nada

Vale para você se: roda agente de código local ou em servidor próprio, quer pesos abertos para ajustar, e precisa de mais qualidade de código do que o gpt-oss-120b entrega. O índice 36,23 contra 30,44 não é cosmético — é a diferença entre um patch que compila na primeira tentativa e um que volta três vezes.

Não muda nada se: você já paga Claude Haiku 4.5 ou o3 para tarefas de raciocínio pesado — esses modelos jogam outro jogo, custam mais caro (US$ 5 e US$ 8 por milhão de saída, respectivamente) e entregam outro tipo de resultado. Também não vale se seu fluxo é majoritariamente agente de múltiplas etapas; o índice agentic de 8,86 sugere que o modelo prefere ser chamado por um orquestrador, não ser o orquestrador.

O tabuleiro em 5 de fevereiro

O catálogo hoje lista mais de 330 modelos, de 52 criadores. Nos últimos 30 dias, 16 foram lançados — o Coder Next é o mais recente da Qwen. O topo de inteligência continua dominado por Xiaomi, OpenAI e Anthropic. O Coder Next não disputa essa liderança; disputa uma faixa específica: código aberto, agente local, fatura controlada.

Se você está montando um agente de código e o custo de saída é a variável que aperta, teste o Qwen3 Coder Next antes de subir para um frontier. Se já está feliz com o gpt-oss-120b, a diferença de 6 pontos no índice de código pode não pagar a troca.