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.
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
Le meilleur LLM de code open-weight. Niveau Claude 3.5 Sonnet.
- Meilleur LLM de code open-weight
- Niveau Claude 3.5 Sonnet sur HumanEval
- 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.