面向世界的智能编程引擎——Qwen3-Coder开源并发布！
其中首发的旗舰版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ，是一个拥有 480B 参数、35B 有效参数的 MoE（混合专家）模型，在编程能力与自主决策能力上实现全面突破。
该模型在 Agentic Coding（代理式编程）、Agentic Browser-Use（浏览器智能操作）和基础编码任务（Foundational Coding Tasks）上，均刷新了开源模型的 SOTA（State-of-the-Art）纪录！
Qwen3-Coder 性能对比
不止于模型，同步还开源了一整套工具链：
- Qwen Code ：专为 Qwen3-Coder 优化的命令行编程工具（CLI）
- 无缝集成 Claude Code 与 Cline（VS Code 插件）
- 支持通过阿里云 DashScope 平台调用 API
- 支持阿里云百炼平台直接体验
⚡阿里云百炼平台已全线上架Qwen3-Coder类模型，以及Qwen3-235B-A22B-instruct-2507（Qwen3-235B-A22B 非思考模式（Non-thinking）的升级版本）。可直接在阿里云百炼控制台直接体验！！！也可以参考api文档直接通过api进行调用。
🔗https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/model-market
Qwen3-Coder 亮点速览
1、最强开源 Agentic 编程模型：在 SWE-Bench Verified 等真实软件工程任务中，达到开源模型 SOTA。
2、超长上下文 + 高质量训练：原生支持 256K 上下文，可扩展至 1M，专为“仓库级代码理解”设计。
3、全链路工具支持：从 CLI 到 IDE 插件，开箱即用，轻松接入现有开发流程。
预训练
从数据到上下文全面升级，为了让 Qwen3-Coder 更懂代码、更懂工程，我们在预训练阶段从三个维度进行了系统性扩展。
1、数据扩展：7.5T 高质量代码
代码数据占比高达 70%，这不仅让模型在编程能力上出类拔萃，也确保了其在通用知识和数学推理方面保持强大实力。
2、上下文扩展：256K 原生支持，最高可达 1M
模型原生支持 256K 的上下文长度，并可通过 Yarn 等技术扩展至 1M 。这意味着它能一次性“消化”整个代码仓库、PR 提交历史和项目文档，实现真正的“全局视角”编程。
3、合成数据优化：用 Qwen2.5-Coder 清洗数据
为确保数据质量，我们创新性地利用前代模型 Qwen2.5-Coder ，对海量低质量代码数据进行自动清洗与重写。这一“以模治模”的方法，显著提升了训练数据的准确性与可执行性。
后训练
Qwen3-Coder 的突破不仅在于“写代码”，更在于“解决问题”。我们通过两大强化学习技术，赋予模型真正的“代理思维”。
Qwen3-Coder 的训练表现
Scaling Code RL：执行驱动，越练越准
我们聚焦于“难解易验”（Hard to Solve, Easy to Verify）的真实编码任务，通过自动扩展多样化测试用例，构建高质量的反馈信号，让模型在“生成-执行-反馈”的强化学习循环中不断优化，显著提升了代码的执行成功率，更意外地增强了其在非执行任务上的泛化能力。
Scaling Long-Horizon RL：
多轮交互，自主决策
在真实软件工程任务（如 SWE-Bench）中，模型需要通过多轮交互与环境深度沟通，包括规划、调用工具、接收反馈并调整策略。这正是长周期强化学习（Long-Horizon RL）的典型应用场景。
在 Qwen3-Coder 的后训练阶段，我们引入了 Agent RL ，鼓励模型像人类工程师一样“边做边学”，通过多轮交互的方式解决复杂问题。
为支撑大规模训练，我们构建了可并行运行 20000 个独立环境 的系统，依托阿里云实现高效反馈与评估。如下图所示，Qwen3-Coder 在 SWE-Bench Verified 上达到 69.6% 的高分（支持 500 轮交互），仅次于 Claude-Sonnet-4，位居开源模型榜首。
Qwen3-Coder 在 SWE-bench Verified 上的表现
如何使用 Qwen3-Coder？
我们为开发者准备了灵活的接入方式，无论你是 CLI 爱好者，还是 VS Code 忠实用户，都能快速体验 Qwen3-Coder 的强大能力。
使用 Qwen Code（命令行工具）
Qwen Code 是基于 Gemini CLI 改造的命令行编程助手，专为发挥 Qwen3-Coder 的“代理能力”而生。
👉 三步上手
1、安装：确保已安装 Node.js 20+，然后克隆并全局安装。
git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code cd qwen-code && npm install && npm install -g .
2、配置：创建 .env文件，填入你的 DashScope API 信息。
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here" export OPENAI_BASE_URL="your_api_base_url_here" export OPENAI_MODEL="your_api_model_here"
3、使用：在项目目录下，直接输入 Qwen，开始与你的智能编程搭档对话。
Demo展示
👉 烟囱拆迁
👉 本地开发端中生成烟花动画
👉 打字测速演示
👉 小球沿立方体轨迹旋转
👉 模拟太阳系行星运转
👉 二重奏游戏
API调用
如果你想要通过阿里云百炼 API 平台（https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/model-market）调用 Qwen3-Coder，欢迎使用以下示例代码进行测试。
import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"), base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", ) prompt = "Help me create a web page for an online bookstore." # Send request to qwen3-coder-plus model completion = client.chat.completions.create( model="qwen3-coder-plus", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": prompt} ], ) # Print the response print(completion.choices[0].message.content.strip())
Qwen3-Coder 的发布只是一个开始。未来将持续推出更轻量、高效的版本，并深入探索 Agent 的自我进化能力，最终让它在真实的企业研发场景中独当一面。
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目前上阿里云百炼体验Qwen3-Coder，赶快来体验一下Qwen3-Coder的能力吧~~
👉Qwen3-Coder模型直接体验入口🔗https://bailian.console.aliyun.com/?tab=model#/efm/model_experience_center/text?currentTab=textChat&modelId=qwen3-coder-plus
如果在此过程中有任何的疑问都可以在评论区中留言探讨或是加入我们的官方支持群（钉钉群号：120480015429）进行交流反馈！
