在 Claude Code 和 OpenAI Codex CLI 发布后，编码助手开始流行起来。随之而来的是大量新工具的出现，从 Gemini CLI 到 Grok 4 Codex。现在，Qwen 3 加入竞争，旨在成为一个强大的开源替代方案。无论您是面临棘手的编码问题，还是只是在寻找更智能的编码方式，Qwen 3 都能提供免费的创新解决方案。它专为高级代码生成和灵活的编码工作流程而设计，非常适合数据科学家和人工智能爱好者。在这篇文章中，我们将探讨 Qwen 3 的与众不同之处。
Qwen3-Coder是什么？
Qwen3-Coder 是 Qwen 团队最新、最强大的开源 AI 模型。该系列的旗舰模型是 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，它拥有 4800 亿个参数的庞大架构。
该模型的一个关键特性是采用了混合专家 (MoE) 架构。这种设计允许模型在给定时间内仅激活一小部分参数，从而提高效率。
Qwen3-Coder的主要亮点
- 4800 亿个参数：该模型由 4800 亿个参数驱动，但在查询过程中只有 350 亿个参数处于活动状态。
- 通过 MoE 提高效率：采用混合专家方法，在给定任务中仅激活少数专家（精通相关主题），使其功能强大且易于管理。
- 长上下文窗口：它支持 256,000 个 token 的上下文，并使用外推法最多可扩展到 100 万个 token。
- 外推法：此功能使模型能够处理比最初训练时更大的输入，从而提高灵活性和容量。
这个巨大的上下文窗口使 Qwen3-Coder 能够理解并处理整个代码库，使其成为开发者的宝贵工具。
Qwen3-Coder的架构
Qwen3-Coder 的核心理念是精通代理编码。其架构和训练旨在使其成为代码生成和代码相关任务的顶级模型。
- 混合专家 (MoE)：该模型采用 MoE 架构，包含 160 位专家，其中 8 位同时处于活动状态。这使得模型能够非常庞大且功能强大，同时运行速度却不会很慢。
- 海量上下文窗口：Qwen3-Coder 原生支持 256,000 个 token，可直接处理海量代码。这对于理解整个项目的上下文至关重要。
- 高级训练：该模型已使用 7.5 万亿个 token 数据进行预训练，其中 70% 为代码。此外，它还经历了后训练阶段，包括根据人工反馈进行强化学习，以提高其处理实际编程任务的能力。
Source: GitHub
此次高级训练旨在拓宽视野，而非仅仅关注社区中竞争级的代码生成。上图显示了在一系列基准测试中性能的稳步提升，包括代码生成、软件开发、数据分析、竞技编程、多语言编码、SQL 编程、代码编辑和指令跟踪。这些持续的上升趋势证明了强化学习在提升模型在结构化和非结构化编码挑战中的泛化能力方面的有效性。
Qwen3-Coder的性能
与其他开源模型相比，Qwen3-Coder 在 SWE-Bench 基准测试中实现了最佳的代理性能。如图所示，它在 500 轮交互设置中实现了 69.6% 的验证准确率，在单次模式下实现了 67.0% 的验证准确率。它的表现优于其他模型，例如 Mistral-small-2507 的 53.6% 和 GPT-4.1 的 54.6%。它的排名仅次于 Claude-Sonnet-4（70.4%），高于 Kimi-K2（65.4%）和 Gemini-2.5（49.0%）。这使得 Qwen3-Coder 成为现实世界软件工程任务中性能最佳的开放式代理模型。
Source: GitHub
Qwen Code入门
要直接访问 Qwen Code，请访问 https://chat.qwen.ai/，在那里您可以选择 Qwen3-Coder 作为模型并开始使用。
Qwen API
您可以通过阿里云模型工作室直接访问 Qwen3-Coder 的 API。以下是如何通过 Qwen API 使用该模型的演示。目前，没有免费配额可用。
import os
from openai import OpenAI
# Create client - using intl URL for users outside of China
# If you are in mainland China, use the following URL:
# "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope-intl.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())
Qwen 团队还发布了一款名为 Qwen Code 的命令行工具，方便您轻松使用 Qwen3-Coder。以下是分步指南，助您轻松上手：
如何使用Qwen Code？
步骤 1：安装 Node.js
首先，您需要在系统上安装 Node.js 20 或更高版本。您可以使用以下命令进行安装。打开终端，逐个粘贴以下命令。
# Download and install nvm: curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.40.3/install.sh | bash # in lieu of restarting the shell \. "$HOME/.nvm/nvm.sh" # Download and install Node.js: nvm install 22 # Verify the Node.js version: node -v # Should print "v22.17.1". nvm current # Should print "v22.17.1". # Verify npm version: npm -v # Should print "10.9.2".
步骤 2：安装Qwen Code
接下来，使用 npm 包管理器安装 Qwen Code 工具：
npm i -g @qwen-code/qwen-code
您应该看到类似这样的内容：
步骤 3：配置您的API密钥
您可以通过阿里云模型工作室直接访问 Qwen3-Coder 的 API。目前，没有免费配额可用。
您需要设置 API 密钥才能使用该模型。您可以通过设置环境变量来完成此操作。
export OPENAI_API_KEY="your_qwen_api_key_here" export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"
步骤 4：开始编码
现在您可以使用“Qwen Code”了。您可以导航到项目目录并开始与代理交互。例如，要了解项目的架构，您可以使用命令，或者只需输入以下命令，qwen Code 就会弹出：
qwen
您还可以使用它来完成更复杂的任务，例如重构代码，甚至自动化工作流程。
如何在Claude Code中使用Qwen3-Coder？
除了 QwenCode，您现在还可以将 Qwen3-Coder 与 ClaudeCode 结合使用。只需在阿里云模型工作室平台上申请 API 密钥并安装 ClaudeCode 即可开始编码。
npm install -g @anthropic-ai/claude-code Set up environment variables for using Qwen3‑Coder export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey
那么，您应该能够将 Claude Code 与 Qwen3-Coder 结合使用！
注意：您可以使用 Qwen CLI 或 Web 界面执行编码任务。现在，让我们执行一些任务来测试 Qwen3-Coder 的功能。
Qwen3-Coder动手实践
我们在一些有趣且复杂的编码任务上测试了 Qwen3-Coder。让我们看看它的表现如何。这里我们使用了 UI 版本，可从 https://chat.qwen.ai/ 访问。
任务 1：智能数据故事讲述者
提示词： Build a data storytelling app where users can upload CSV files and ask natural language questions about their data. The AI should generate visualizations, identify patterns, and create narrative explanations of the insights. Include features for users to ask follow-up questions like ‘Why did sales drop in Q3?’ or ‘Show me the correlation between marketing spend and revenue.’ Make it accessible to non-technical users.
生成代码花了一些时间，但它在一个脚本中生成了完整的应用程序。当我们在 HTML 查看器上测试时，我们得到了以下结果：
该应用的界面引人入胜；它成功地处理了文件处理，这使得应用能够处理文件上传。丰富的 UI 组件使用 React 创建。该应用采用响应式设计，这证明了 Qwen3-Coder 在这项任务中表现出色。
任务 2：调试和重构复杂且充满Bug的代码库
提示词：Act as a senior Python developer and code reviewer. I have a Python script that is supposed to process a list of user data from a mock API, filter for active users, and calculate their average age. However, it’s buggy, slow, and poorly written. Your task is to:
- Identify the Bugs: Find and list all the logical errors, potential runtime errors, and bad practices in the code.
- Fix the Code: Provide a corrected version of the script that works as intended.
- Refactor for Improvement: Refactor the corrected code to improve its performance, readability, and maintainability. Specifically, you should:
- Add error handling for the API request.
- Use a more efficient data structure or method if possible.
- Improve variable names to be more descriptive.
- Add type hints and comments where necessary.
- Structure the code into functions for better organization.
Here is the buggy code:
import requests
def process_users():
data = []
# Inefficiently fetching one user at a time
for i in range(1, 101):
# API endpoint is incorrect and will fail for some users
response = requests.get(f"https://my-mock-api.com/users/{i}")
data.append(response.json())
total_age = 0
active_users_count = 0
for user in data:
# Bug: 'status' key might not exist
if user['status'] == 'active':
# Bug: 'profile' or 'age' might not exist, will raise KeyError
total_age += user['profile']['age']
active_users_count += 1
# Bug: Division by zero if no active users are found
average_age = total_age / active_users_count
print("Average age of active users:", average_age)
process_users()
输出：
Qwen 在一段时间内生成了解决方案。让我们来看看它的结果：
- 优点：Qwen 为 API 输入添加了错误处理和安全数据访问。代码文档完善，可读性强。代码遵循标准代码风格。
- 需要改进的地方：由于添加了错误处理和模块化，代码比原始代码更长、更冗长。循环中调用单个 API 的低效问题尚未得到解决。引入更多函数和错误处理使得整体结构对于初学者来说略微复杂，难以掌握。
总体而言，代码不错，并且遵循了所有指令。
任务 3：太阳地形可视化
提示词：Create a 3D Sun terrain visualization using a single HTML file that incorporates CSS for layout and theming, and uses only external CDN libraries—primarily Three.js and OrbitControls—to render a realistic, rotating Sun. The Sun should feature dynamic surface activity using animated bump or displacement maps to simulate solar granulation and flares, giving it a terrain-like texture. Include a dark space-themed background with stars for environmental realism. Ensure the visualization is interactive, supporting mouse drag rotation and scroll-based zooming. All textures and shaders must be sourced from public CDNs or procedural generation methods, with no local or uploaded assets.
输出：
它很快就生成了一段 HTML 代码。我们在 HTML 查看器中测试了一下，得到了如下结果：
它创建了一个交互式的 3D 太阳地形，它围绕着太阳旋转。据 Qwen 说，那个黄色的半圆形结构是一个耀斑。这个动画效果还算不错，但效果并不太好。
它还在左下角提供了一些选项，可以暂停旋转、重置视图和隐藏耀斑。下图显示的是没有耀斑的太阳：
这项任务的输出结果良好，但未达标。这里还有一些需要改进的地方。或许可以通过提供更详细的提示来解决这个问题。
小结
Qwen3-Coder 代表了代码生成领域开源 AI 模型的重大突破。其强大的架构、海量上下文窗口和代理功能使其成为开发者和研究人员的宝贵工具。随着该模型的持续开发，我们期待未来能够看到更多令人印象深刻的功能和性能。这个开源 AI 模型将对我们处理软件开发问题的方式产生重大影响，使其更加高效和自动化。
常见问题
Q1. Qwen3-Coder 的混合专家 (MoE) 架构的主要优势是什么？
A. MoE 架构允许模型拥有大量参数（4800 亿），但每次只激活其中一小部分（350 亿）。这使得模型功能强大，运行效率更高。
Q2. 大型上下文窗口的意义是什么？
A. 256,000 个 token 的上下文窗口（可扩展至 100 万）使 Qwen3-Coder 能够处理和理解整个代码库，这对于需要深入了解项目上下文的复杂任务至关重要。
Q3. 什么是 Qwen Code？
A. Qwen Code 是一个与 Qwen3-Coder 配合使用的命令行工具。它提供了一个便捷的界面，用于与模型交互以完成各种编码任务。
Q4. Qwen3-Coder 与其他代码生成模型相比如何？
A. Qwen3-Coder 在包括 SWE-bench 在内的多个基准测试中，展现了开源模型中最佳的性能。其性能堪比一些最佳的专有模型。
Q5：我可以在哪里获取 Qwen3-Coder 模型？
A. Qwen3-Coder 模型可在 Hugging Face Hub 上获取，您也可以在 Qwen 官方博客和 GitHub 代码库中找到更多信息和资源。
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