Il 23 luglio 2025, Alibaba Group ha lanciato ufficialmente Qwen3-Coder, un modello di intelligenza artificiale open source progettato per lo sviluppo software e le attività di coding autonomo. L'annuncio posiziona Qwen3-Coder come il modello di coding più avanzato dell'azienda fino ad oggi, vantando scalabilità e prestazioni senza precedenti, progettate per soddisfare le complesse esigenze dei moderni team di ingegneria del software.
La variante di punta, Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Istruzione, comprende un modello MoE da 480 miliardi di parametri con 35 miliardi di parametri attivi, che supporta nativamente finestre di contesto fino a 256 token ed è estendibile a 1 milione di token tramite tecniche di estrapolazione. Questa ampia lunghezza del contesto consente al modello di mantenere la coerenza su ampie basi di codice, documentazione e progetti multi-file senza perdere traccia delle dipendenze.
Specifiche del modello e capacità di Qwen3-Coder
I principali punti salienti tecnici includono:
Benchmark estesi:Secondo Alibaba, Qwen3-Coder supera tutti i modelli di codifica open source esistenti in benchmark quali SWE-Bench-Verified e valutazioni di codifica agentica, dimostrando accuratezza, efficienza e qualità del codice superiori.
Framework di codifica agentica: Sfruttando l'apprendimento per rinforzo a lungo termine (Agent RL), Qwen3-Coder può pianificare autonomamente attività di codifica, richiamare strumenti di sviluppo esterni e autocorreggersi in base a cicli di feedback, rispecchiando i processi di ingegneria del software del mondo reale.
Modalità di pensiero duale:Una modalità di pensiero e non pensiero unificata consente al modello di adattare dinamicamente i budget computazionali, passando dalla risposta rapida per script semplici al ragionamento più approfondito per sfide algoritmiche complesse.
Benchmark delle prestazioni
Nei benchmark interni, Qwen3-Coder ha superato i principali concorrenti nazionali, tra cui DeepSeek e K2 di Moonshot AI, su metriche di codifica chiave, come l'accuratezza della generazione del codice e il debug multi-file. Inoltre, Alibaba rivendica la parità con i principali modelli statunitensi, ovvero GPT-4 di OpenAI e Claude di Anthropic, nelle sfide di codifica standard, a riprova della sua competitività su scala globale.
| Modello | Errori di runtime (%) | Errori grammaticali (%) | Tasso di punteggio zero (%) | Totale guasti (%) | Max Score | Punteggio mediano | Divario mediano (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI o4 mini (alto) | 1.11 | 3.33 | 6.67 | 11.11 | 77.75 | 66.75 | 14.16 |
| Sonetto 4 di Claude (Pensa) | 1.11 | 5.56 | 3.33 | 10.00 | 75.67 | 66.98 | 11.49 |
| Qwen3-Coder-480B-A35B | 5.56 | 4.44 | 10.00 | 20.00 | 72.85 | 52.04 | 28.57 |
| Gemelli 2.5 Pro | 2.22 | 7.78 | 8.89 | 18.89 | 72.24 | 58.05 | 19.65 |
| DeepSeek R1 0528 | 3.33 | 5.56 | 13.33 | 22.22 | 69.36 | 49.25 | 29.00 |
| Sonetto 4 di Claude | 3.33 | 4.44 | 7.78 | 15.55 | 68.26 | 61.02 | 10.60 |
| GPT-4.1mini | 2.22 | 7.78 | 3.33 | 13.33 | 64.39 | 50.87 | 20.99 |
| Qwen3-235B-A22B-Istruzione-2507 | 4.44 | 16.67 | 13.33 | 34.44 | 63.24 | 42.44 | 32.89 |
Addestrato su un massiccio Set di dati di 7.5 trilioni di token, con oltre 70% Utilizzando i dati provenienti da repository di codice di alta qualità, Qwen3-Coder è stato ulteriormente perfezionato utilizzando l'apprendimento per rinforzo basato su scenari di sviluppo reali. Questa messa a punto post-addestramento ha migliorato significativamente il tasso di successo nell'esecuzione del modello e la sua robustezza nella generazione di codice corretto ed efficiente.
Qwen3-Coder è ora disponibile su Abbracciare il viso e al GitHube gli sviluppatori possono accedervi tramite Studio modello cloud Alibaba API. È stato anche integrato in Tongyi Lingma (codice Qwen), l'assistente di programmazione AI di Alibaba, che garantisce un'implementazione fluida sia per gli sviluppatori aziendali che per quelli individuali.
Codice Qwen
Per facilitare un'ampia adozione, Alibaba sta rilasciando contemporaneamente Codice Qwen, un'interfaccia a riga di comando basata su Gemini Cli che collega perfettamente Qwen3-Coder ai più diffusi ambienti di sviluppo, sistemi di controllo delle versioni e pipeline CI/CD. Questo strumento offre:
- Prompt personalizzati e chiamata di funzioni: Modelli di interazione preconfigurati che guidano gli sviluppatori attraverso le attività di generazione di test, revisione del codice e distribuzione.
- Architettura plugin: Moduli estensibili per l'integrazione di debugger, linter e profiler delle prestazioni di terze parti.
- Accesso allo studio del modello cloud Alibaba: Provisioning API con un clic, dashboard di monitoraggio e opzioni di ottimizzazione all'interno dell'ecosistema Alibaba Cloud.
Gli sviluppatori possono installare Qwen Code tramite il gestore npm o utilizzare il codice sorgente da GitHub. Qwen Code supporta OpenAI SDK che chiama LLM.
Iniziamo
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.
Gli sviluppatori possono interagire con Qwen3-codificatore tramite un'API compatibile in stile OpenAI, disponibile tramite CometAPI. CometaAPI, che offrono Open source(qwen3-coder-480b-a35b-instruct) e versioni commerciali(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22) allo stesso prezzo. La versione commerciale è lunga 1M. Codice di esempio per Python (utilizzando il client compatibile con OpenAI) con best practice che raccomandano impostazioni di campionamento di temperatura = 0.7, top_p = 0.8, top_k = 20 e una penalty di ripetizione = 1.05. La lunghezza dell'output può arrivare fino a 65,536 token, rendendolo adatto per attività di generazione di codice di grandi dimensioni.
Per iniziare, esplora le capacità dei modelli in Parco giochi e consultare il Guida API per istruzioni dettagliate. Prima di accedere, assicurati di aver effettuato l'accesso a CometAPI e di aver ottenuto la chiave API.
