性能比肩Claude4! 阿里开源4800亿参数编程大模型Qwen3-Coder 原创

2025年7月23日，阿里巴巴Qwen团队正式开源了其最新一代旗舰编程模型Qwen3-Coder系列，在编程和智能体任务上展现出惊人的能力，直接对标业界标杆Claude Sonnet 4，甚至在某些场景下实现超越。

与此同时，阿里还推出并开源了一款用于代理式编程的命令行工具：Qwen Code。Qwen Code 基于 Gemini Code 进行二次开发，可以和社区优秀的编程工具结合，如 Claude Code、Cline 等。

技术特征

MoE 创新

Qwen3-Coder采用了先进的混合专家模型架构，总参数高达4800亿，但运行时仅激活35亿参数，实现了"大容量、高效率"的完美平衡。与传统的稠密模型不同，MoE架构通过动态路由机制，每个token仅由少数专家处理，大幅提升了计算效率。

技术亮点包括：

• 128个专家网络，每个token激活8个专家，实现细粒度计算
• 移除共享专家设计，增强专家专业化程度
• 全局批次负载均衡损失，优化专家资源分配

超长上下文支持

Qwen3-Coder原生支持256K token的上下文窗口(约50万字符)，通过YaRN技术更可扩展至1M token——相当于整本《战争与和平》的长度 。这一突破性能力使其能够处理完整的代码库、大型PR请求等复杂场景，为"仓库级编程"提供了可能 。

多语言全面覆盖

模型精准支持358种编程语言，从主流的Python、Java到小众的ABAP、Zig等，几乎覆盖了所有开发场景需求。

训练方法

预训练阶段

Qwen3-Coder在7.5万亿token的数据上进行预训练，其中代码数据占比高达70%。训练分为三个阶段：

1. 通用阶段：建立广泛的语言知识和世界知识
2. 推理阶段：强化STEM和编码能力
3. 长上下文阶段：扩展模型处理长序列的能力

特别值得注意的是，团队利用Qwen2.5-Coder对低质量数据进行了清洗与重写，使噪声数据减少40%，显著提升了数据质量。

后训练阶段

Qwen团队认为，所有代码任务都天然适合执行驱动的大规模强化学习。在后训练阶段，他们实现了两项关键创新：

代码强化学习(Code RL)：

• 自动生成多样化测试用例
• 扩展真实场景覆盖，突破竞赛级代码局限
• 使代码执行成功率提升35%

长视距强化学习(Agent RL)：

• 依托阿里云基础设施构建20,000个并行独立环境
• 支持多轮交互训练(规划→工具调用→环境反馈→决策优化)
• 在SWE-Bench上实现开源模型最佳表现

性能表现

Qwen3-Coder在三类核心任务上刷新了开源模型的纪录：

• Agentic Coding：智能体编程任务
• Agentic Browser-Use：浏览器操作自动化
• Agentic Tool-Use：开发工具链集成

在SWE-Bench(评估模型解决真实世界软件工程问题能力的基准)上，Qwen3-Coder的表现不仅超过了DeepSeek V3和Kimi K2等开源模型，甚至可与商业闭源的Claude Sonnet 4媲美。

获取与部署指南

模型获取渠道

• Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen
• 魔搭社区：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
• Qwen Code GitHub：https://github.com/QwenLM/qwen-code

API服务

Qwen3-Coder API已在阿里云百炼平台上线，采用阶梯计费：

• 256K～1M上下文：输入6美元/百万token，输出60美元/百万token
• 128k～256k：价格与Claude Sonnet 4持平

开发者工具生态

Qwen Code命令行工具

阿里同步开源了基于Gemini Code二次开发的Qwen Code命令行工具，特点包括：

• 支持OpenAI SDK调用
• 优化了prompt和工具调用协议
• 最大化激发Qwen3-Coder的Agentic Coding能力

npm install -g @qwen-code/qwen-code
export OPENAI_API_KEY="your_api_key"
export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"

通过简单地输入 ​​qwen​​ 就可以使用 Qwen-Code

兼容Claude Code

开发者只需简单配置，就可在Claude Code工具中使用Qwen3-Coder模型

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey

总结

Kimi K2 刚登顶开源模型 SOTA 榜单不到两周，就被 Qwen 反超了。当前大模型领域竞争还真是激烈，等一波实测数据验证其性能。若 Qwen 真能达到 Sonnet4 的水平，等后续集成到通义灵码平台后(毕竟使用API感觉还是不够划算)，就可以考虑全面迁移了。

本文转载自​​AI 博物院​​ 作者：longyunfeigu