今天，阿里全新開源代碼模型Qwen3-Coder正式發(fā)布。

（來源：X）

Qwen3-Coder擁有多個尺寸，此次發(fā)布的是最強大的版本，名為Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct（以下簡稱Qwen3-Coder）。

它是一款混合專家（MoE）模型，總參數(shù)量高達4,800億，激活參數(shù)為350億，原生支持256Ktoken的上下文，并可通過YaRN擴展到高達1百萬token，支持358種編程語言。

圖|Qwen3-Coder在測試中的表現(xiàn)（來源：資料圖）

由于Qwen3系列模型的整體調(diào)整，Qwen3-Coder僅支持非思考模式，不生成思考過程。

在注意力機制方面，Qwen3-Coder采用了分組查詢注意力（GQA）方案，配備96個查詢（Q）注意力頭和8個鍵/值（KV）注意力頭，并擁有160個專家（Expert），其中8個專家被激活。

圖|Qwen3-Coder模型總覽（來源：Qwen）

據(jù)介紹，預訓練階段，Qwen3-Coder從數(shù)據(jù)、上下文、合成數(shù)據(jù)三個不同角度進行擴展（scaling），以提升模型的代碼能力。

在后訓練階段，研究團隊選擇在更豐富的真實代碼任務上擴展代碼強化學習（CodeRL）訓練。通過自動擴展測試樣例，他們構(gòu)造了大量高質(zhì)量的訓練實例，成功釋放了強化學習的潛力：不僅顯著提升了代碼執(zhí)行成功率，還對其他任務帶來增益。

此前網(wǎng)友挖出線索，阿里團隊在代碼中介紹Qwen3-Coder時寫道：“Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是一個強大的編碼專用語言模型，在代碼生成、工具使用和代理任務方面表現(xiàn)出色?！?/p>

圖|網(wǎng)友先前挖出Qwen3-Coder的線索（來源：X）

阿里表示，該模型“擁有卓越的代碼和代理能力”。Qwen3-Coder在代理式編碼、代理式瀏覽器使用和代理式工具使用上成為了開源模型的SOTA，可以媲美ClaudeSonnet4。

Qwen3-Coder也是受到了網(wǎng)友的大力追捧，代碼庫上線一小時就收獲了5.1kStar。

（來源：GitHub）

與此同時，阿里還推出并開源了一款用于代理式編程的命令行工具：QwenCode。

“QwenCode基于GeminiCode進行二次開發(fā)，但我們進行了提示詞和工具調(diào)用協(xié)議適配，使得QwenCode可以最大程度激發(fā)Qwen3-Coder在代理式編程任務上的表現(xiàn)?！卑⒗镌诠倬W(wǎng)上表示。

（來源：資料圖）

另外，Qwen3-Coder也可以和AI社區(qū)優(yōu)秀的編程工具結(jié)合使用，如ClaudeCode、Cline等。開發(fā)者也可以通過阿里云ModelStudio調(diào)用Qwen3-CoderAPI。

目前，Qwen3-Coder網(wǎng)頁版已經(jīng)上線，筆者第一時間嘗試了它的編程水平。

（來源：https://chat.qwen.ai/）

在只提供一句“克隆推特網(wǎng)頁設計和UI”提示的情況下，Qwen3-Coder給出的結(jié)果還是不錯的：

圖|Qwen3-Coder生成的仿推特UI（來源：資料圖）

相比之下，ChatGPT（免費版）給出的結(jié)果則是有些簡陋，雖然文本和幾個功能區(qū)域都有，但幾乎沒有視覺元素：

圖|ChatGPT生成的仿推特UI（來源：資料圖）

筆者還讓Qwen3-Coder做了一個簡單的網(wǎng)頁版乒乓球游戲，同樣只是一句話提示：“開發(fā)一個可以在網(wǎng)站上運行的乒乓球游戲”。

代碼生成后直接在Artifact上無縫運行，整個過程不到20秒，效果很驚艷，直接用鍵盤就能控制，支持兩人對戰(zhàn)，它還自主發(fā)揮加上了獲勝規(guī)則：

而ChatGPT生成的雖然也能運行，但無論是美觀還是完整性，都遠不及Qwen3-Coder：

圖|ChatGPT生成的乒乓球游戲截圖（來源：資料圖）

最后是官方給出的兩段代碼運行效果，分別是地球3D模擬和FlappyBird游戲：

此次發(fā)布的Qwen3-Coder屬于阿里Qwen3系列。

三個月前，阿里發(fā)布了千問3（Qwen3）系列模型，包括兩款混合專家MoE模型、六款密集模型和若干模型變種，例如后訓練、FP8版本等等。

其中的旗艦模型Qwen3-235B-A22B，總參數(shù)量高達2,350億（235B），其中激活參數(shù)為220億（A22B），分布在94個深層網(wǎng)絡層中。

另外一個MoE模型Qwen3-30B-A3B，尺寸較小，總參數(shù)量300億，激活參數(shù)量30億。

（來源：Qwen3）

當時，Qwen3系列引入了一種混合方法來解決問題，一個模型同時支持思考模式和非思考模式。但現(xiàn)在這種模式已經(jīng)被取消。

就在Qwen3-Coder發(fā)布的前一天，阿里同樣更新了Qwen3系列，新模型名為Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507（簡稱Qwen3-2507），迭代速度令人驚喜。

阿里在官網(wǎng)表示，“經(jīng)過與社區(qū)溝通和深思熟慮后，我們決定停止使用混合思維模式。取而代之的是，我們將分別訓練Instruct和Thinking模型，以獲得最佳質(zhì)量。所以我們發(fā)布了Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507及其FP8版本，供大家使用?！?/p>

（來源：資料圖）

Qwen3-2507在主流基準測試中表現(xiàn)優(yōu)異。作為一款“沒有思考能力”的開源模型，它在GPQA、AIME25和LiveCodeBenchv6等測試中均超越了未開啟思考模式的ClaudeOpus4。

可以說，無論是Qwen3-Coder還是Qwen3-2507，再加上DeepSeek和Kimi，都是AI開源社區(qū)寶貴的財富。

在閉源模型各種刷榜的今天，它們難得的推動了大模型技術(shù)的普及化，為AI社區(qū)開發(fā)者和研究人員提供了強大的免費工具。更重要的是，它們的廣受歡迎讓中國在全球AI開源領域占據(jù)了重要一席。

（來源：資料圖）

這不僅能促進AI技術(shù)的普惠發(fā)展，還能有效降低創(chuàng)新門檻，讓更多開發(fā)者參與進來，共同構(gòu)建一個更加開放和繁榮的AI生態(tài)系統(tǒng)。

反過來，這些模型未來在產(chǎn)業(yè)應用、學術(shù)研究和人才培養(yǎng)等方面都將發(fā)揮不可估量的作用，進一步加速中國在AI領域的進步。

參考資料：

https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/

https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct

https://arxiv.org/pdf/2505.09388

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