> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://unsloth.ai/docs/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3-coder-next.md).

# Qwen3-Coder-Next : comment l'exécuter localement

Qwen lance Qwen3-Coder-Next, un modèle MoE de 80B (3B de paramètres actifs) avec **contexte de 256K** pour du codage agentique rapide et une utilisation locale. Ses performances sont comparables à celles de modèles ayant 10 à 20× plus de paramètres actifs.

Il fonctionne avec **46 Go de RAM**/VRAM/mémoire unifiée (85 Go pour 8 bits), est non raisonneur pour des réponses de code ultra-rapides. Le modèle excelle dans le raisonnement à long horizon, l’utilisation complexe d’outils et la récupération après des échecs d’exécution.

{% hint style="success" %}
**Mise à jour du 19 févr.**: L’appel d’outils devrait maintenant être encore meilleur après les corrections d’analyse de llama.cpp.

**NOUVEAU !** Voir [benchmarks de quantification](#gguf-quantization-benchmarks) pour nos GGUF dynamiques !

**4 févr. :** `llama.cpp` corrigé un bug qui rectifiait le calcul de `vectorized key_gdiff.` Cela corrige les problèmes précédents de boucle et de sortie. Nous avons mis à jour les GGUF - veuillez **retélécharger** et **MISE À JOUR** `llama.cpp` pour de meilleures sorties.
{% endhint %}

Vous apprendrez également à exécuter le modèle sur Codex et Claude Code. Pour **affinage**, Qwen3-Next-Coder tient sur un seul GPU B200 pour du LoRA bf16 dans Unsloth.

Qwen3-Coder-Next Unsloth [GGUF dynamiques](/docs/fr/bases/unsloth-dynamic-2.0-ggufs.md) à exécuter : [unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF](https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF)

<a href="/pages/012ba9db623e0eefda3058b67f1349147eafda22#run-qwen3-coder-next" class="button primary">Tutoriel d’exécution GGUF</a><a href="https://unsloth.ai/docs/models/qwen3-coder-next#claude-codex" class="button secondary">Codex et Claude Code</a><a href="/pages/012ba9db623e0eefda3058b67f1349147eafda22#fp8-qwen3-coder-next-in-vllm" class="button secondary">Tutoriel FP8 vLLM</a>

### ⚙️ Guide d'utilisation

Vous n’avez pas 46 Go de RAM ou de mémoire unifiée ? Pas de souci, vous pouvez exécuter nos quantifications plus petites comme la quantification 3 bits. Il est préférable que la taille du modèle soit égale à la somme de votre calcul ( **`espace disque + RAM + VRAM ≥ taille de la quantification).`** Si votre quantification tient entièrement sur votre appareil, attendez-vous à plus de 20 jetons/s. Si elle ne tient pas, elle fonctionnera quand même via le déchargement, mais elle sera plus lente.

Pour obtenir des performances optimales, Qwen recommande ces paramètres :

* <mark style="background-color:blue;">`Température = 1.0`</mark>
* `Top_P = 0.95`
* `Top_K = 40`
* `Min_P = 0.01` (la valeur par défaut de llama.cpp est 0.05)
* `pénalité de répétition` = désactivée ou 1.0

Prend en charge jusqu’à `262,144` le contexte nativement, mais vous pouvez le régler à `32,768` jetons pour une moindre consommation de mémoire.

### 🖥️ Exécuter Qwen3-Coder-Next

Selon votre cas d’utilisation, vous devrez utiliser des paramètres différents. Comme ce guide utilise du 4 bits, vous aurez besoin d’environ 46 Go de RAM/mémoire unifiée. Nous recommandons d’utiliser au moins une précision 3 bits pour de meilleures performances.

#### 🦥 Guide Unsloth Studio

Qwen3-Coder-Next peut être exécuté et affiné dans [Unsloth Studio](/docs/fr/nouveau/studio.md), notre nouvelle interface web open source pour l'IA locale. Avec Unsloth Studio, vous pouvez exécuter des modèles localement sur **MacOS, Windows**, Linux et :

{% columns %}
{% column %}

* Rechercher, télécharger, [exécuter des GGUF](/docs/fr/nouveau/studio.md#run-models-locally) et des modèles safetensor
* [**Appels d'outils auto-réparateurs** appels d'outils](/docs/fr/nouveau/studio.md#execute-code--heal-tool-calling) + **recherche web**
* [**Exécution de code**](/docs/fr/nouveau/studio.md#run-models-locally) (Python, Bash)
* [Inférence automatique](/docs/fr/nouveau/studio.md#model-arena) réglage des paramètres (temp, top-p, etc.)
* Inférence rapide CPU + GPU via llama.cpp
* [Entraîner des LLM](/docs/fr/nouveau/studio.md#no-code-training) 2x plus vite avec 70 % de VRAM en moins
  {% endcolumn %}

{% column %}

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/9d149ac4b773a56a635d40ab8347ea2896781ae6" alt=""><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

{% stepper %}
{% step %}
**Installer Unsloth**

Exécutez dans votre terminal :

MacOS, Linux, WSL :

```bash
curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
```

Windows PowerShell :

```bash
irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
```

{% hint style="success" %}
**L'installation sera rapide et prendra environ 1 à 2 minutes.**
{% endhint %}
{% endstep %}

{% step %}
**Lancer Unsloth**

MacOS, Linux, WSL et Windows :

```bash
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
```

Puis ouvrez `http://localhost:8888` dans votre navigateur.
{% endstep %}

{% step %}
**Rechercher et télécharger Qwen3-Coder-Next**

Lors du premier lancement, vous devrez créer un mot de passe pour sécuriser votre compte et vous reconnecter plus tard. Vous verrez ensuite un bref assistant d'intégration pour choisir un modèle, un jeu de données et les paramètres de base. Vous pouvez le passer à tout moment et aller directement au chat.

Puis allez dans l’ [Unsloth Chat](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md) onglet et recherchez **Qwen3-Coder-Next** dans la barre de recherche et téléchargez le modèle et la quantification souhaités.

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/ba9cd7a59a38b4d899e5da953933dd98e195258f" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endstep %}

{% step %}
**Exécuter Qwen3-Coder-Next**

Les paramètres d’inférence devraient être définis automatiquement lors de l’utilisation d’Unsloth Studio, mais vous pouvez toujours les modifier manuellement. Vous pouvez également modifier la longueur du contexte, le modèle de chat et d’autres paramètres.

Pour plus d'informations, vous pouvez consulter notre [guide d'inférence Unsloth Studio](/docs/fr/nouveau/studio/chat.md).

<div data-with-frame="true"><figure><img src="/files/b03f506381fed38c517bc09e2e726bc0013f23f4" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>
{% endstep %}
{% endstepper %}

#### Tutoriel Llama.cpp (GGUF) :

Instructions pour exécuter dans llama.cpp (notez que nous utiliserons du 4 bits pour s’adapter à la plupart des appareils) :

{% stepper %}
{% step %}
Obtenez la dernière `llama.cpp` sur [GitHub ici](https://github.com/ggml-org/llama.cpp). Vous pouvez également suivre les instructions de compilation ci-dessous. Modifiez `-DGGML_CUDA=ON` à `-DGGML_CUDA=OFF` si vous n'avez pas de GPU ou si vous voulez simplement une inférence CPU. **Pour les appareils Apple Mac / Metal**, définissez `-DGGML_CUDA=OFF` puis continuez comme d'habitude - la prise en charge de Metal est activée par défaut.

{% code overflow="wrap" %}

```bash
apt-get update
apt-get install pciutils build-essential cmake curl libcurl4-openssl-dev -y
git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cmake llama.cpp -B llama.cpp/build \\
    -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF -DGGML_CUDA=ON
cmake --build llama.cpp/build --config Release -j --clean-first --target llama-cli llama-mtmd-cli llama-server llama-gguf-split
cp llama.cpp/build/bin/llama-* llama.cpp
```

{% endcode %}
{% endstep %}

{% step %}
Vous pouvez directement le récupérer depuis Hugging Face. Vous pouvez augmenter le contexte à 256K si votre RAM/VRAM peut le supporter. L’utilisation de `--fit sur` déterminera aussi automatiquement la longueur du contexte.

Vous pouvez utiliser les paramètres recommandés : `temperature=1.0`, `top_p=0.95`, `top_k=40`

```bash
./llama.cpp/llama-cli \\
    -hf unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF:UD-Q4_K_XL \\
    --ctx-size 16384 \\
    --temp 1.0 --top-p 0.95 --min-p 0.01 --top-k 40
```

{% endstep %}

{% step %}
Téléchargez le modèle via (après avoir installé `pip install huggingface_hub`). Vous pouvez choisir `UD-Q4_K_XL` ou d’autres versions quantifiées. Si les téléchargements se bloquent, voir [Hugging Face Hub, débogage XET](/docs/fr/bases/troubleshooting-and-faqs/hugging-face-hub-xet-debugging.md)

{% code overflow="wrap" %}

```bash
pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF \\
    --local-dir unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF \\
    --include "*UD-Q4_K_XL*"
```

{% endcode %}
{% endstep %}

{% step %}
Puis exécutez le modèle en mode conversation :

{% code overflow="wrap" %}

```bash
./llama.cpp/llama-cli \\
    --model unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL.gguf \\
    --seed 3407 \\
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \\
    --min-p 0.01 \
    --top-k 40
```

{% endcode %}

Ajustez également **la fenêtre de contexte** selon les besoins, jusqu’à `262,144`

{% hint style="info" %}
REMARQUE : Ce modèle ne prend en charge que le mode sans réflexion et ne génère pas `<think></think>` de blocs dans sa sortie. Donc, spécifier `enable_thinking=False` n’est plus nécessaire.
{% endhint %}
{% endstep %}
{% endstepper %}

### 🦙 Diffusion et déploiement de Llama-server

Pour déployer Qwen3-Coder-Next en production, nous utilisons `llama-server` Dans un nouveau terminal, par exemple via tmux. Ensuite, déployez le modèle via :

{% code overflow="wrap" %}

```bash
./llama.cpp/llama-server \\
    --model unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF/Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL.gguf \\
    --alias "unsloth/Qwen3-Coder-Next" \\
    --seed 3407 \\
    --temp 1.0 \
    --top-p 0.95 \\
    --min-p 0.01 \
    --top-k 40 \\
    --port 8001
```

{% endcode %}

Puis, dans un nouveau terminal, après avoir effectué `pip install openai`, nous pouvons exécuter le modèle :

{% code overflow="wrap" %}

```python
from openai import OpenAI
import json
openai_client = OpenAI(
    base_url = "http://127.0.0.1:8001/v1",
    api_key = "sk-no-key-required",
)
completion = openai_client.chat.completions.create(
    model = "unsloth/Qwen3-Coder-Next",
    messages = [{"role": "user", "content": "Crée un jeu Flappy Bird en HTML"},],
)
print(completion.choices[0].message.content)
```

{% endcode %}

Ce qui produira :

{% columns %}
{% column width="66.66666666666666%" %}
{% code overflow="wrap" expandable="true" %}

````markdown
Voici un jeu Flappy Bird complet et fonctionnel contenu dans un seul fichier.

J’ai utilisé **HTML5 Canvas** pour les graphismes et **JavaScript** pour la physique (gravité, détection des collisions et score). Aucun fichier image externe ni téléchargement n’est requis ; le jeu dessine l’oiseau et les tuyaux à l’aide de code.

### Comment l’exécuter :
1.  Copiez le bloc de code ci-dessous.
2.  Créez un nouveau fichier sur votre ordinateur nommé `game.html`.
3.  Collez le code dans ce fichier et enregistrez-le.
4.  Double-cliquez sur `game.html` pour l’ouvrir dans votre navigateur web.

```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="fr">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Flappy Bird simple</title>
    <style>
        body {
            margin: 0;
            padding: 0;
            display: flex;
            flex-direction: column;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            height: 100vh;
            background-color: #333;
            font-family: 'Courier New', Courier, monospace;
            color: white;
        }

        h1 {
            margin-bottom: 10px;
        }

        #game-container {
            position: relative;
            box-shadow: 0 0 20px rgba(0,0,0,0.5);
        }

        canvas {
            display: block;
            background-color: #70c5ce; /* Bleu ciel */
            border: 4px solid #000;
        }

        #ui-layer {
            position: absolute;
            top: 0;
            left: 0;
            width: 100%;
            height: 100%;
            pointer-events: none; /* Laisser les clics passer vers le canvas */
            display: flex;
            flex-direction: column;
            justify-content: center;
            align-items: center;
            text-align: center;
        }

        .message {
            background: rgba(255, 255, 255, 0.8);
            padding: 20px;
            border-radius: 10px;
            color: #333;
        }

        #score-board {
            position: absolute;
            top: 20px;
            width: 100%;
            text-align: center;
            font-size: 40px;
            font-weight: bold;
            color: white;
            text-shadow: 2px 2px 0 #000;
            z-index: 10;
        }
    </style>
</head>
<body>

    <h1>Clone de Flappy Bird</h1>
    
    <div id="game-container">
        <div id="score-board">0</div>
        <canvas id="birdCanvas" width="320" height="480"></canvas>
        
        <div id="ui-layer">
            <div id="start-screen" class="message">
                <h2>Prêt à voler ?</h2>
                <p>Appuyez sur <strong>Espace</strong> ou <strong>cliquez</strong> pour sauter</p>
                <p>Appuyez sur Espace pour commencer</p>
            </div>
            <div id="game-over-screen" class="message" style="display: none;">
                <h2>Partie terminée</h2>
                <p>Score : <span id="final-score">0</span></p>
                <p>Meilleur score : <span id="best-score">0</span></p>
                <p>Appuyez sur <strong>Espace</strong> pour recommencer</p>
            </div>
        </div>
    </div>

    <script>
        // --- Configuration ---
        const canvas = document.getElementById('birdCanvas');
        const ctx = canvas.getContext('2d');
        const scoreElement = document.getElementById('score-board');
        const startScreen = document.getElementById('start-screen');
        const gameOverScreen = document.getElementById('game-over-screen');
        const finalScoreSpan = document.getElementById('final-score');
        const bestScoreSpan = document.getElementById('best-score');

        // Variables du jeu
        let frames = 0;
        let score = 0;
        let highScore = localStorage.getItem('flappyHighScore') || 0;
        let gameState = 'START'; // START, PLAYING, GAMEOVER
        const gravity = 0.25;
        const speed = 2; // Vitesse des tuyaux se déplaçant vers la gauche

        // --- L’objet Oiseau ---
        const bird = {
            x: 50,
            y: 150,
            width: 30,
            height: 30,
            velocity: 0,
            jumpStrength: 4.5,
            radius: 15,
            draw: function() {
                ctx.fillStyle = "#FFD700"; // Couleur or
                ctx.beginPath();
                ctx.arc(this.x + this.radius, this.y + this.radius, this.radius, 0, Math.PI * 2);
                ctx.fill();
                ctx.lineWidth = 2;
                ctx.stroke();

                // Œil
                ctx.fillStyle = "white";
                ctx.beginPath();
                ctx.arc(this.x + this.radius + 5, this.y + this.radius - 5, 5, 0, Math.PI * 2);
                ctx.fill();
                ctx.fillStyle = "black";
                ctx.beginPath();
                ctx.arc(this.x + this.radius + 7, this.y + this.radius - 5, 2, 0, Math.PI * 2);
                ctx.fill();
                
                // Bec
                ctx.fillStyle = "orange";
                ctx.beginPath();
                ctx.moveTo(this.x + this.radius + 10, this.y + this.radius);
                ctx.lineTo(this.x + this.radius + 20, this.y + this.radius + 5);
                ctx.lineTo(this.x + this.radius + 10, this.y + this.radius + 10);
                ctx.fill();
                ctx.stroke();
            },
            update: function() {
                this.velocity += gravity;
                this.y += this.velocity;

                // Collision avec le sol
                if (this.y + this.height >= canvas.height) {
                    this.y = canvas.height - this.height;
                    gameOver();
                }
                
                // Collision avec le plafond (facultatif : empêche de voler au-dessus des tuyaux)
                if (this.y < 0) {
                    this.y = 0;
                    this.velocity = 0;
                }
            },
            jump: function() {
                this.velocity = -this.jumpStrength;
            },
            reset: function() {
                this.y = 150;
                this.velocity = 0;
            }
        };

        // --- Le tableau des tuyaux ---
        const pipes = {
            position: [],
            width: 50,
            gap: 120, // Espace entre le tuyau du haut et celui du bas
            dx: 2, // Vitesse de déplacement

            draw: function() {
                for (let i = 0; i < this.position.length; i++) {
                    let p = this.position[i];
                    let topY = p.y;
                    let bottomY = p.y + this.gap;

                    ctx.fillStyle = "#228B22"; // Vert forêt

                    // Tuyau du haut
                    ctx.fillRect(p.x, 0, this.width, topY);
                    ctx.strokeRect(p.x, 0, this.width, topY);

                    // Tuyau du bas
                    ctx.fillRect(p.x, bottomY, this.width, canvas.height - bottomY);
                    ctx.strokeRect(p.x, bottomY, this.width, canvas.height - bottomY);
                }
            },

            update: function() {
                // Ajouter un nouveau tuyau toutes les 120 images (environ 2 secondes)
                if (frames % 120 === 0) {
                    // Hauteur aléatoire pour le tuyau du haut
                    // Hauteur min 50, hauteur max canvas - gap - 50
                    let maxY = canvas.height - this.gap - 50;
                    let randomY = Math.floor(Math.random() * (maxY - 50 + 1) + 50);
                    
                    this.position.push({
                        x: canvas.width,
                        y: randomY
                    });
                }

                for (let i = 0; i < this.position.length; i++) {
                    let p = this.position[i];
                    p.x -= this.dx;

                    // Détection des collisions
                    // Logique : vérifier si la coordonnée X de l’oiseau se trouve dans la plage X du tuyau
                    if (bird.x + bird.width > p.x && bird.x < p.x + this.width) {
                        // Logique : vérifier si la coordonnée Y de l’oiseau touche le tuyau du haut OU celui du bas
                        if (bird.y < p.y || bird.y + bird.height > p.y + this.gap) {
                            gameOver();
                        }
                    }

                    // Mise à jour du score (quand l’oiseau passe le tuyau)
                    if (p.x + this.width < bird.x && !p.passed) {
                        score++;
                        scoreElement.innerText = score;
                        p.passed = true;
                    }

                    // Supprimer les tuyaux qui sont sortis de l’écran
                    if (p.x + this.width <= 0) {
                        this.position.shift();
                        // Décrémenter i car la longueur du tableau a changé
                        i--; 
                    }
                }
            },
            
            reset: function() {
                this.position = [];
            }
        };

        // --- Arrière-plan (nuages/herbe) ---
        const background = {
            draw: function() {
                // Dessiner l’herbe
                ctx.fillStyle = "#7cfc00"; // Vert pelouse
                ctx.fillRect(0, canvas.height - 20, canvas.width, 20);
                ctx.beginPath();
                ctx.moveTo(0, canvas.height - 20);
                ctx.lineTo(canvas.width, canvas.height - 20);
                ctx.stroke();
            }
        };

        // --- Fonctions de contrôle du jeu ---

        function loop() {
            // Effacer le canvas
            ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);

            // Dessiner l’arrière-plan
            background.draw();

            if (gameState === 'START') {
                bird.draw();
                // Dessiner une ligne de sol
                ctx.fillStyle = "#ded895";
                ctx.fillRect(0, canvas.height - 10, canvas.width, 10);
            } 
            else if (gameState === 'PLAYING') {
                bird.update();
                bird.draw();
                pipes.update();
                pipes.draw();
                frames++;
            } 
            else if (gameState === 'GAMEOVER') {
                pipes.draw();
                bird.draw();
                // Ne pas mettre à jour les frames ni la position, simplement figer
            }

            requestAnimationFrame(loop);
        }

        function startGame() {
            gameState = 'PLAYING';
            startScreen.style.display = 'none';
            gameOverScreen.style.display = 'none';
            score = 0;
            frames = 0;
            scoreElement.innerText = score;
            bird.reset();
            pipes.reset();
        }

        function gameOver() {
            gameState = 'GAMEOVER';
            
            // Mettre à jour le meilleur score
            if (score > highScore) {
                highScore = score;
                localStorage.setItem('flappyHighScore', highScore);
            }

            finalScoreSpan.innerText = score;
            bestScoreSpan.innerText = highScore;
            gameOverScreen.style.display = 'block';
        }

        // --- Gestion des entrées ---

        function handleInput(e) {
            // Empêcher le défilement par défaut pour la touche Espace
            if (e.type === 'keydown' && e.code === 'Space') {
                e.preventDefault();
            }

            if (e.code === 'Space' || e.type === 'mousedown' || e.type === 'touchstart') {
                switch (gameState) {
                    case 'START' :
                        startGame();
                        bird.jump();
                        break;
                    case 'PLAYING' :
                        bird.jump();
                        break;
                    case 'GAMEOVER' :
                        startGame();
                        bird.jump();
                        break;
                }
            }
        }

        window.addEventListener('keydown', handleInput);
        canvas.addEventListener('mousedown', handleInput);
        canvas.addEventListener('touchstart', handleInput);

        // Initialiser
        loop();

    </script>
</body>
</html>
```

### Fonctionnalités de cette version :
1.  **Physique :** Gravité et mécanismes de saut réalistes.
2.  **Détection des collisions :** La partie se termine si vous touchez les tuyaux, le sol ou le plafond.
3.  **Système de score :** Vous gagnez 1 point pour chaque tuyau franchi.
4.  **Meilleur score :** Utilise le LocalStorage de votre navigateur pour mémoriser votre meilleur score même si vous actualisez la page.
5.  **Commandes réactives :** Fonctionne avec la **barre d’espace**, le **clic de souris** ou le **toucher** (pour les appareils mobiles).
6.  **Graphismes :** L’oiseau est dessiné en code (avec un œil et un bec) et les tuyaux ont des bordures, donc aucun lien d’image cassé ne se produira.
````

{% endcode %}

Nous avons extrait le HTML et l’avons exécuté, et l’exemple de jeu Flappy Bird qu’il a généré a très bien fonctionné !
{% endcolumn %}

{% column width="33.33333333333334%" %}

<figure><img src="/files/6b5962d2d76cf1b2c6f416560775d0f3f85c858d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### 👾 OpenAI Codex et Claude Code <a href="#claude-codex" id="claude-codex"></a>

Pour exécuter le modèle via des charges de travail de codage agentique locales, vous pouvez suivre notre guide. Utilisez la `llama-server` que nous venons de configurer, et définissez le nom du modèle sur l'identifiant exact qu'il indique dans `GET /v1/models` (le `--alias` valeur ci-dessus, `unsloth/Qwen3-Coder-Next`). Suivez les paramètres et les instructions d’utilisation corrects de Qwen3-Coder-Next.

{% columns %}
{% column %}
{% content-ref url="/pages/6c4a155ae35df476974e25b66af4db620dffaf2c" %}
[Claude Code](/docs/fr/bases/claude-code.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}

{% column %}
{% content-ref url="/pages/0bb2f0a13e244fd2f0ea640c96c4e297bf83db93" %}
[OpenAI Codex](/docs/fr/bases/codex.md)
{% endcontent-ref %}
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

Après avoir suivi les instructions pour Claude Code, par exemple, vous verrez :

<figure><img src="/files/19582d26040ff1c90cf6e4aaf692124d0f6da048" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

Nous pouvons alors demander par exemple `Créer un jeu d'échecs en Python` :

<div><figure><img src="/files/0081141c94f3b9d9f5364616b143f6a10c9a55de" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/085cfe6556c6fc7a1af80d39c5ce906c38393522" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/f6c269d096a141438a03edc4b4f672800846049e" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure></div>

Si vous voyez `Erreur API : 400 {"error":{"code":400,"message":"la requête (16582 jetons) dépasse la taille de contexte disponible (16384 jetons), essayez de l’augmenter","type":"exceed_context_size_error","n_prompt_tokens":16582,"n_ctx":16384}}` cela signifie que vous devez augmenter la longueur du contexte ou voir [#how-to-fit-long-context-256k-to-1m](#how-to-fit-long-context-256k-to-1m "mention")

<figure><img src="/files/ac4ab234fea90d643222efade9f4ccf2056387c5" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 🎱 FP8 Qwen3-Coder-Next dans vLLM

Vous pouvez maintenant utiliser notre nouvelle [quantification dynamique FP8](https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-FP8-Dynamic) du modèle pour une inférence premium et rapide. Installez d’abord vLLM à partir de la version nightly. Modifiez `--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly/cu130` pour votre version CUDA trouvée via `nvidia-smi` - uniquement `cu129` et `cu130` sont actuellement pris en charge.

{% hint style="success" %}
Si vous utilisez vLLM / SGLang, essayez nos quantifications FP8-Dynamic, qui peuvent augmenter le débit de 25 % ou plus ! Voir [#fp8-qwen3-coder-next-in-vllm](#fp8-qwen3-coder-next-in-vllm "mention")
{% endhint %}

{% code overflow="wrap" %}

```bash
# Installez uv si vous ne l’avez pas pour des installations d’environnement plus rapides
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Créez un nouvel environnement Python - pas nécessaire si vous souhaitez modifier tout votre système
uv venv unsloth_fp8 --python 3.12 --seed
source unsloth_fp8/bin/activate

uv pip install --upgrade --force-reinstall vllm --torch-backend=auto --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly/cu130
uv pip install --upgrade --force-reinstall git+https://github.com/huggingface/transformers.git
uv pip install --force-reinstall numba
```

{% endcode %}

Puis servez [la version FP8 dynamique d’Unsloth](https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-Next-FP8-Dynamic) du modèle. Vous pouvez aussi activer FP8 pour réduire de 50 % l’utilisation mémoire du cache KV en ajoutant `--kv-cache-dtype fp8` Nous l’avons servi sur 4 GPU, mais si vous avez 1 GPU, utilisez `CUDA_VISIBLE_DEVICES='0'` et définissez `--tensor-parallel-size 1` ou supprimez cet argument. Utilisez `tmux` pour lancer ce qui suit dans un nouveau terminal puis CTRL+B+D - utilisez `tmux attach-session -t0` pour y revenir.

```bash
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:False
CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1,2,3' vllm serve unsloth/Qwen3-Coder-Next-FP8-Dynamic \\
    --served-model-name unsloth/Qwen3-Coder-Next \\
    --tensor-parallel-size 4 \\
    --tool-call-parser qwen3_coder \\
    --enable-auto-tool-choice \\
    --dtype bfloat16 \\
    --seed 3407 \\
    --max-model-len 200000 \\
    --gpu-memory-utilization 0.93 \\
    --port 8001
```

Vous devriez voir quelque chose comme ci-dessous. Voir [#tool-calling-with-qwen3-coder-next](#tool-calling-with-qwen3-coder-next "mention") pour savoir comment utiliser réellement Qwen3-Coder-Next avec l’API OpenAI et l’appel d’outils - cela fonctionne avec vLLM et llama-server.

<figure><img src="/files/d6d348697d4645471c07608a4f34c1f58c1a2eb4" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### :wrench:Appel d’outils avec Qwen3-Coder-Next

Dans un nouveau terminal, nous créons quelques outils comme additionner 2 nombres, exécuter du code Python, exécuter des fonctions Linux et bien plus encore :

{% code expandable="true" %}

```python
import json, subprocess, random
from typing import Any
def add_number(a: float | str, b: float | str) -> float:
    return float(a) + float(b)
def multiply_number(a: float | str, b: float | str) -> float:
    return float(a) * float(b)
def subtract_number(a: float | str, b: float | str) -> float:
    return float(a) - float(b)
def write_a_story() -> str:
    return random.choice([
        "Il était une fois, dans une galaxie très très lointaine...",
        "Il y avait 2 amis qui aimaient les paresseux et le code...",
        "Le monde touchait à sa fin parce que chaque paresseux avait évolué pour avoir une intelligence surhumaine...",
        "À l'insu de l'un des amis, l'autre a accidentellement codé un programme pour faire évoluer les paresseux...",
    ])
def terminal(command: str) -> str:
    if "rm" in command or "sudo" in command or "dd" in command or "chmod" in command:
        msg = "Impossible d'exécuter les commandes 'rm, sudo, dd, chmod' car elles sont dangereuses"
        print(msg); return msg
    print(f"Exécution de la commande de terminal `{command}`")
    try:
        return str(subprocess.run(command, capture_output = True, text = True, shell = True, check = True).stdout)
    except subprocess.CalledProcessError as e:
        return f"Commande échouée : {e.stderr}"
def python(code: str) -> str:
    data = {}
    exec(code, data)
    del data["__builtins__"]
    return str(data)
MAP_FN = {
    "add_number": add_number,
    "multiply_number": multiply_number,
    "subtract_number": subtract_number,
    "write_a_story": write_a_story,
    "terminal": terminal,
    "python": python,
}
tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "add_number",
            "description": "Ajouter deux nombres.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {
                        "type": "string",
                        "description": "Le premier nombre.",
                    },
                    "b": {
                        "type": "string",
                        "description": "Le deuxième nombre.",
                    },
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "multiply_number",
            "description": "Multiplie deux nombres.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {
                        "type": "string",
                        "description": "Le premier nombre.",
                    },
                    "b": {
                        "type": "string",
                        "description": "Le deuxième nombre.",
                    },
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "subtract_number",
            "description": "Soustrait deux nombres.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "a": {
                        "type": "string",
                        "description": "Le premier nombre.",
                    },
                    "b": {
                        "type": "string",
                        "description": "Le deuxième nombre.",
                    },
                },
                "required": ["a", "b"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "write_a_story",
            "description": "Écrit une histoire aléatoire.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {},
                "required": [],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "terminal",
            "description": "Effectue des opérations depuis le terminal.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "command": {
                        "type": "string",
                        "description": "La commande que vous souhaitez lancer, par ex. `ls`, `rm`, ...",
                    },
                },
                "required": ["command"],
            },
        },
    },
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "python",
            "description": "Appelle un interpréteur Python avec du code Python qui sera exécuté.",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "code": {
                        "type": "string",
                        "description": "Le code Python à exécuter",
                    },
                },
                "required": ["code"],
            },
        },
    },
]
```

{% endcode %}

Nous utilisons ensuite les fonctions ci-dessous (copier-coller et exécuter), qui analyseront automatiquement les appels de fonction et appelleront le point de terminaison OpenAI pour n'importe quel modèle:

{% code overflow="wrap" expandable="true" %}

```python
from openai import OpenAI
def unsloth_inference(
    messages,
    temperature = 1.0,
    top_p = 0.95,
    top_k = 40,
    min_p = 0.01,
    repetition_penalty = 1.0,
):
    messages = messages.copy()
    openai_client = OpenAI(
        base_url = "http://127.0.0.1:8001/v1",
        api_key = "sk-no-key-required",
    )
    model_name = next(iter(openai_client.models.list())).id
    print(f"Modèle utilisé = {model_name}")
    has_tool_calls = True
    original_messages_len = len(messages)
    while has_tool_calls:
        print(f"Messages actuels = {messages}")
        response = openai_client.chat.completions.create(
            model = model_name,
            messages = messages,
            temperature = temperature,
            top_p = top_p,
            tools = tools if tools else None,
            tool_choice = "auto" if tools else None,
            extra_body = {"top_k": top_k, "min_p": min_p, "repetition_penalty" :repetition_penalty,}
        )
        tool_calls = response.choices[0].message.tool_calls or []
        content = response.choices[0].message.content or ""
        tool_calls_dict = [tc.to_dict() for tc in tool_calls] if tool_calls else tool_calls
        messages.append({"role": "assistant", "tool_calls": tool_calls_dict, "content": content,})
        for tool_call in tool_calls:
            fx, args, _id = tool_call.function.name, tool_call.function.arguments, tool_call.id
            out = MAP_FN[fx](**json.loads(args))
            messages.append({"role": "tool", "tool_call_id": _id, "name": fx, "content": str(out),})
        else:
            has_tool_calls = False
    return messages
```

{% endcode %}

Nous allons maintenant présenter ci-dessous plusieurs méthodes d’exécution d’appels d’outils pour de nombreux cas d’usage différents :

#### Exécuter le code Python généré

{% code overflow="wrap" %}

```python
messages = [{
    "role": "user",
    "content": [{"type": "text", "text": "Créez une fonction Fibonacci en Python et calculez fib(20)."}],
}]
unsloth_inference(messages, temperature = 1.0, top_p = 0.95, top_k = 40, min_p = 0.00)
```

{% endcode %}

<figure><img src="/files/9d6f1895d0f1a4979a55cb39627ee5911fb53ba8" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

#### Exécuter des fonctions arbitraires du terminal

{% code overflow="wrap" %}

```python
messages = [{
    "role": "user",
    "content": [{"type": "text", "text": "Écrivez 'Je suis un paresseux heureux' dans un fichier, puis affichez-le-moi."}],
}]
messages = unsloth_inference(messages, temperature = 1.0, top_p = 1.0, top_k = 40, min_p = 0.00)
```

{% endcode %}

Nous confirmons que le fichier a bien été créé, et c’est le cas !

<figure><img src="/files/1326fbfb8154cd3d95c81f5de1d30d0ab1c79a0e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Voir [Tool Calling Guide](/docs/fr/bases/tool-calling-guide-for-local-llms.md) pour plus d’exemples d’appels d’outils.

## :triangular\_ruler:Tests de référence

### Benchmarks de quantification GGUF

Voici quelques benchmarks de quantification réalisés par des évaluateurs tiers.

<div><figure><img src="/files/bfc8fd9b0cd3631f709817433affa8d3c554a027" alt="" width="563"><figcaption><p>Benchmarks Aider Polyglot</p></figcaption></figure> <figure><img src="/files/2394d4676318d3a483203b406c78b42df0847f96" alt="" width="450"><figcaption><p>Benchmarks Benjamine Marie (<a href="https://x.com/bnjmn_marie/status/2019809651387514947/photo/1">Source</a>)</p></figcaption></figure></div>

{% columns %}
{% column %}
Les benchmarks ont été exécutés par des contributeurs tiers sur le serveur Aider Polyglot, comparant les quantifications GGUF d’Unsloth sur le benchmark Aider Polyglot (score vs VRAM). À noter, le 3 bits **`UD-IQ3_XXS`** quant se rapproche de **BF16** les performances, ce qui en fait **le 3 bits un minimum raisonnable** pour la plupart des cas d’usage.

**NVFP4** surpasse légèrement la référence BF16, ce qui peut être du bruit d’échantillonnage en raison du nombre limité d’exécutions ; toutefois, la tendance globale pour : **1-bit → 2-bit → 3-bit → 6-bit** amélioration régulière suggère que le benchmark capture des différences de qualité significatives entre les GGUF d’Unsloth. Le **non-Unsloth** FP8 semble avoir de moins bonnes performances que les deux **`UD-IQ3_XXS`** et **`UD-Q6_K_XL`**, ce qui pourrait refléter des différences dans le pipeline de quantification ou, encore une fois, un échantillonnage insuffisant.
{% endcolumn %}

{% column %}
[Benjamin Marie (tiers) a benchmarké](https://x.com/bnjmn_marie/status/2019809651387514947/photo/1) **Qwen3-Coder-Next** en utilisant les GGUF d’Unsloth et de Qwen sur un **ensemble mixte de 750 prompts** (LiveCodeBench v6, MMLU Pro, GPQA, Math500), en indiquant à la fois **la précision globale** et **l'augmentation relative du taux d'erreur** (à quelle fréquence le modèle quantifié fait des erreurs par rapport à l'original).

Les graphiques montrent clairement que les quants Q4\_K\_M d’Unsloth sont plus performants que le Q4\_K\_M standard. Comme prévu, Q3\_K\_M obtient de moins bons résultats sur Live Code Bench v6, mais, de façon surprenante, de bien meilleurs résultats sur HumanEval que le Q4\_K\_M standard.\
\
Il semble offrir la meilleure efficacité ; il est conseillé d’utiliser au moins Q4\_K\_M.
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

### Benchmarks Qwen3-Coder-Next

Qwen3-Coder-Next est le modèle le plus performant à sa taille, et ses performances sont comparables à celles de modèles avec 10 à 20 fois plus de paramètres actifs.

<table data-full-width="true"><thead><tr><th>Benchmark</th><th align="right">Qwen3-Coder-Next (80B)</th><th align="right">DeepSeek-V3.2 (671B)</th><th align="right">GLM-4.7 (358B)</th><th align="right">MiniMax M2.1 (229B)</th></tr></thead><tbody><tr><td>SWE-Bench Verified (avec SWE-Agent)</td><td align="right">70.6</td><td align="right">70.2</td><td align="right">74.2</td><td align="right">74.8</td></tr><tr><td>SWE-Bench multilingue (avec SWE-Agent)</td><td align="right">62.8</td><td align="right">62.3</td><td align="right">63.7</td><td align="right">66.2</td></tr><tr><td>SWE-Bench Pro (avec SWE-Agent)</td><td align="right">44.3</td><td align="right">40.9</td><td align="right">40.6</td><td align="right">34.6</td></tr><tr><td>Terminal-Bench 2.0 (avec JSON Terminus-2)</td><td align="right">36.2</td><td align="right">39.3</td><td align="right">37.1</td><td align="right">32.6</td></tr><tr><td>Aider</td><td align="right">66.2</td><td align="right">69.9</td><td align="right">52.1</td><td align="right">61.0</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="/files/84d70b65882d7e4f6904d6ba3132485493f1f389" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/72a74aad1543e6cc989091c65c31a636ae04601c" alt="" width="563"><figcaption></figcaption></figure>

<figure><img src="/files/2b11b4e80e6136c714b152f3434cf0376e19bade" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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```
GET https://unsloth.ai/docs/fr/modeles/qwen3-coder-next.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

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