Qwen3-Coder-Next 80B-A3BvsQwen 2.5 Coder 32B
Comparatif complet entre Qwen3-Coder-Next 80B-A3B (80B paramètres, Alibaba) et Qwen 2.5 Coder 32B (32B, Alibaba). VRAM requise par quantification, tokens/seconde mesurés sur 4 GPU de référence, verdict par cas d'usage, licence, commandes d'installation. Tous les chiffres sont calculés à partir des données du catalogue — aucun copier-coller entre pages.
En bref
| Caractéristique | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| Paramètres | 80B | 32B |
| Famille | Qwen | Qwen |
| Auteur | Alibaba | Alibaba |
| Origine | CN | CN |
| Licence | Apache 2.0 | Apache 2.0 |
| Contexte | 262 000 tokens | 131 072 tokens |
| Sortie | Février 2026 | Novembre 2024 |
Empreinte mémoire
VRAM approximative nécessaire pour l'inférence avec une fenêtre de contexte moyenne. Le vainqueur (en vert) est le modèle qui consomme moins — avantage aux petits.
| Quantification | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| Q4_K_M (léger) | 48 GB | 19 GB |
| Q5_K_M (équilibre) | 58 GB | 23 GB |
| Q8 (quasi-lossless) | 86 GB | 35 GB |
| FP16 (qualité max) | 160 GB | 64 GB |
| RAM CPU-only | 72 GB | 32 GB |
Vitesse estimée (tokens/seconde)
Estimations basées sur la meilleure quantification tenable sur chaque GPU. Les chiffres réels dépendent du prompt, du contexte et du moteur (llama.cpp, vLLM, MLX). Méthodologie.
| GPU de référence | Qwen3-Coder-Next 80B-A3B | Qwen 2.5 Coder 32B |
|---|---|---|
| RTX 4090 (24 GB) | ✗ trop lourd | 30 tok/s · Q5_K_M |
| RTX 4080 (16 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| RTX 3060 12GB (12 GB) | ✗ trop lourd | ✗ trop lourd |
| Apple M4 Pro (48 GB) (36 GB) | ✗ trop lourd | 12 tok/s · Q8 |
Verdict par cas d'usage
Pour chaque usage courant, on indique lequel des deux est le mieux adapté selon ses tags, sa taille et sa spécialisation.
Remplace GitHub Copilot et Cursor par un copilote de code 100 % local — le guide de référence, configs incluses.
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Forces et faiblesses
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B
MoE hybride Gated DeltaNet + Attention. Copilote code local sur GPU 24 Go.
- Copilot local sur GPU 24 Go
- 262k ctx
- Apache 2.0
- Architecture hybride → support llama.cpp partiel
Installation
Qwen 2.5 Coder 32B
Référence du code open-weight fin 2024, aujourd'hui dépassée par la génération Qwen3-Coder / Devstral.
- Meilleur LLM de code open-weight
- Très fort sur HumanEval (référence 2024)
- 128k contexte
- Exige 20+ GB VRAM
- Moins bon en chat général
Installation
Questions fréquentes
Quel modèle tourne le mieux sur RTX 4090 (24 GB) : Qwen3-Coder-Next 80B-A3B ou Qwen 2.5 Coder 32B ?
Sur une RTX 4090, Qwen3-Coder-Next 80B-A3B ne tient pas sur 24 GB — il faut décharger une partie sur CPU, Qwen 2.5 Coder 32B en Q5_K_M (~30 tok/s). Consultez le configurateur pour tester votre GPU exact.
Lequel consomme le moins de VRAM ?
En Q4_K_M, Qwen 2.5 Coder 32B tient en 19 GB contre 48 GB pour son rival — un écart de 29 GB, significatif si vous visez une RTX 3060 ou une 4060 Ti 8 GB.
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B ou Qwen 2.5 Coder 32B pour coder ?
Les deux sont des modèles code spécialisés — le choix se fait sur le contexte (262 000 vs 131 072 tokens), la licence (Apache 2.0 vs Apache 2.0) et la VRAM disponible. Tous deux s'intègrent à Continue ou Aider.
Peut-on utiliser ces modèles en production commerciale ?
Qwen3-Coder-Next 80B-A3B est sous Apache 2.0 — libre d'utilisation commerciale. Qwen 2.5 Coder 32B est sous Apache 2.0 — libre également. Pour du SaaS, privilégiez Apache 2.0 ou MIT.
Lequel choisir en 2026 ?
Dépend de votre contrainte principale. Plus petit / plus rapide : Qwen 2.5 Coder 32B (32B). Plus capable : Qwen3-Coder-Next 80B-A3B (80B). Si vous hésitez, lancez le configurateur avec votre GPU et votre cas d'usage — il tranchera en fonction des deux.
Alternatives à considérer
Si aucun des deux ne vous convient, voici les modèles voisins que vous pourriez explorer.