掘金 人工智能 07月24日 09:43
Trae中Qwen3-Coder-Plus模型
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本文介绍了Qwen3-Coder模型在Java代码重构中的实际应用。Qwen3-Coder是阿里巴巴云Qwen团队开发的一个开源大型语言模型,特别擅长代码生成和智能编程。文章以Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct模型为例,阐述了其在Trae国际版中的简单配置,并着重展示了其在对Java代码进行重构,提升可测试性方面的能力。通过实际操作,模型成功修复了单元测试中的问题,展示了其在辅助开发、提高代码质量方面的潜力。同时,文章也提到了模型的使用成本和Token消耗问题,并建议企业在考虑代码隐私时,可选择本地部署方案。

🌟 Qwen3-Coder模型是阿里巴巴云Qwen团队开发的开源代码模型系列,其核心产品Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是一个拥有480亿参数的MoE模型,拥有强大的代码生成和智能编程能力,支持原生256K上下文长度,并可通过扩展达到100万令牌。

💻 在Trae国际版中配置Qwen3-Coder模型过程简便,模型被用于实践Java代码重构任务,具体包括重构`TaskMcpCallServerServices`以增加代码可测试性,并成功修复了单元测试中的失败问题,整个过程无需人工干预,展现了AI在自动化代码修复方面的潜力。

💡 模型在代码重构实践中,通过IDE自动调用MCP执行单元测试并评估结果,实现了对失败单元测试的自动修复,这表明Qwen3-Coder不仅能生成代码,还能理解和改进现有代码的质量,提升开发效率。

💰 模型的使用涉及Token消耗,文中提到100万Token的免费额度可能不够用,已使用188,299 Token。鉴于Token消耗和源代码的私密性需求,对于企业用户,建议考虑在本地服务器部署Qwen3-Coder模型,以更好地控制成本和保护数据安全。

背景

      Qwen3-Coder 是由阿里巴巴云 Qwen 团队开发的一个开源大型语言模型系列,专注于代码生成与智能编程。它的核心产品是 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,一个拥有480亿参数的混合专家模型(MoE),激活参数为35亿。它支持256K令牌的原生上下文长度,并可通过扩展方法达到100万令牌。关于Cline与Qwen3-Code CLI命令行,参考官方文档即可,本文不赘述。

配置

        我们在Trae国际版中配置比较简单

Finish

实践

      我们之前文章CodeBuddy的RAG知识库尝试中场景,进行验证

提示词

#Workspace 制定当前文件TaskMcpCallServerServices重构策略,  增加代码的可测试性,包含unit testing直接实施修改代码

1)新增加的代码文件,自带注释
2)沿用阿里派系Service实现类后缀Impl
3)单元测试修改了,但还是存在问题。

修复单元测试

提示词

TaskMcpCallServerServicesTest测试类, 3个方法还是失败,请修复 TaskMcpCallServerServicesTest.java #Workspace

发起再次对话,成功修复,此过程没有任何人为参与。

过程中IDE自动调用MCP执行mvn test,评估单元测试结果,以便进行修复

Unit Testing passed

本文代码在这儿,仅供参考

gitee.com/Megadotnet/…

费用

共计2次对话

qwen3-coder-plus

•token总数:1,000,000
•剩余token:811,701

已使用token = 总数 - 剩余已使用token = 1,000,000 - 811,701 = 188,299

所以已使用的token数量是188,299,免费1,000,000 确实不够用,还有网页版chat.qwen.ai/

参考:bailian.console.aliyun.com/?tab=model#…

总结

       我们简单测试Qwen3-Coder模型 是在Trae傻瓜化配置,实践简单JAVA代码重构,总体效果还可以接受,进一步可以与K2模型再PK。鉴于Token消耗较大的问题,企业考虑源代码私密性的情况,可以选择本地服务器部署Qwen3-Coder模型

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