2025年XNUMX月、アリババは Qwen3-Coderは、複雑なコーディングワークフローとエージェントプログラミングタスク向けに特別に設計された、最も高度なオープンソースAIモデルです。このプロフェッショナルガイドでは、コア機能と主要なイノベーションの理解から、付属ツールのインストールと使用方法まで、必要な情報をステップバイステップで解説します。 クウェンコード エージェントスタイルのコーディングを自動化するCLIツールです。ベストプラクティス、トラブルシューティングのヒント、プロンプトとリソース割り当ての最適化方法などを学び、Qwen3-Coderを最大限に活用しましょう。
Qwen3-Coder とは何ですか? なぜ重要なのですか?
AlibabaのQwen3-Coderは、480億パラメータ、35億のアクティブパラメータを持つMixture-of-Experts（MoE）モデルであり、大規模コンテキストのコーディングタスクをサポートするために構築されています。ネイティブで256万1千トークン（外挿法を使用すれば最大23万トークン）を処理できます。2025年XNUMX月XNUMX日にリリースされたこのモデルは、「エージェントAIコーディング」における大きな飛躍を象徴しており、コード生成だけでなく、複雑なプログラミング課題を手動介入なしに自律的に計画、デバッグ、反復処理できます。
Qwen3-Coder は以前のバージョンとどう違うのでしょうか?
Qwen3-Coderは、Qwen3ファミリーのイノベーション（多段階推論のための「思考モード」と迅速な応答のための「非思考モード」の両方を統合）を基盤とし、タスクの複雑さに応じてモードを動的に切り替える単一の統合フレームワークです。高密度で小規模なコンテキストに限定されていたQwen2.5-Coderとは異なり、Qwen3-CoderはスパースなMixture-of-Expertsアーキテクチャを採用し、SWE-Bench VerifiedやCodeForces ELOレーティングなどのベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを発揮します。主要なコーディングメトリクスにおいて、AnthropicのClaudeやOpenAIのGPT-4などのモデルと同等かそれ以上の性能を発揮します。
Qwen3-Coderの主な機能:
- 巨大なコンテキストウィンドウ: ネイティブでは 256 K トークン、外挿により最大 1 M トークンまで処理できるため、コードベース全体または長いドキュメントを XNUMX 回のパスで処理できます。
- エージェント機能: コードを自律的に計画、生成、テスト、デバッグできる専用の「エージェント モード」により、手動によるエンジニアリングのオーバーヘッドが削減されます。
- 高いスループットと効率: Mixture-of-Experts 設計では、推論ごとに 35 億個のパラメータのみをアクティブ化し、パフォーマンスと計算コストのバランスをとります。
- オープンソースで拡張可能: Apache 2.0 でリリースされ、完全に文書化された API とコミュニティ主導の機能強化が GitHub で利用可能です。
- 多言語・クロスドメイン： Python、JavaScript、Go、Rust など、数十のプログラミング言語にわたる 7.5 兆トークン (70% がコード) でトレーニングされました。
開発者はどのようにして Qwen3-Coder を使い始めることができますか?
Qwen3‑Coder はどこからダウンロードしてインストールできますか?
モデルの重みと Docker イメージは次の場所から取得できます。
- GitHub： https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
- 抱き合う顔: https://huggingface.co/QwenLM/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
- モデルスコープ: Alibaba公式リポジトリ
リポジトリのクローンを作成し、事前に構築された Docker コンテナをプルするだけです。
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder.git
cd Qwen3-Coder
docker pull qwenlm/qwen3-coder:latest
トランスフォーマーを使ったモデルのロード
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)
このコードはモデルとトークナイザーを初期化し、利用可能な GPU 全体にレイヤーを自動的に分散します。
環境をどのように構成すればよいですか?
- ハードウェア要件：
- 48 GB以上のVRAMを搭載したNVIDIA GPU（A100 80 GBを推奨）
- 128～256 GBのシステムRAM
-
依存関係：
pip install -r requirements.txt # PyTorch, CUDA, tokenizers, etc. -
APIキー（オプション）:
クラウドホスト型推論の場合は、ALIYUN_ACCESS_KEYおよびALIYUN_SECRET_KEY環境変数として。
エージェントコーディングに Qwen コードを使用する方法を教えてください。
ここからは、ステップバイステップで始めるためのガイドです。 Qwen3 コーダー ビア クウェンコード CLI（単に qwen):
1。 前提条件
- Node.js 20以上 (公式インストーラーまたは以下のスクリプトを使用してインストールできます)
- npmNode.jsにバンドルされている
# (Linux/macOS)
curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh
2. QwenコードCLIをインストールする
npm install -g @qwen-code/qwen-code
代わりにソースからインストールするには:
git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code
npm install
npm install -g
3. 環境を設定する
Qwenコードは OpenAI対応 内部のAPIインターフェース。以下の環境変数を設定してください。
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 次のいずれかに設定できます。
qwen3-coder-plus(Qwen3‑Coder-480B-A35B-Instruct のエイリアス)- または、展開したその他の Qwen3-Coder バリアント。
4. 基本的な使い方
- 対話型コーディング REPL を開始します。
qwen
これにより、Qwen3-Coder を利用したエージェント コーディング セッションが開始されます。
- シェルからのワンオフプロンプト。コードスニペットを要求したり、関数を完了したりするには、次の操作を行います。
qwen code complete \
--model qwen3-coder-plus \
--prompt "Write a Python function that reverses a linked list."
- ファイルベースのコード補完、既存のファイルを自動的に入力またはリファクタリングします。
qwen code file-complete \
--model qwen3-coder-plus \
--file ./src/utils.js
- チャット形式のインタラクション、Qwen を「チャット」モードで使用し、複数ターンのコーディング対話に最適です。
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."
CometAPI API 経由で Qwen3-Coder を呼び出すにはどうすればよいでしょうか?
CometAPIは、OpenAIのGPTシリーズ、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、Midjourney、Sunoなど、主要プロバイダーの500以上のAIモデルを、開発者にとって使いやすい単一のインターフェースに統合する統合APIプラットフォームです。一貫した認証、リクエストフォーマット、レスポンス処理を提供することで、CometAPIはAI機能をアプリケーションに統合することを劇的に簡素化します。チャットボット、画像ジェネレーター、音楽作曲ツール、データドリブン分析パイプラインなど、どのようなアプリケーションを構築する場合でも、CometAPIを利用することで、反復処理を高速化し、コストを抑え、ベンダーに依存しない環境を実現できます。同時に、AIエコシステム全体の最新のブレークスルーを活用できます。
cometAPIユーザーの場合は、cometapiにログインしてキーとベースURLを取得できます。cometapiにログインしてキーとベースURLを取得するには、 Qwen3-Coder APIまず、モデルの機能を調べてみましょう。 プレイグラウンド そして相談する APIガイド 詳細な手順については、
CometAPI経由でQwen3-Coderを呼び出すには、他のモデルと同様にOpenAI互換エンドポイントを使用します。クライアントをCometAPIのベースURLに向け、CometAPIキーをベアラートークンとして提示し、 qwen3-coder-plus or qwen3-coder-480b-a35b-instruct モデル。
1。 前提条件
- 会員登録について at https://cometapi.com ダッシュボードで API トークンを追加/生成します。
- メモ APIキー （始まりは
sk-…). - OpenAI Chat API プロトコル (ロール + メッセージ) に関する知識。
2. ベースURLと認証
Base URL:
arduinohttps://api.cometapi.com/v1
エンドポイント:
bashPOST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
3. cURL / RESTの例
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
}'
- 世界の動き: JSONで
choices.message.content生成されたコードが含まれます。
Qwen3-Coder のエージェント機能をどのように活用しますか?
Qwen3-Coder のエージェント機能により、動的なツールの呼び出しと自律的なマルチステップ ワークフローが可能になり、コード生成中にモデルが外部関数または API を呼び出すことができるようになります。
ツールの呼び出しとカスタムツール
コードベースにカスタムツール（リンター、テストランナー、フォーマッタなど）を定義し、関数スキーマを介してモデルに公開します。例:
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は3回のセッションでコードを自動的に生成、フォーマット、検証できるため、手動による統合のオーバーヘッドが削減されます（）。
QwenコードCLIの使用
当学校区の qwen-code コマンドラインツールは、エージェントコーディングのための対話型 REPL を提供します。
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
この CLI は、透過的なログを使用して複雑なワークフローを調整するため、探索的なプロトタイピングや CI/CD パイプラインへの統合に最適です。
Qwen3-Coder は大規模なコードベースに適していますか?
Qwen3-Coderは拡張コンテキストウィンドウを備えているため、パッチやリファクタリングを生成する前に、最大数十万行のコードを含むリポジトリ全体を読み込むことができます。この機能により、小規模なコンテキストモデルでは実現できないグローバルリファクタリング、モジュール間分析、アーキテクチャ提案が可能になります。
Qwen3-Coder のユーティリティを最大化するためのベスト プラクティスは何ですか?
Qwen3-Coder を効果的に導入するには、CI/CD パイプラインへの慎重な構成と統合が必要です。
サンプリングとビームの設定をどのように調整すればよいですか?
- 温度: バランスのとれた創造性の場合は 0.6～0.8、決定論的なリファクタリングタスクの場合はそれより低い (0.2～0.4)。
- トップp: 0.7～0.9 では、最も可能性の高い継続に焦点を当てながら、時折斬新な提案も許可します。
- トップk標準的な使用では 20 ～ 50 です。高度に集中した出力を求める場合は 5 ～ 10 に減らします。
- 繰り返しペナルティ: 1.05～1.1 で、モデルが定型パターンを繰り返さないようにする。
プロジェクトの変動許容範囲に応じてこれらのパラメータを実験すると、生産性が大幅に向上します。
Qwen3-Coder を効果的に使用するためのベストプラクティスは何ですか?
コード品質のための迅速なエンジニアリング
- 具体的に: プロンプトで言語、スタイル ガイドライン、および必要な複雑さを指定します。
- 反復改良: モデルのエージェント機能を使用して、生成されたコードを繰り返しデバッグおよび最適化します。
- 温度調整：生成温度を下げる（例：
temperature=0.2) を使用すると、本番環境でより確定的な出力が得られます。
リソース利用の管理
- モデルバリアント: プロトタイプ作成には小規模な Qwen3-Coder バリアントから開始し、必要に応じてスケールを拡大します。
- 動的量子化: FP8 および GGUF 量子化チェックポイントを試して、パフォーマンスを大幅に低下させることなく GPU メモリ フットプリントを削減します。
- 非同期生成: 応答性を維持するために、長時間実行されるコード生成をバックグラウンド ワーカーにオフロードします。
これらのガイドラインに従うことで、Qwen3-Coder をソフトウェア開発ライフサイクルに統合することによる ROI を最大化できます。
上記のガイダンスに従って、アーキテクチャを理解し、モデルと Qwen Code CLI の両方をインストールして構成し、ベスト プラクティスを活用することで、単純なコード スニペットから完全に自律的なプログラミング エージェントまで、Qwen3-Coder の潜在能力を最大限に活用できるようになります。
