阿里千问 3-Coder 深度测评：开源编程模型新标杆，接近 Claude 3.5 水平？

原创于 2025-10-14 14:03:20 发布 · 1.1k 阅读

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在 AI 编程领域，新模型的迭代总能引发行业关注。近日，阿里重磅发布的千问 3-Coder 编程模型，凭借 “超越 KIMI K2、冲击开源最强” 的定位，迅速成为开发者圈层的焦点。经过实际测试，这款模型的综合能力已接近 Claude 3.5 Sonnet，甚至有望成为 Claude Coder 底座模型的平替选择。

今天，我们就从参数配置、核心能力、实测表现三个维度，带大家全面解锁这款开源编程 “新利器”。

一、参数配置：兼顾性能与部署成本

千问 3-Coder 在硬件适配与功能扩展性上，展现出对开发者的友好度。其核心参数亮点如下：

总参数量与版本

模型总参数量达 480B，官方提供 FP16 与 FP8 两个运行版本。其中 FP8 版本仅需 500+GB 内存，单台 H100 或 4090 显卡即可支撑运行，相比部分超 1TB 参数量的模型（如 KIMI），大幅降低了部署成本。

上下文长度

原生支持 25.6K Token，通过扩展可达到 100 万 Token。按常规编码场景估算，25.6K Token 约对应 1-1.5 万行代码，100 万 Token 则可覆盖 5 万行以上代码，足以应对大型代码仓库处理、动态编码调整等复杂需求。

训练数据与优化

基于 7.5T 数据训练，代码数据占比达 70%，在保留通用能力与数学能力的同时，强化了编程核心素养；此外，通过千问 1.5-Code 进行数据清洗与重写，并基于真实任务开展强化学习训练（类似 Llama Code 模型路径），避免了 “偏科竞赛类代码” 的问题，更贴近实际开发场景。

二、核心能力：三大维度对标行业顶尖

官方宣称千问 3-Coder 在编程、浏览器使用、工具调用三大能力上达到 SOTA 水平，部分指标可媲美 Claude 4。我们结合权威测评标准与实际测试，整理出关键能力表现：

能力维度	测评标准 / 场景	千问 3-Coder 表现	行业对比
终端命令与脚本	终端 BENCH 测评	得分 37.5，与 Claude 4 持平	擅长编写 Bash 脚本，终端调用能力突出
代码生成与修复	SW-Bench（500 轮）	得分 69.6，接近 Claude 3.5 Sonnet；单轮得分 67，略低于 Claude 4（68）	超越 KIMI、DPC V3、OpenRouter 等开源模型
浏览器使用	ATLANTIC Browser 测评	基础操作（如打开网页）可实现，但意图理解与自动调用能力待优化	与 Claude 4 有差距，需依赖前置提示才能精准执行任务
工具调用	综合工具使用测评	整体能力接近 Claude 系列，工具适配性与调用流畅度优于多数开源模型	开源领域表现靠前，可满足常规开发工具协同需求

三、实测体验：接近 Claude 3.5，但仍有优化空间

为验证千问 3-Coder 的实际使用效果，我们针对 “网站开发”“浏览器任务执行” 两个高频场景进行测试，同时与 Claude 4 展开对比，结果如下：

1. 网站开发：能生成代码，但需手动整合

测试任务：实现一个 “算力工序对接网站”，要求包含前后端功能与登录注册模块。

●千问 3-Coder 表现：可自主创建前端目录结构并生成基础前端代码，但未实现前后端一体化；后续补充 “增加后端” 需求后，虽生成了后端代码，却未与前端代码整合，且未完成登录注册功能开发。从代码完整性与需求理解来看，更接近 Claude 3.5 水平，与 Claude 4 的 “端到端生成” 存在差距。

●额外问题：token 消耗较高。完成上述不完整开发任务，消耗接近 6 美元，远超 Claude Coder（约 1 美元），推测因模型交互次数过多导致。

2. 浏览器任务执行：需前置提示，意图理解待加强

测试任务：打开百度→搜索 “零克云”→点击第一个搜索结果进入。

●千问 3-Coder 表现：默认提示下，仅返回 “打开百度” 的文字指令，需用户手动执行操作，无法自动调用浏览器工具；但当引入 Claude 4 的执行上下文作为前置提示后，可成功触发浏览器调用，完成搜索与链接点击。

●Claude 4 对比：无需额外提示，可自动识别 “browser action” 工具，生成 “启动浏览器→输入关键词→点击坐标→关闭浏览器” 的完整执行流程，意图理解与自动化能力更优。

四、使用建议：掌握小技巧，发挥开源优势

尽管千问 3-Coder 在意图理解上存在小瑕疵，但作为开源模型，其灵活性与可定制性仍值得尝试。以下是实测总结的使用技巧：