掘金 人工智能 07月24日 14:28
Dev福音!Qwen3-Coder命令行工具上线:开源SOTA编程Agent实测+1M上下文代码库解析指南 | 数眼智能
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阿里通义千问团队发布了开源的Qwen3-Coder模型,在AI编程领域引发轰动。该模型在多项基准测试中表现出色,不仅超越了DeepSeek V3、Kimi K2等开源模型,甚至比肩闭源的Claude Sonnet 4。Qwen3-Coder拥有强大的450B MoE架构(激活35B参数),支持256K原生上下文(可扩展至1M),并集成了命令行工具,极大提升了编程Agent的效率和可用性。其强大的性能得益于海量代码数据训练、数据质量的精炼以及先进的强化学习技术,为开发者带来了免费且强大的AI编程助手。

🚀 **性能卓越,刷新SOTA**:Qwen3-Coder在AI编程领域实现了新的行业最优(SOTA)。它在多项评测中超越了包括DeepSeek V3、Kimi K2在内的多个强劲对手,甚至在某些方面表现优于闭源的Claude Sonnet 4,其强大的能力得到了网友的广泛认可,被誉为“改变游戏规则”的存在。

💡 **技术架构与长上下文支持**:Qwen3-Coder拥有一个庞大的450B MoE(专家集合)模型,但每次调用仅激活35B参数,实现了效率与威力的完美结合。其原生支持256K的超长上下文窗口,并通过YaRN技术可进一步扩展至1M,这意味着它可以轻松处理整个代码库,极大地便利了大型项目的开发和理解。

🛠️ **集成命令行工具,提升易用性**:该模型同步开源了Qwen Code命令行工具,该工具基于Gemini Code二次开发并进行了适配,使得编程Agent能够无缝集成到开发者的终端工作流中。这标志着编程Agent正朝着更实用、更融入日常开发的形态发展,为开发者带来了极大的便利。

📚 **强大的训练数据与强化学习**:Qwen3-Coder的强大源于其海量的高质量训练数据,总计7.5T Tokens,其中70%为代码数据。此外,通过使用自家Qwen2.5-Coder清洗重写低质数据,模型质量得到显著提升。在后训练阶段,模型采用了执行驱动的大规模强化学习,特别是在真实代码任务和复杂长时序交互上的训练,使其在SWE-bench Verified等关键评测上取得了开源SOTA的成绩。

🤝 **开源协议与社区赋能**:Qwen3-Coder遵循Apache 2.0开源协议,允许商业使用,这使得开发者和企业能够无忧地利用这一先进技术。它的开源不仅降低了AI编程的门槛,更重要的是,它证明了开源社区通过数据策略和大规模强化学习,完全有能力在技术上实现对闭源模型的反超,为全球开源界贡献了宝贵的经验和财富。

编程Agent领域刚刚迎来一场大地震!国产开源模型,这次真的把王座拿下了!

就在刚刚,阿里通义千问团队甩出王炸——开源Qwen3-Coder。这一出手,直接刷新了AI编程的SOTA(业界最优)!什么概念?

最关键的是:它开源!免费!

🔥 Qwen3-Coder 硬核实力一览:

    巨无霸模型:最强版 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是 450B MoE(专家集合)模型,每次调用只需激活 35B 参数,效率与威力并存!超长“记忆力”:原生支持 256K 上下文,通过 YaRN 技术可扩展到惊人的 1M!啃下整个代码库?So easy!命令行Agent驾到:同步开源的 Qwen Code 命令行工具(基于Gemini Code二次开发适配),让编程Agent直接融入你的终端工作流!这年头,没个CLI Agent都不好意思混了(doge)。

🎯 效果到底多强?一句话Prompt出奇迹!

光说不练假把式,直接看效果:

用 p5js 生成多彩可交互动画?一句话搞定!

分分钟可视化一个电子地球。

动态天气卡片:轻松拿捏。

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可交互小游戏,不在话下

💡 技术干货:凭什么这么强?

通义团队这次大方公开了“秘籍”:

预训练三把斧:

后训练杀手锏:执行驱动的大规模强化学习!

🚀 开源VS闭源:主动权交给你了!

心动了?想立刻上手?

最爽的是:它依然遵循 Apache 2.0 开源协议,商用无压力! 开源的力量,此刻掌握在每一位开发者手中!

更深层的意义:

“闭源模型的护城河,正在被开源击穿” Qwen3-Coder证明:开源社区不仅能复现顶尖技术,更能通过数据策略和RLHF规模化实现反超。中国团队此次在代码强化学习和长上下文优化上的公开细节([论文链接]),或将成为全球开源界的共同财富。

体验指路:

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