3 metodi per usare Qwen3-Coder: tutto quello che devi sapere

Nel luglio 2025, Alibaba ha presentato Qwen3-codificatore, il suo modello di intelligenza artificiale open source più avanzato, progettato specificamente per flussi di lavoro di codifica complessi e attività di programmazione agentica. Questa guida professionale ti guiderà passo dopo passo attraverso tutto ciò che devi sapere, dalla comprensione delle sue funzionalità principali e delle innovazioni chiave, all'installazione e all'utilizzo del software di accompagnamento. Codice Qwen Strumento CLI per la codifica automatizzata in stile agente. Durante il percorso, imparerai le best practice, i suggerimenti per la risoluzione dei problemi e come ottimizzare i prompt e l'allocazione delle risorse per ottenere il massimo da Qwen3-Coder.

Che cos'è Qwen3-Coder e perché è importante?

Qwen3-Coder di Alibaba è un modello Mixture-of-Experts (MoE) da 480 miliardi di parametri con 35 miliardi di parametri attivi, progettato per supportare attività di codifica in contesti ampi, gestendo nativamente 256 token (e fino a 1 con metodi di estrapolazione). Rilasciato il 23 luglio 2025, rappresenta un importante passo avanti nella "codifica IA agentica", in cui il modello non solo genera codice, ma può anche pianificare, eseguire il debug e iterare autonomamente sfide di programmazione complesse senza intervento manuale.

In che cosa Qwen3-Coder si differenzia dai suoi predecessori?

Qwen3-Coder si basa sulle innovazioni della famiglia Qwen3, integrando sia la "modalità di pensiero" per il ragionamento multi-step sia la "modalità non di pensiero" per risposte rapide, in un unico framework unificato che cambia dinamicamente modalità in base alla complessità del compito. A differenza di Qwen2.5-Coder, che era denso e limitato a contesti più piccoli, Qwen3-Coder utilizza l'architettura sparsa Mixture-of-Experts per offrire prestazioni all'avanguardia su benchmark come SWE-Bench Verified e i punteggi ELO di CodeForces, eguagliando o superando modelli come Claude di Anthropic e GPT-4 di OpenAI nelle metriche di codifica chiave.

caratteristiche principali di Qwen3‑Coder:

• Finestra di contesto massiccia: 256 K token in modo nativo, fino a 1 M tramite estrapolazione, consentendo di elaborare intere basi di codice o lunghe documentazioni in un unico passaggio.
• Capacità agentiche: Una “modalità agente” dedicata in grado di pianificare, generare, testare ed eseguire il debug del codice in modo autonomo, riducendo le spese generali di progettazione manuale.
• Elevata produttività ed efficienza: La progettazione basata su una combinazione di esperti attiva solo 35 miliardi di parametri per inferenza, bilanciando prestazioni e costi computazionali.
• Open-Source ed estensibile: Rilasciato per Apache 2.0, con API completamente documentate e miglioramenti promossi dalla community disponibili su GitHub.
• Multilingua e multidominio: Addestrato su 7.5 trilioni di token (70% codice) in decine di linguaggi di programmazione, da Python e JavaScript a Go e Rust.

Come possono gli sviluppatori iniziare a usare Qwen3-Coder?

Dove posso scaricare e installare Qwen3‑Coder?

È possibile ottenere i pesi del modello e le immagini Docker da:

• GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
• Volto che abbraccia: https://huggingface.co/QwenLM/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
• Ambito del modello: Archivio ufficiale di Alibaba

Basta clonare il repository ed estrarre il contenitore Docker predefinito:

git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder.git
cd Qwen3-Coder
docker pull qwenlm/qwen3-coder:latest

Caricamento del modello con i trasformatori

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

Questo codice inizializza il modello e il tokenizzatore, distribuendo automaticamente i livelli tra le GPU disponibili.

Come posso configurare il mio ambiente?

1. Requisiti hardware:

• GPU NVIDIA con ≥ 48 GB di VRAM (A100 da 80 GB consigliata)
• 128–256 GB di RAM di sistema

2. dipendenze: pip install -r requirements.txt # PyTorch, CUDA, tokenizers, etc.

3. Chiavi API (facoltative):
   Per l'inferenza ospitata nel cloud, imposta il tuo ALIYUN_ACCESS_KEY e al ALIYUN_SECRET_KEY come variabili d'ambiente.

Come si usa il codice Qwen per la codifica agentica?

Ecco una guida passo passo per iniziare a usare Programmatore Qwen3 tramite Codice Qwen CLI (invocato semplicemente come qwen):

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1. Prerequisiti

• Node.js 20+ (puoi installarlo tramite l'installer ufficiale o tramite lo script qui sotto)
• npm, che viene fornito in bundle con Node.js

# (Linux/macOS)

curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh

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2. Installare la CLI di Qwen Code

npm install -g @qwen-code/qwen-code

In alternativa, per installare dalla sorgente:

git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code
npm install
npm install -g

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3. Configura il tuo ambiente

Il codice Qwen utilizza il Compatibile con OpenAI Interfaccia API sotto il cofano. Imposta le seguenti variabili d'ambiente:

export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"

OPENAI_MODEL può essere impostato su uno dei seguenti:

• qwen3-coder-plus (alias di Qwen3‑Coder-480B-A35B-Instruct)
• o qualsiasi altra variante di Qwen3-Coder che hai distribuito.

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4. Utilizzo di base

1. Avviare un REPL di codifica interattiva:

qwen

Verrai catapultato in una sessione di codifica agentica basata su Qwen3-Coder.

2. Richiesta una tantum da Shell, per richiedere un frammento di codice o completare una funzione:

qwen code complete \
  --model qwen3-coder-plus \
  --prompt "Write a Python function that reverses a linked list."

3. Completamento del codice basato su file: compila o riorganizza automaticamente un file esistente:

qwen code file-complete \
  --model qwen3-coder-plus \
  --file ./src/utils.js

4. Interazione in stile chat: usa Qwen in modalità "chat", ideale per dialoghi di codifica multi-turn:

qwen chat \
  --model qwen3-coder-plus \
  --system "You are a helpful coding assistant." \
  --user "Generate a REST API endpoint in Express.js for user authentication."

Come si richiama Qwen3-Coder tramite l'API CometAPI?

CometAPI è una piattaforma API unificata che aggrega oltre 500 modelli di intelligenza artificiale (IA) di provider leader, come la serie GPT di OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Midjourney, Suno e altri, in un'unica interfaccia intuitiva per gli sviluppatori. Offrendo autenticazione, formattazione delle richieste e gestione delle risposte coerenti, CometAPI semplifica notevolmente l'integrazione delle funzionalità di IA nelle tue applicazioni. Che tu stia sviluppando chatbot, generatori di immagini, compositori musicali o pipeline di analisi basate sui dati, CometAPI ti consente di iterare più velocemente, controllare i costi e rimanere indipendente dal fornitore, il tutto sfruttando le più recenti innovazioni nell'ecosistema dell'IA.

Se sei un utente cometAPI, puoi accedere a cometapi per ottenere la chiave e l'URL di base e accedere a cometapi per ottenere la chiave e l'URL di base, fare riferimento a API Qwen3-CoderPer iniziare, esplora le capacità dei modelli in Parco giochi e consultare il Guida API per le istruzioni dettagliate.

Per chiamare Qwen3‑Coder tramite CometAPI, si utilizzano gli stessi endpoint compatibili con OpenAI di qualsiasi altro modello: è sufficiente puntare il client all'URL di base di CometAPI, presentare la chiave CometAPI come token Bearer e specificare qwen3-coder-plus or qwen3-coder-480b-a35b-instruct modello.

1. Prerequisiti

1. Registrati at https://cometapi.com e aggiungi/genera un token API nella tua dashboard.
2. Nota il tuo Chiave API (inizia con sk-…).
3. Familiarità con il protocollo API OpenAI Chat (ruoli + messaggi).

2. URL di base e autenticazione

URL di base:

arduinohttps://api.cometapi.com/v1

endpoint:

bashPOST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions

3. Esempio cURL/REST

curl https://api.cometapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3-coder-plus",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a helpful coder." },
      { "role": "user",   "content": "Generate a SQL query to find duplicate emails." }
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 512
  }'

• Risposta: JSON con choices.message.content contenente il codice generato.

Come sfruttare le capacità agentiche di Qwen3-Coder?

Le funzionalità agentiche di Qwen3-Coder consentono l'invocazione dinamica di strumenti e flussi di lavoro autonomi in più fasi, consentendo al modello di richiamare funzioni esterne o API durante la generazione del codice.

Invocazione degli strumenti e strumenti personalizzati

Definisci strumenti personalizzati, come linter, test runner o formattatori, nella tua base di codice ed esponili al modello tramite schemi di funzione. Ad esempio:

tools = [
    {"name":"run_tests","description":"Execute the test suite and return results","parameters":{}},
    {"name":"format_code","description":"Apply black formatter to the code","parameters":{}}
]
response = client.chat.completions.create(
    messages=,
    functions=tools,
    function_call="auto"
)

Qwen3-Coder può quindi generare, formattare e convalidare autonomamente il codice in un'unica sessione, riducendo il sovraccarico di integrazione manuale ().

Utilizzo di Qwen Code CLI

. qwen-code lo strumento da riga di comando offre un REPL interattivo per la codifica agentica:

qwen-code --model qwen3-coder-480b-a35b-instruct
> generate: "Create a REST API in Node.js with JWT authentication."
> tool: install_package(express)
> tool: create_file(app.js)
> tool: run_tests

Questa CLI orchestra flussi di lavoro complessi con log trasparenti, rendendola ideale per la prototipazione esplorativa o l'integrazione in pipeline CI/CD.

Qwen3-Coder è adatto a basi di codice di grandi dimensioni?

Grazie alla sua finestra di contesto estesa, Qwen3-Coder può acquisire interi repository, fino a centinaia di migliaia di righe di codice, prima di generare patch o refactoring. Questa capacità consente refactoring globali, analisi multi-modulo e suggerimenti architetturali che i modelli di contesto più piccoli semplicemente non possono eguagliare.

Quali sono le best practice per massimizzare l'utilità di Qwen3-Coder?

Per adottare efficacemente Qwen3-Coder è necessaria una configurazione e un'integrazione ponderate nella pipeline CI/CD.

Come si regolano le impostazioni di campionamento e raggio?

• Temperatura: 0.6–0.8 per creatività bilanciata; inferiore (0.2–0.4) per attività di refactoring deterministico.
• Top-p: 0.7–0.9 per concentrarsi sulle continuazioni più probabili, pur consentendo occasionalmente nuovi suggerimenti.
• Top-k: 20–50 per un utilizzo standard; ridurre a 5–10 quando si desiderano risultati altamente mirati.
• Penalità per ripetizione: 1.05–1.1 per evitare che il modello ripeta schemi ripetitivi.

Sperimentare con questi parametri in base alla tolleranza di variazione del progetto può produrre significativi guadagni di produttività.

Quali sono le migliori pratiche per utilizzare Qwen3-Coder in modo efficace?

Ingegneria rapida per la qualità del codice

• Sii specifico: Specifica la lingua, le linee guida di stile e la complessità desiderata nel tuo prompt.
• Perfezionamento iterativo: Utilizza le capacità agentiche del modello per eseguire il debug e ottimizzare iterativamente il codice generato.
• Regolazione della temperatura: Abbassare la temperatura di generazione (ad esempio, temperature=0.2) per risultati più deterministici nei contesti di produzione.

Gestione dell'utilizzo delle risorse

• Varianti del modello: Inizia con varianti più piccole di Qwen3-Coder per la prototipazione, quindi aumenta la scala in base alle necessità.
• Quantizzazione dinamica: Sperimenta con i checkpoint quantizzati FP8 e GGUF per ridurre l'occupazione di memoria della GPU senza un calo significativo delle prestazioni.
• Generazione asincrona: Scaricare le generazioni di codice di lunga durata sui worker in background per mantenere la reattività.

Rispettando queste linee guida potrai massimizzare il ritorno sull'investimento dell'integrazione di Qwen3-Coder nel ciclo di vita dello sviluppo del tuo software.

Seguendo le indicazioni fornite sopra, comprendendone l'architettura, installando e configurando sia il modello sia la CLI di Qwen Code e sfruttando le best practice, sarai pronto a sfruttare appieno il potenziale di Qwen3-Coder per qualsiasi cosa, dai semplici frammenti di codice agli agenti di programmazione completamente autonomi.