Qwen3-Coder-Next 80B-A3BvsQwen 2.5 Coder 32B
Confronto completo tra Qwen3-Coder-Next 80B-A3B (80B parametri, Alibaba) e Qwen 2.5 Coder 32B (32B, Alibaba). VRAM richiesta per quantizzazione, token/secondo misurati su 4 GPU di riferimento, verdetto per caso d'uso, licenza, comandi di installazione. Tutte le cifre sono calcolate dai dati del catalogo — nessun copia-incolla tra pagine.
In breve
| Caratteristica | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| Parametri | 80B | 32B |
| Famiglia | Qwen | Qwen |
| Autore | Alibaba | Alibaba |
| Origine | CN | CN |
| Licenza | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contesto | 262 000 token | 131 072 token |
| Data di uscita | febbraio 2026 | novembre 2024 |
Memoria occupata
VRAM approssimativa necessaria per l'inferenza con una finestra di contesto media. Il vincitore (in verde) è il modello che consuma moins — vantaggio per i modelli piccoli.
| Quantizzazione | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (leggero) | 48 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (equilibrio) | 58 GB | 23 GB |
| Q8 (quasi lossless) | 86 GB | 35 GB |
| FP16 (qualità massima) | 160 GB | 64 GB |
| RAM per l'esecuzione solo su CPU | 72 GB | 32 GB |
Velocità stimata (token/secondo)
Stime basate sulla migliore quantizzazione che ciascuna GPU può gestire. I valori reali dipendono dal prompt, dal contesto e dal motore (llama.cpp, vLLM, MLX). Metodologia.
| GPU di riferimento | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ troppo pesante | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ troppo pesante | ✗ troppo pesante |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ troppo pesante | 12 tok/s · Q8 |
Verdetto per caso d'uso
Per ogni uso comune, indichiamo quale dei due è il più adatto in base ai suoi tag, alla sua dimensione e alla sua specializzazione.
Sostituisci GitHub Copilot e Cursor con un copilota per la programmazione 100 % locale — la guida di riferimento, configurazioni incluse.
- Spazio online a vita
- PDF + file
- Aggiornamenti a vita
Punti di forza e debolezza
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B
MoE ibrido Gated DeltaNet + Attention. Copilota di programmazione locale su GPU da 24 GB.
- Copilot locale su GPU da 24 GB
- 262k ctx
- Apache 2.0
- Architettura ibrida → supporto parziale di llama.cpp
Installazione
Qwen 2.5 Coder 32B
Modello di riferimento per la programmazione tra quelli a pesi aperti a fine 2024, oggi superato dalla generazione Qwen3-Coder / Devstral.
- Miglior LLM open-weight per programmare
- Molto forte su HumanEval (riferimento 2024)
- Contesto di 128k
- Richiede 20+ GB di VRAM
- Meno efficace nelle conversazioni generali
Installazione
Domande frequenti
Quale modello funziona meglio sull'RTX 4090 (24 GB): Qwen3-Coder-Next 80B-A3B o Qwen 2.5 Coder 32B?
Su una RTX 4090, Qwen3-Coder-Next 80B-A3B non entra nei 24 GB — è necessario trasferirne una parte sulla CPU, Qwen 2.5 Coder 32B in Q5_K_M (~30 tok/s). Consulta il configuratore per testare il tuo specifico modello di GPU.
Quale consuma meno VRAM?
In Q4_K_M, Qwen 2.5 Coder 32B sta in 19 GB contre 48 GB per il suo rivale — una differenza di 29 GB, significativa se punti a una RTX 3060 o a una 4060 Ti 8 GB.
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B o Qwen 2.5 Coder 32B per programmare?
Entrambi sono modelli specializzati nel codice — la scelta dipende dal contesto (262.000 vs 131.072 token), dalla licenza (Apache 2.0 vs Apache 2.0) e dalla VRAM disponibile. Entrambi si integrano con Continue o Aider.
Si possono utilizzare questi modelli in produzione commerciale?
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B è disponibile con licenza Apache 2.0 — utilizzabile liberamente per scopi commerciali. Qwen 2.5 Coder 32B è distribuito sotto licenza Apache 2.0 — anch'esso libero. Per il SaaS, preferisci Apache 2.0 o MIT.
Quale scegliere nel 2026?
Dipende dal tuo vincolo principale. Più piccolo / più veloce : Qwen 2.5 Coder 32B (32B). Più capace : Qwen3-Coder-Next 80B-A3B (80B). Se hai dubbi, avvia il configuratore con la tua GPU e il tuo caso d'uso — deciderà in base a entrambi.
Alternative da considerare
Se nessuno dei due fa al caso tuo, ecco i modelli simili che potresti esplorare.