Qwen3-Coder

Qwen3-Coder – 阿里通义千问推出的代码生成模型

Qwen3-Coder 是一款由阿里通义千问团队倾力打造的强大代码生成模型，它以 4800 亿参数和 350 亿激活参数为基础，原生支持 256K token 上下文，并可扩展至 100 万 token。该模型在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 以及 Agentic Tool-Use 等任务上表现出色，堪称开源模型的翘楚。

揭秘 Qwen3-Coder：代码世界的魔法师

Qwen3-Coder，由阿里通义千问团队精心研发，是一款功能强大的代码生成模型。它拥有 4800 亿参数的庞大规模，同时保持 350 亿参数的激活效率。它支持高达 256K token 的原生上下文长度，并能通过技术扩展至惊人的 100 万 token。在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 等领域，Qwen3-Coder 展现出卓越的性能，堪称开源模型的领军者。它通过大规模的强化学习和长时序交互训练来提升自身的实力，并提供命令行工具 Qwen Code 和 API 接口，方便开发者轻松使用。 Qwen3-Coder 旨在助力软件开发，提高效率，减轻开发者在复杂任务上的负担。

Qwen3-Coder 的核心能力：

代码生成与优化： 依据用户提供的自然语言描述，高效生成高质量的代码。它精通多种编程语言，包括但不限于 Python、JavaScript 和 Java 等，能够胜任复杂的代码逻辑编写，如函数、类和模块的创建。
代理式编程 (Agentic Coding)： 具备自主规划和执行多步骤任务的能力，例如在开发过程中自动调用工具、执行代码测试等。它能够与外部工具（如浏览器、API 等）无缝交互，从而完成复杂的任务。
长时序交互 (Long-Horizon Interaction)： 专为真实世界的软件工程任务而设计，Qwen3-Coder 通过多轮交互来解决问题，例如在 SWE-Bench 等任务中表现出色。
上下文扩展： 原生支持 256K token 的上下文长度，并借助 YaRN 技术扩展至 100 万 token，完美适用于仓库级和动态数据（如 Pull Request）的处理。
多工具集成： 能够与多种工具（如 Qwen Code、Claude Code、Cline 等）无缝集成。

Qwen3-Coder 的技术基石：

混合专家模型 (Mixture-of-Experts,MoE)： Qwen3-Coder 采用 4800 亿参数的 MoE 架构，激活 350 亿参数。这种设计使得模型在处理海量数据时能够保持高效的计算性能，同时具备强大的表达能力。
大规模预训练： 通过 7.5T 的数据进行预训练，其中代码数据占比高达 70%。基于海量数据的训练，模型能够学习到丰富的编程模式和语言结构。模型支持 256K token 的上下文长度，并基于 YaRN 技术扩展到 100 万 token，优化了对仓库级和动态数据的处理能力。
合成数据增强： 基于 Qwen2.5-Coder 对低质量数据进行清洗和重写，显著提升了整体数据质量，从而进一步优化了模型的训练效果。
强化学习 (Reinforcement Learning,RL)： 在后训练阶段，通过大规模强化学习，模型通过自动扩展测试样例，构建高质量的训练实例，显著提升代码执行成功率。引入长时序强化学习 (Long-Horizon RL)，鼓励模型用多轮交互解决问题，提升在真实软件工程任务中的表现。

探索 Qwen3-Coder 的世界：