编程语言AI算法
阿里通义千问 Qwen3-Coder：智能代码生成与代理式编程
介绍阿里通义千问团队推出的 Qwen3-Coder 代码生成模型。该模型基于混合专家架构，拥有 480B 参数，支持 256K 原生上下文及 1M 扩展。具备强大的代理式编程、长时序交互及多工具集成能力。通过大规模预训练和强化学习优化，在代码生成、软件工程任务及自动化开发中表现卓越，性能媲美 Claude Sonnet 4。提供安装、下载及推理示例，适用于教育、企业及开发者场景。
介绍阿里通义千问团队推出的 Qwen3-Coder 代码生成模型。该模型基于混合专家架构，拥有 480B 参数，支持 256K 原生上下文及 1M 扩展。具备强大的代理式编程、长时序交互及多工具集成能力。通过大规模预训练和强化学习优化，在代码生成、软件工程任务及自动化开发中表现卓越，性能媲美 Claude Sonnet 4。提供安装、下载及推理示例，适用于教育、企业及开发者场景。
在当今数字化快速发展的时代，人工智能技术正不断推动软件开发领域的变革。阿里通义千问团队推出的 Qwen3-Coder 代码生成模型，以其强大的性能和创新的代理式编程能力，为开发者带来了全新的智能编程体验。本文将深入探讨 Qwen3-Coder 的技术原理、功能特点、应用场景以及性能表现，帮助读者全面了解这一前沿技术。
Qwen3-Coder 是阿里通义千问团队推出的一款强大的代码生成模型，拥有 480B 参数和 35B 激活参数，支持原生 256K token 上下文，扩展后可达 1M token。它在代理式编程（Agentic Coding）、浏览器交互（Agentic Browser-Use）和工具使用（Agentic Tool-Use）等任务上表现出色，达到了开源模型的顶尖水平。Qwen3-Coder 基于混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，通过大规模预训练和强化学习优化，具备高效的计算性能和强大的代码生成能力，支持多种编程语言，能够显著提升软件开发效率。
Qwen3-Coder 采用了混合专家模型（Mixture-of-Experts, MoE）架构，拥有 480B 参数，其中 35B 参数被激活。这种架构允许模型在处理大规模数据时保持高效的计算性能，同时具备强大的表达能力。通过将复杂的任务分解为多个子任务，并由不同的专家模块负责处理，Qwen3-Coder 能够在保持高性能的同时，灵活应对各种编程任务。
Qwen3-Coder 使用了 7.5T 的数据进行预训练，其中代码数据占比高达 70%。这种大规模的数据预训练使得模型能够学习到丰富的编程模式和语言结构，从而在代码生成任务中表现出色。此外，Qwen3-Coder 原生支持 256K token 的上下文长度，并通过 YaRN 技术扩展到 1M token，使其能够更好地处理仓库级和动态数据（如 Pull Request）。
为了进一步提升数据质量，Qwen3-Coder 基于 Qwen2.5-Coder 对低质数据进行清洗和重写。通过这种方式，模型能够从更高质量的数据中学习，从而显著提升训练效果和代码生成的准确性。
Qwen3-Coder 在后训练阶段引入了大规模强化学习（Reinforcement Learning, RL），通过自动扩展测试样例，构造高质量的训练实例，显著提升了代码执行成功率。此外，模型还引入了长时序强化学习（Long-Horizon RL），鼓励通过多轮交互解决问题，从而在真实软件工程任务中表现出色。
Qwen3-Coder 能够根据用户输入的自然语言描述生成高质量的代码，支持多种编程语言，包括 Python、JavaScript、Java 等。它不仅可以生成简单的代码片段，还能生成复杂的代码逻辑，如函数、类和模块等。此外，Qwen3-Coder 还具备代码优化功能，能够帮助开发者提升代码性能。
Qwen3-Coder 支持代理式编程，能够自主规划和执行多步骤任务。例如，在开发过程中，它可以自动调用工具、执行代码测试等。此外，Qwen3-Coder 还支持与外部工具（如浏览器、API 等）交互，完成复杂的任务。
在真实世界的软件工程任务中，Qwen3-Coder 能够通过多轮交互解决问题。例如，在 SWE-Bench 等任务中，Qwen3-Coder 表现出了卓越的长时序交互能力，能够更好地处理复杂的软件开发任务。
Qwen3-Coder 原生支持 256K token 的上下文长度，并通过 YaRN 技术扩展到 1M token。这使得模型能够处理仓库级和动态数据（如 Pull Request），从而更好地适应复杂的软件开发场景。
Qwen3-Coder 支持与多种工具集成，如 Qwen Code、Claude Code 和 Cline 等。通过这些工具，开发者可以更方便地使用 Qwen3-Coder 的功能，提升开发效率。
Qwen3-Coder 可以快速生成代码原型，支持多种编程语言，从而节省开发时间，提升开发效率。开发者可以利用 Qwen3-Coder 快速构建基础代码框架，然后在此基础上进行进一步的开发和优化。
Qwen3-Coder 能够自主规划和执行多步骤任务，与外部工具交互，完成复杂的任务。例如，在自动化测试中，Qwen3-Coder 可以自动调用测试工具，执行测试用例，并生成测试报告。
Qwen3-Coder 可以辅助代码审查、优化、测试生成和文档编写，提升代码质量和开发流程效率。通过长时序交互能力，Qwen3-Coder 能够在多轮交互中逐步完善代码，帮助开发者更好地完成软件开发任务。
Qwen3-Coder 可以为初学者提供代码示例和教学支持，助力快速掌握编程知识和技能。通过自然语言描述生成代码的方式，初学者可以更直观地理解代码的结构和逻辑，从而更快地入门编程。
Qwen3-Coder 可以快速开发内部工具、自动化脚本，提升团队效率，加速项目启动。企业可以利用 Qwen3-Coder 的代码生成能力，快速构建内部工具和自动化脚本，从而提高工作效率，降低开发成本。
Qwen3-Coder 在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 等任务上达到了开源模型的顶尖水平，与 Claude Sonnet 4 相当。这表明 Qwen3-Coder 在代码生成和代理式编程任务中具有卓越的性能表现。
pip install transformers
pip install modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
你可以直接用 transformers 写几行代码来与 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 聊天。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name, torch_dtype="auto", device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
prompt = "write a quick sort algorithm."
messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(
messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)
generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=65536)
generated_ids = [
output_ids[len(input_ids):]
for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
Qwen3-Coder 作为阿里通义千问团队推出的一款强大的代码生成模型，凭借其混合专家模型架构、大规模预训练、强化学习优化等技术特点，在代码生成和代理式编程任务中表现出色。它不仅能够显著提升开发效率，还能在多种应用场景中发挥重要作用。随着技术的不断发展，Qwen3-Coder 有望在未来的软件开发领域中扮演更加重要的角色，为开发者带来更多的便利和创新。
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