Qwen发布Qwen3-Coder：开源4800亿参数级代码模型新标杆

最新推荐文章于 2025-07-29 23:05:07 发布

jike007gt

最新推荐文章于 2025-07-29 23:05:07 发布

阅读量553

点赞数 6

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：开源

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jike007gt/article/details/149719747

向Qwen团队致敬，他们开放了Qwen3-Coder的全部权重模型。这对于开源社区和开发者而言意义非凡。其超长上下文虽然诱人，但实际使用场景可能并不常见。

阿里巴巴旗下的Qwen团队刚刚发布了迄今为止最先进的代码模型Qwen3-Coder。这款模型提供了多种规模版本，其中最大的版本参数高达4800亿，树立了开源代码模型的新标准，尤其在编程生成、浏览器交互以及工具调用等领域表现突出，足以与Claude 4 Sonnet一较高下。

近期开发者社区内对Claude 4 Sonnet模型的抱怨逐渐增多，主要源自于Claude的频繁限流和性能下降，这让不少开发者开始转而寻找新的解决方案。如今Qwen3-Coder携卓越的基准测试成绩以及开源开放的特性，成为了新的关注焦点。

一个重要问题随之而来：在真实的编程场景中，Qwen3-Coder是否足够优秀，足以挑战Claude在实际工作流程中的领先地位呢？

什么是Qwen3-Coder？

Qwen3-Coder是阿里云Qwen团队基于Qwen3系列开发的代码专用模型。

该模型完全开源，专为超长上下文场景的智能化编程设计，借助YaRN技术，其上下文窗口支持长达100万token，实际运行时启用了350亿个活跃参数。

Qwen3-Coder延续了基础版Qwen3模型的优势，除了擅长代码生成外，在数学推理和通用语言理解等任务中也有突出表现。

该模型支持358种编程语言，包括但不限于Python、JavaScript、TypeScript、C++、Java、Go、Rust、PHP、SQL、HTML、CSS和Shell等主流语言。

据Qwen团队工程师林君阳介绍，尽管现在还不敢说Qwen3-Coder完全能与Claude Sonnet 4媲美，但作为智能化编程助手，它的表现已经非常突出，比此前发布的Qwen2.5-Coder强大许多，采用了MoE架构，能力得到质的飞跃。

如需了解更多技术细节，可参考官方白皮书。

根据基准测试结果显示，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct已经成为迄今为止性能最强的开源智能代码模型。

下面，我们将深入了解它的具体表现。

Qwen3-Coder模型特点

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct的主要参数如下：

类型：因果语言模型（CLM）
训练阶段：预训练和后训练（强化学习）
总参数量：4800亿（启用参数350亿）
模型层数：62层
注意力头数（GQA）：Q头96个，KV头8个
专家网络（Experts）数：160个（激活8个）
原生上下文长度：262,144 tokens

默认支持对话模式，无需手动禁用思考标签（think标签），随时可以用于聊天式交互。

预训练阶段

Qwen3-Coder使用7.5万亿token进行预训练，其中70%的数据来自代码相关领域。在强化编程能力的同时，保留了基础的数学与通用推理能力。此外，该模型默认支持256K tokens超长上下文，通过YaRN技术还可扩展到1M tokens。

团队还通过Qwen2.5-Coder清理和重写了部分低质量训练样本，大幅降低了模型“幻觉”（hallucination）的发生概率。

后训练阶段

后训练阶段重点采用了强化学习技术（Code RL），并针对真实世界的编程任务进行优化训练，以提高代码可执行性。

同时引入了长程强化学习（Long-Horizon RL），在SWE-Bench等需要长期规划的任务中表现更加优秀。

团队利用阿里云平台并行运行了20,000个训练环境，这极大地提升了模型在实际场景中的表现。

Scaling Code RL

Qwen3-Coder基准测试表现

根据官方发布的测试数据显示，Qwen3-Coder 480B-A35B-Instruct在开源智能编程模型中遥遥领先。

Qwen3-Coder Benchmarks. Image from Qwen

具体测试中，Qwen3-Coder在编程任务、浏览器交互及工具使用方面的表现远超其他开源模型，Terminal-Bench评分37.5、Mind2Web评分55.8、TAU-Bench Retail评分达到77.5。

尽管如此，它仍未超越Claude Sonnet-4，后者在复杂任务处理、准确度与细致控制方面更具优势，如在SWE-bench、BFCL等工具测试中仍占领先位置。

总体来看，Qwen3-Coder已处于开源模型领先地位，与Claude差距逐步缩小，但目前还无法完全超越顶级闭源模型。

如何访问Qwen3-Coder？

Qwen团队同时开源了一个命令行编程工具：Qwen Code。

Qwen Code基于Gemini Code进行了定制化改造，新增了专属提示词（prompt）和函数调用协议，更充分发挥Qwen3-Coder的智能编程能力。

项目现已在GitHub平台开源，目前贡献者26位，Star数量超5600个。

Qwen3-Coder GitHub page. Image by Jim Clyde Monge

克隆项目到本地方法：

复制

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

注意：安装时会下载大量约9-10GB大小的Safetensor模型文件，请确保磁盘空间充足。

Qwen3-Coder safetensor files. Image by Jim Clyde Monge

设置环境变量（使用OpenAI SDK调用）：

复制

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

然后即可使用命令qwen进行编程。

Qwen3-Coder CLI. Image by Jim Clyde Monge

也可以通过HuggingFace或Qwen官方应用在线使用Qwen3-Coder，无需安装。

示例1：与Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct对话

若想测试Qwen3-Coder的聊天能力，可进入官方HuggingFace空间。在页面右侧有聊天窗口，你可以直接向模型提问。

如下例所示：

Qwen3-Coder HuggingFace. Image by Jim Clyde Monge

用户提问：请用简单语言解释一下什么是量子计算。

模型回答：

量子计算就像一台性能超级强悍的计算器，但它的工作方式和普通电脑完全不同。

普通计算机 vs 量子计算机：

普通计算机使用的是“比特”（bits），要么为0要么为1，就像电灯开关一样，要么开，要么关。
量子计算机使用的是“量子比特”（qubits），它们能同时处于0和1的叠加状态，就像一个旋转的硬币，在落下前同时拥有正面和反面。

量子的神奇特性：

叠加：量子比特能同时处于多种状态，因此量子计算机能一次性探索大量可能性。
纠缠：量子比特之间有奇特的联系，改变其中一个状态，无论距离多远，另一个都会立刻感知。
干涉：量子计算机能够强化正确答案并抵消错误答案，这种现象就像调准电台信号一样，快速准确找到想要的信息。

独特优势：

普通电脑逐步解决问题，而量子计算机能同时探索上千种方案，更高效地解决复杂问题，就像成千上万台电脑同时工作。

现实应用领域：

药物研发：模拟分子间的相互作用。
密码学：破解现有的加密技术。
优化问题：寻找最短路径或最优排程方案。
人工智能：更高效地处理海量数据。

当前挑战：

量子计算机十分脆弱，需要极低温环境（接近绝对零度），极易出错，造价昂贵且制造困难。

可以将量子计算视为专用于极为复杂问题的特殊工具，而非日常使用电脑的替代品。

若想通过Playground界面与模型交互，需在HuggingFace官网生成一个免费的推理API访问令牌（Inference API Token），否则模型无法正常回应。

HuggingFace creating API token. Image by Jim Clyde Monge

获得令牌后，即可打开Playground界面，并进行更精细的参数调整，如temperature、top-p和token数等。

HuggingFace Qwen3-Coder dashboard. Image by Jim Clyde Monge

用户提问：单词strawberry里面有几个字母R？

模型回答：

单词“strawberry”逐字检查如下：

复制

s-t-r-a-w-b-e-r-r-y

s：不是R
t：不是R
r：这是第一个R
a：不是R
w：不是R
b：不是R
e：不是R
r：这是第二个R
r：这是第三个R
y：不是R

因此，单词“strawberry”共有3个字母R。

示例2：使用Qwen3-Coder快速创建Web应用

Qwen3-Coder擅长从零开始生成前端Web应用。你可以前往官方HuggingFace空间，直接在Prompt框中描述你想生成的网页或应用。

例如，以下是一个生成包含5只宝可梦（Pokémon）SVG图像的提示示例：

用户输入Prompt：「帮我生成一个包含5只宝可梦SVG图像的网页，要有详细特征。」

模型很快开始在界面右侧生成完整的HTML/React代码，整个过程大约只需30秒。

图片

以下即为代码运行后的实际效果：

HuggingFace Qwen3-Coder example. Image by Jim Clyde Monge

生成的SVG图案非常细致，每只宝可梦在鼠标悬停时还拥有流畅的动画效果。

此外，也可在Qwen官方的Chat应用中进行类似操作。登录chat.qwen.ai，选择Qwen3-Coder模型及需要的工具（如创建Web应用、深入研究或图像生成等）：

Qwen web app with Qwen3-Coder example. Image by Jim Clyde Monge

作为测试，再试一下图像生成效果，使用如下Prompt：

Prompt示例：一个复古未来主义风格的机械狮子特写，灵感来自经典高达动画风格。狮子头部由棱角分明的白色装甲板组成，配以鲜明的红蓝色细节，眼睛为发光的绿色护目镜风格，下方暴露出机械结构。背景是一座霓虹灯装饰的复古科幻城市，有镜头光晕，色彩鲜艳，线条清晰锐利，整体效果震撼，电影级别的光影处理，色彩对比鲜明。

生成的图像效果如下：

Qwen web app with Qwen3-Coder example. Image by Jim Clyde Monge