Qwen3-Coder-Next 80B-A3BvsQwen 2.5 Coder 32B
完整对比： Qwen3-Coder-Next 80B-A3B （800 亿参数，阿里巴巴）和 Qwen 2.5 Coder 32B （32B，阿里巴巴）。各量化级别所需的 VRAM、在 4 款参考 GPU 上实测的每秒 token 数、各使用场景下的结论、许可证及安装命令。所有数字均根据目录数据计算——各页面之间不存在复制粘贴。
简而言之
| 特性 | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| 参数 | 80B | 32B |
| 系列 | Qwen | Qwen |
| 作者 | Alibaba | Alibaba |
| 来源国 | CN | CN |
| 许可证 | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| 上下文 | 262,000个标记 | 131 072 个 token |
| 发布日期 | 2026年2月 | 2024年11月 |
内存占用
使用中等上下文窗口进行推理所需的大致 VRAM。获胜者（绿色）是消耗 moins —— 小模型占优。
| 量化 | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M（轻量） | 48 GB | 19 GB |
| Q5_K_M（平衡） | 58 GB | 23 GB |
| Q8（近乎无损） | 86 GB | 35 GB |
| FP16（最高质量） | 160 GB | 64 GB |
| 仅使用 CPU 时所需的 RAM | 72 GB | 32 GB |
预估速度（tokens/秒）
估算基于每个 GPU 上可运行的最佳量化。实际数字取决于提示词、上下文和引擎（llama.cpp、vLLM、MLX）。 方法说明.
| 参考 GPU | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ 过于庞大 | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ 过于庞大 | ✗ 过于庞大 |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ 过于庞大 | 12 tok/s · Q8 |
各使用场景的结论
对于每种常见用途，我们都会根据两个模型各自的标签、规模和专长，指出哪一个更适合。
用 100 % 本地代码副驾驶替代 GitHub Copilot 和 Cursor——权威指南，含配置。
- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 30 天内退款
优势与劣势
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B
结合 Gated DeltaNet 与注意力机制的混合 MoE 架构。可在配备 24 GB 显存的 GPU 上运行的本地编程助手。
- 24 GB GPU 上的本地 Copilot
- 262k ctx
- Apache 2.0
- 混合架构 → llama.cpp 仅提供部分支持
安装
Qwen 2.5 Coder 32B
2024 年末开放权重编程模型的标杆，如今已被 Qwen3-Coder / Devstral 这一代模型超越。
- 最佳开放权重编程 LLM
- 在 HumanEval 上表现强劲（参考 2024）
- 128k 上下文
- 需要 20+ GB 显存
- 通用聊天表现较差
安装
常见问题
在 RTX 4090（24 GB）上表现最佳的模型是 Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 还是 Qwen 2.5 Coder 32B？
在 RTX 4090 上，Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 无法完全装入 24 GB 显存，需要将一部分卸载到 CPU；Qwen 2.5 Coder 32B 则以 Q5_K_M (~30 tok/s)。详情请参见 配置工具 以测试您的具体 GPU。
哪个模型 VRAM 占用最少？
在 Q4_K_M 量化下， Qwen 2.5 Coder 32B 占用 19 GB contre 48 GB 这样的模型与其竞争对手相比，性能差距达29 GB，如果目标是RTX 3060或4060 Ti 8 GB显卡，这一差距将十分显著。
编程该选 Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 还是 Qwen 2.5 Coder 32B？
两者都是专门用于代码任务的模型——选择取决于上下文长度（262,000 对 131,072 tokens）、许可证（Apache 2.0 对 Apache 2.0）以及可用显存。两者都可集成到 Continue 或 Aider。
这些模型可用于商业生产环境吗？
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 采用 Apache 2.0 许可证——可自由用于商业用途。 Qwen 2.5 Coder 32B 采用 Apache 2.0 许可证，同样可自由使用。对于 SaaS，请优先选择 Apache 2.0 或 MIT。
2026 年选哪个？
这取决于您最主要的限制条件。 更小 / 更快 : Qwen 2.5 Coder 32B (32B). 能力更强 : Qwen3-Coder-Next 80B-A3B (80B). 如果您不确定，可以先运行 配置工具 结合您的 GPU 和使用场景——它将基于这两者做出判断。
值得考虑的替代方案
如果两者都不适合您，以下是您可以探索的相近模型。