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Qwen3-Coder

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Qwen3-Coder – 阿里通義千問推出的代碼生成模型

Qwen3-Coder 是一款由阿里通義千問團隊傾力打造的強大代碼生成模型，它以 4800 億參數和 350 億激活參數為基礎，原生支持 256K token 上下文，并可擴展至 100 萬 token。該模型在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 以及 Agentic Tool-Use 等任務上表現出色，堪稱開源模型的翹楚。

揭秘 Qwen3-Coder：代碼世界的魔法師

Qwen3-Coder，由阿里通義千問團隊精心研發，是一款功能強大的代碼生成模型。它擁有 4800 億參數的龐大規模，同時保持 350 億參數的激活效率。它支持高達 256K token 的原生上下文長度，并能通過技術擴展至驚人的 100 萬 token。在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 等領域，Qwen3-Coder 展現出卓越的性能，堪稱開源模型的領軍者。它通過大規模的強化學習和長時序交互訓練來提升自身的實力，并提供命令行工具 Qwen Code 和 API 接口，方便開發者輕松使用。 Qwen3-Coder 旨在助力軟件開發，提高效率，減輕開發者在復雜任務上的負擔。

Qwen3-Coder 的核心能力：

代碼生成與優化： 依據用戶提供的自然語言描述，高效生成高質量的代碼。它精通多種編程語言，包括但不限于 Python、JavaScript 和 Java 等，能夠勝任復雜的代碼邏輯編寫，如函數、類和模塊的創建。
代理式編程 (Agentic Coding)： 具備自主規劃和執行多步驟任務的能力，例如在開發過程中自動調用工具、執行代碼測試等。它能夠與外部工具（如瀏覽器、API 等）無縫交互，從而完成復雜的任務。
長時序交互 (Long-Horizon Interaction)： 專為真實世界的軟件工程任務而設計，Qwen3-Coder 通過多輪交互來解決問題，例如在 SWE-Bench 等任務中表現出色。
上下文擴展： 原生支持 256K token 的上下文長度，并借助 YaRN 技術擴展至 100 萬 token，完美適用于倉庫級和動態數據（如 Pull Request）的處理。
多工具集成： 能夠與多種工具（如 Qwen Code、Claude Code、Cline 等）無縫集成。

Qwen3-Coder 的技術基石：

混合專家模型 (Mixture-of-Experts,MoE)： Qwen3-Coder 采用 4800 億參數的 MoE 架構，激活 350 億參數。這種設計使得模型在處理海量數據時能夠保持高效的計算性能，同時具備強大的表達能力。
大規模預訓練： 通過 7.5T 的數據進行預訓練，其中代碼數據占比高達 70%。基于海量數據的訓練，模型能夠學習到豐富的編程模式和語言結構。模型支持 256K token 的上下文長度，并基于 YaRN 技術擴展到 100 萬 token，優化了對倉庫級和動態數據的處理能力。
合成數據增強： 基于 Qwen2.5-Coder 對低質量數據進行清洗和重寫，顯著提升了整體數據質量，從而進一步優化了模型的訓練效果。
強化學習 (Reinforcement Learning,RL)： 在后訓練階段，通過大規模強化學習，模型通過自動擴展測試樣例，構建高質量的訓練實例，顯著提升代碼執行成功率。引入長時序強化學習 (Long-Horizon RL)，鼓勵模型用多輪交互解決問題，提升在真實軟件工程任務中的表現。

探索 Qwen3-Coder 的世界：