Qwen新模型直逼Claude4！可拓展百万上下文窗口，33GB本地即可运行

原生上下文窗口支持256k token，通过YaRN等可延长至一百万token上下文，适合大型代码库和复杂多文件工程。

开源编程模型的天花板，要被Qwen3-Coder掀翻了。

今天凌晨，Qwen3-Coder-Flash也重磅开源！

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“甜品级”的size，但完全“大餐”级的性能。

• 多编程任务超越顶级开源模型，仅略逊于闭源的Claude Sonnet-4、GPT-4.1等。
• 原生上下文窗口支持256k token，可延长拓展至1 million token。
• 33GB内存（即中端笔记本）可运行。

啥概念？

相当于GPT-4.1级别的能力，还能让你本地使用！

有人实测，在苹果M4 Max上通过mlx-lm运行Qwen3-Coder-Flash，每秒可生成4467个token，相当快。

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还有人已经火速推出了量化版本，显存不够的童鞋可以来下载使用。

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林俊旸也发推表示，这是一个绿色低碳极速版coding模型。

我想这将是本地编程的最好选择。

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笔记本上就能跑出好效果

Qwen3-Coder-Flash是Qwen3-Coder的精简版，都是非推理模型。

• 采用MoE架构，30亿参数总量，激活参数3.3亿。
• 原生上下文窗口支持256k token，通过YaRN等可延长至一百万token上下文，适合大型代码库和复杂多文件工程。
• 针对Qwen Code、Cline、Roo Code、Kilo Code等平台进行优化。
• 无缝支持函数调用和agent工作流。

主要强调了Agent方面的能力：

• Agentic Coding（智能体编程）
• Agentic Browser Use（智能体浏览器使用）
• Agentic Tool Use（智能体工具调用）

有博主在M2 Macbook Pro上用量化版Qwen3-Coder-Flash（ 24.82GB 6bit MLX版）做的游戏，运行效果很不错。

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而且提示词也很短，就一句话：

Write an HTML and JavaScript page implementing space invaders.

这意味着训练数据中可能存在大量相关或者类似任务，才能让模型一次就能输出非常好的效果。

博主在首次尝试后，感觉飞船发射的子弹太快了，所以想要让它降速一点。

由于他使用的Open WebUI没有类似于Claude Artifacts的工具调用的功能，这意味着模型需要重新输出一个完整结果，实测表明它确实可以做到。

此外他还实测了生成鹈鹕骑自行车，每秒60个tokens，不过效果有点问题。

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但u1s1，最近Qwen的开源节奏实在是太快了，更新模型一箩筐：

• Qwen3-Embedding
• Qwen-Vlo
• Qwen-TTS
• Qwen3-235B-A22B
• Qwen3-Coder
• Qwen-MT
• Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
• Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
• ……

而且都开源了，还提出了很多小显存友好的方案。

开源之光的title在国产模型这里竞争格外激烈啊（doge）

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最后，Qwen3-Coder-Flash体验方式如下，感兴趣的同学快去体验吧！

QwenChat：chat.qwen.ai 

魔搭社区：https://www.modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct 

HF：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

AI大模型学习福利

作为一名热心肠的互联网老兵，我决定把宝贵的AI知识分享给大家。 至于能学习到多少就看你的学习毅力和能力了 。我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击文章最下方名片即可前往获取

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三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展，AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量

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