當通義實驗室官宣：Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 正式發布！

這不僅是通義系列迄今為止最強大的開源智能編程模型，更是全球首個真正意義上具備“自主編程能力”的Agentic Code Model（代理式代碼模型）。

一句話總結：它不再只是幫你補一行代碼的“小助手”，而是能獨立思考、調用工具、執行測試、提交PR的“AI程序員”。

今天，我們就來全面拆解這個重磅模型，看看它是如何重新定義AI編程的邊界。

1. 不是“寫代碼”，而是“做項目”：Qwen3-Coder到底有多強？

過去的AI代碼模型，比如CodeLlama、StarCoder，甚至早期的Copilot，本質上都是“被動響應”型工具：

你寫個函數名，它補全；你打個注釋，它生成代碼。

但Qwen3-Coder不一樣。它的目標是：像人類工程師一樣完成端到端的軟件開發任務。

這意味著它能：

• 自主分析一個完整的代碼倉庫
• 理解PR需求并提出修改方案
• 調用??git???、??pytest???、??linter??等工具鏈
• 多輪交互中持續優化代碼邏輯
• 最終自動生成可合并的代碼變更

換句話說，它已經從“代碼補全器”進化成了“數字工程師”。

2. 4800億參數+MoE架構：性能怪獸是如何煉成的？

先看一組硬核參數，準備好被震撼：

• 總參數量：4800億（480B）
• 推理激活參數：350億（A35B）
• 架構：Mixture-of-Experts（MoE）
• 專家總數：160個，每次激活8個
• 上下文長度：原生256K，最高支持100萬tokens
• 層數：62層，注意力頭96（Q）/8（KV）

這個模型到底多大？做個類比：

如果把傳統大模型比作一輛V8發動機的跑車，那Qwen3-Coder就是一臺裝配了160個引擎的航天飛機，但每次只啟動最合適的8個——既保證動力，又節省燃料。

這就是MoE（混合專家）架構的核心優勢：按需激活，高效推理。

比如你讓它寫Python腳本，它就調用“Python+數據處理”專家；你要它優化C++性能，它就喚醒“系統編程+編譯器優化”專家；整個過程就像一個頂級技術團隊在協同工作。

3. 百萬token上下文：讀完整個項目不再是夢

更猛的是它的上下文能力。

Qwen3-Coder原生支持256,000 tokens，相當于一次性加載：

• 一本《三體》全集
• 整個Spring Boot核心模塊
• 或者一個中型前端項目的全部源碼

但這還沒完——通過YaRN上下文外推技術，它可以將上下文擴展到1,000,000 tokens！

這意味著什么？

你可以直接把一個百萬行級別的代碼庫扔給它，讓它：

• 分析架構依賴
• 定位歷史Bug
• 生成重構建議
• 甚至自動修復安全漏洞

再也不用擔心“上下文太短被截斷”的尷尬了。這是真正意義上的“倉庫級代碼理解”。

4. 實測碾壓：SWE-bench上干翻閉源模型

在目前最接近真實開發場景的評測集 SWE-bench-Verified 上，Qwen3-Coder的表現堪稱驚艷：

• 在開源模型中排名第一
• 成績追平甚至部分超越Claude Sonnet-4
• 特別是在真實PR修復任務中，執行成功率顯著領先

SWE-bench是什么？簡單說，就是從GitHub真實項目中抽取的復雜任務，比如：

“修復Django中的CSRF漏洞”“為FastAPI添加JWT認證支持”“重構React組件以提升渲染性能”

這些都不是簡單的“Hello World”題，而是需要理解項目結構、調用工具、多輪調試的真實工程問題。

而Qwen3-Coder不僅能看懂，還能動手解決。

5. 預訓練三重升級：數據、上下文、合成數據全面拉滿

為什么這次能這么強？通義團隊在預訓練階段下了狠功夫。

? 數據擴展：7.5T超大規模語料

• 總數據量高達7.5萬億tokens
• 其中代碼占比 **70%**，覆蓋Python、Java、Go、Rust等主流語言
• 同時保留足夠通用和數學能力，確保模型“不止會寫代碼”

? 上下文優化：專為Agentic Coding設計

• 原生支持256K上下文，訓練時就喂入超長代碼片段
• 針對Pull Request、CI日志等動態數據做了特殊優化
• 讓模型學會“在上下文中做決策”

? 合成數據增強：用老模型清洗低質數據

• 使用Qwen2.5-Coder對低質量代碼進行自動清洗和重寫
• 顯著提升整體訓練數據的質量
• 相當于“用AI教AI寫更好的代碼”

6. 后訓練放大招：強化學習讓AI學會“自己動手”

如果說預訓練是“打基礎”，那后訓練就是“實戰演練”。

Qwen3-Coder做了兩件非常關鍵的事：

?? Scaling Code RL：難解易驗，強化學習的黃金場景

他們發現：代碼任務天然適合強化學習（RL）。

為什么？因為：

很多問題“難解但易驗”——你可能不知道怎么寫最優解，但跑個測試就知道對不對。

于是團隊構建了大量高質量RL訓練樣本：

• 自動生成復雜測試用例
• 模擬各種邊界條件和異常輸入
• 讓模型在“試錯—反饋”中不斷進化

結果：代碼執行成功率大幅提升，且泛化能力更強。

?? Scaling Long-Horizon RL：讓AI像工程師一樣思考

真實開發是長周期任務。比如修一個Bug，往往要：

1. 查日志 → 2. 改代碼 → 3. 跑測試 → 4. 提交PR → 5. 回滾重試

這就是典型的長周期強化學習（Long-Horizon RL）。

為此，通義搭建了一套可擴展的驗證環境系統，借助阿里云基礎設施，同時運行20,000個獨立沙箱環境！

在這個系統上，Qwen3-Coder經歷了海量的真實軟件工程任務訓練，最終在SWE-bench上拿下開源模型SOTA。

7. Qwen Code CLI：命令行里的“AI編程搭檔”

光有模型還不夠，通義還開源了一款命令行工具：Qwen Code。

它基于Gemini CLI二次開發，但做了深度適配，專為激發Qwen3-Coder的Agentic能力而生。

安裝方式超簡單：

# 安裝Node.js 20+
curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh

# 全局安裝Qwen Code
npm i -g @qwen-code/qwen-code

或者從源碼安裝：

git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code && npm install && npm install -g

配置API密鑰（推薦寫入??.env??文件）：

export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"

然后你就可以在終端里直接召喚AI：

qwen "幫我把這個函數改成異步非阻塞"

或者更復雜的任務：

qwen "分析當前項目的所有API，生成OpenAPI文檔"

它會自動識別項目結構、注入上下文、多輪交互優化，甚至幫你運行測試。

8. 不止Qwen Code：還能接入Claude Code、Cline等生態工具

更厲害的是，Qwen3-Coder不是一個封閉系統，而是開放生態的“通用底座”。

你可以把它接入各種主流工具：

? 接入 Claude Code

只需安裝Claude CLI，并替換API地址：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

然后設置代理：

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey

現在，你就能用Claude的界面，調用Qwen3-Coder的強大能力。

? 接入 Cline（AI編程助手）

在Cline配置中選擇“OpenAI Compatible”模式：

• API Key：填入DashScope獲取的密鑰
• Base URL：??https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1??
• Model Name：??qwen3-coder-plus??

保存后，即可在Cline中享受Qwen3-Coder的編碼體驗。

? 自定義路由：使用 ccr-dashscope

如果你想要更靈活的路由控制，可以用第三方工具??claude-code-router??：

npm install -g @musistudio/claude-code-router
npm install -g @dashscope-js/claude-code-config

# 生成配置
ccr-dashscope

# 啟動
ccr code

從此，你的本地開發環境就擁有了一個“全能AI工程師”。

9. 實際案例：物理級煙囪爆破模擬（節選）

官方還展示了一個高難度案例：基于物理的煙囪定向爆破模擬。

用戶只輸入一句話：

“幫我用Three.js做一個可控爆炸的煙囪倒塌動畫。”

Qwen3-Coder不僅生成了完整的WebGL代碼，還：

• 引入了 Cannon.js 物理引擎
• 設計了分段引爆邏輯
• 模擬重力、碰撞、碎片飛濺
• 添加了攝像機動畫和UI控制面板

整個過程無需人工干預，一氣呵成。

這已經不是“寫代碼”，而是“實現產品原型”。

10. API調用示例：快速集成到你的項目

如果你想通過API調用Qwen3-Coder，可以用標準OpenAI SDK：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

prompt = "Help me create a web page for an online bookstore."

completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-plus",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
)

print(completion.choices[0].message.content.strip())

只需更換API地址和模型名，就能無縫接入現有系統。

11. 未來展望：讓AI學會“自我進化”

通義團隊表示，這還不是終點。

他們正在探索兩個方向：

• 更小尺寸的Qwen3-Coder：在保證性能的同時降低部署成本
• Self-Improving Coding Agent：讓AI能自己審查代碼、發現問題、主動優化

想象一下：

你的AI程序員不僅能寫代碼，還能定期掃描項目，自動提交“性能優化PR”、“安全加固補丁”，甚至寫出技術文檔。

那一天，可能比我們想象的來得更快。

結語：AI編程的“iPhone時刻”到了

回顧過去幾年，AI編程經歷了三個階段：

1. 輔助時代（2020-2022）：Copilot式補全，提升打字效率
2. 生成時代（2023-2024）：根據描述生成完整函數或頁面
3. 代理時代（2025起）：AI獨立完成任務，成為“數字員工”

而Qwen3-Coder的發布，標志著我們正式進入第三階段。

它不只是一個模型，更是一個新生產力時代的起點。

?? 獲取方式：

• 模型地址：Hugging Face - Qwen3-Coder
• 工具地址：GitHub - Qwen Code
• API平臺：阿里云百煉

最后送大家一句話：

“未來的程序員，不是會被AI取代的人，而是不會用AI的人。”

趕緊去試試Qwen3-Coder吧，說不定下次你提交的代碼，90%都是AI寫的——但別告訴老板。

本文轉載自??Halo咯咯??    作者：基咯咯