Alibaba жасанды интеллект саласындағы соңғы жетістігі, Qwen3-кодер, AI басқаратын бағдарламалық жасақтаманы әзірлеудің жылдам дамып келе жатқан ландшафтындағы маңызды кезеңді білдіреді. 23 жылдың 2025 шілдесінде таныстырылған Qwen3-Coder – ашық бастапқы кодтау моделі, күрделі бағдарламалау тапсырмаларын автономды түрде шешуге арналған, стандартты кодты жасаудан бастап бүкіл код базаларында жөндеуге дейін. Сарапшылардың ең озық архитектурасына негізделген және әр токенге 480 миллиард белсендірілген 35 миллиард параметрімен мақтана алатын модель өнімділік пен есептеу тиімділігі арасындағы оңтайлы теңгерімге қол жеткізеді. Бұл мақалада біз Qwen3‑Coder-ді неден ерекшелендіретінін зерттейміз, оның эталондық өнімділігін зерттейміз, оның техникалық жаңалықтарын ашамыз, әзірлеушілерге оңтайлы пайдалану арқылы бағыт-бағдар береміз және модельді қабылдау мен болашақ перспективаларын қарастырамыз.
Qwen3‑Coder дегеніміз не?
Qwen3‑Coder – 22 жылы 2025 шілдеде ресми түрде жарияланған Qwen отбасының соңғы агенттік кодтау үлгісі. «Бүгінгі күнге дейін ең агенттік код үлгісі» ретінде жасалған, оның Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑нұсқауының флагмандық нұсқасы, 480 млрд-тан астам параметрі бар параметрлері бар. (MoE) әр токенге 35 миллиард параметрді белсендіретін дизайн. Ол 256 мың таңбалауышқа дейінгі мәтінмәндік терезелерді қолдайды және экстраполяция әдістері арқылы бір миллион токенге дейін масштабтайды, бұл репо-шкала кодын түсіну және құру сұранысын қанағаттандырады.
Apache 2.0 астында ашық көз
Alibaba-ның қауымдастық негізіндегі дамуға деген міндеттемесіне сәйкес, Qwen3-Coder Apache 2.0 лицензиясы бойынша шығарылады. Бұл ашық дереккөздің қолжетімділігі ашықтықты қамтамасыз етеді, үшінші тарап үлестерін ынталандырады және академиялық ортада да, өндірісте де қабылдауды тездетеді. Зерттеушілер мен инженерлер алдын ала дайындалған салмақтарға қол жеткізе алады және финтехтен ғылыми есептеулерге дейін арнайы домендерге арналған үлгіні дәл баптай алады.
Qwen 2.5-тен эволюция
2.5В-ден 0.5В-ға дейінгі параметрлерді ұсынатын және кодты генерациялау эталондары бойынша SOTA нәтижелеріне қол жеткізген Qwen32-Coder табысына сүйене отырып, Qwen3-Coder ауқымдырақ, кеңейтілген деректер құбырлары және жаңа оқыту режимдері арқылы алдыңғы нұсқаның мүмкіндіктерін кеңейтеді. Qwen2.5‑Coder деректерді мұқият тазалау және синтетикалық деректерді құру арқылы 5.5 триллионнан астам таңбалауыш бойынша оқытылды; Qwen3‑Coder мұны 7.5% кодтық қатынасы бар 70 триллион таңбалауышты қабылдау арқылы жақсартады, жоғары деректер сапасы үшін шулы кірістерді сүзу және қайта жазу үшін алдыңғы үлгілерді пайдаланады.
Qwen3-Coder-ті ерекшелендіретін негізгі инновациялар қандай?
Бірнеше негізгі инновациялар Qwen3-Coder-ді ерекшелендіреді:
- Агенттік тапсырмалар оркестрі: Тек үзінділерді жасаудың орнына, Qwen3-Coder адамның араласуынсыз бірнеше операцияларды (құжаттарды оқу, утилиталарды шақыру және шығыстарды тексеру) автономды түрде біріктіре алады.
- Жетілдірілген ойлау бюджеті: Әзірлеушілер ойлаудың әрбір қадамына қанша есептеу бөлінгенін конфигурациялай алады, бұл кең ауқымды код синтезі үшін маңызды болып табылатын жылдамдық пен мұқияттылық арасындағы теңшелетін айырбастауға мүмкіндік береді.
- Құралдың үздіксіз интеграциясы: Qwen3-Coder пәрмен жолы интерфейсі, «Qwen коды» танымал әзірлеуші құралдарымен біріктіру үшін функцияларды шақыру протоколдарын және теңшелген шақыруларды бейімдейді, бұл оны бар CI/CD құбырлары мен IDE ішіне енгізуді жеңілдетеді.
Qwen3‑Coder бәсекелестермен салыстырғанда қалай жұмыс істейді?
Эталондық көрсеткіштер
Alibaba жариялаған өнімділік көрсеткіштеріне сәйкес, Qwen3-Coder DeepSeek кодекс үлгісіндегі үлгілері және Moonshot AI K2 сияқты жетекші отандық баламалардан асып түседі және бірнеше эталондар бойынша АҚШ-тың үздік ұсыныстарының кодтау мүмкіндіктеріне сәйкес келеді немесе асып түседі. Үшінші тарап бағалауларында:
- Aider Polyglot: Qwen3-Coder-480B ұпайға қол жеткізді 61.8%, күшті көптілді код генерациясын және дәлелдеуді суреттейді.
- MBPP және HumanEval: Тәуелсіз сынақтар Qwen3-Coder-480B-A35B функционалдық дұрыстық пен күрделі жедел өңдеу бойынша, әсіресе көп сатылы кодтау қиындықтарында GPT-4.1-ден асып түсетінін хабарлайды.
- 480B‑параметрлік нұсқада 85%-дан астам орындалу табысына қол жеткізді SWE-орындық Тексерілген люкс — DeepSeek топ моделінен (78%) және Moonshot's K2-ден (82%) асып түседі және Клод Соннет 4-ке 86% сәйкес келеді.
Меншікті үлгілермен салыстыру
Alibaba компаниясы Qwen3‑Coder агенттік мүмкіндіктері Anthropic's Claude және OpenAI GPT‑4 кодтау жұмыс үрдістерінде сәйкес келеді деп мәлімдейді, бұл ашық бастапқы модель үшін керемет ерлік. Алғашқы тестілеушілер оның көп айналымды жоспарлауы, динамикалық құралды шақыруы және автоматтандырылған қателерді түзету күрделі тапсырмаларды (мысалы, толық стектік веб-қосымшаларды құру немесе CI/CD құбырларын біріктіру) ең аз адам шақыруларымен орындай алатынын хабарлайды. Бұл мүмкіндіктер модельдің кодты орындау арқылы өзін-өзі тексеру мүмкіндігімен нығайтылады, бұл функция таза генеративті LLM-де азырақ білінеді.
Qwen3‑Coder артында қандай техникалық жаңалықтар бар?
Сарапшылар қоспасы (МЭ) архитектурасы
Qwen3‑Coder негізінде соңғы үлгідегі ТМ дизайны жатыр. Әрбір таңбалауыш үшін барлық параметрлерді белсендіретін тығыз модельдерден айырмашылығы, ТМ архитектуралары белгілі бір таңбалауыш түрлеріне немесе тапсырмаларына бейімделген мамандандырылған ішкі желілерді (сарапшыларды) таңдап алады. Qwen3‑Coder-де 480 миллиард жалпы параметр бірнеше сарапшылар арасында таратылады, әр таңбалауыш үшін тек 35 миллиард параметр белсенді. Бұл тәсіл кодты синтездеу мен жөндеуде жоғары дәлдікті сақтай отырып, балама тығыз модельдермен салыстырғанда қорытынды шығындарды 60%-дан астам қысқартады.
Ойлау режимі және ойланбау режимі
Кеңірек Qwen3 отбасының инновацияларынан алынған Qwen3‑Coder біріктіреді қос режимді қорытынды шеңбер:
- Ойлау режимі алгоритмді жобалау немесе файларалық рефакторинг сияқты күрделі, көп сатылы ойлау тапсырмалары үшін үлкенірек «ойлау бюджетін» бөледі.
- Ойланбау режимі қарапайым кодты аяқтау және API пайдалану үзінділері үшін қолайлы жылдам, контекстке негізделген жауаптарды қамтамасыз етеді.
Бұл біртұтас режимді ауыстыру әзірлеушінің жұмыс үрдісін оңтайландырып, чат үшін оңтайландырылған және дәлелді оңтайландырылған тапсырмалар үшін бөлек үлгілерді айырбастау қажеттілігін болдырмайды.
Автоматтандырылған тест-кейс синтезі арқылы оқытуды күшейту
Таңқаларлық жаңалық - Qwen3‑Coder-тің 256K таңбалауыш контекстік терезесі – жетекші ашық үлгілердің әдеттегі сыйымдылығы екі есе және экстраполяция әдістері (мысалы, YaRN) арқылы миллионға дейін токенге қолдау көрсету. Бұл модельге барлық репозиторийлерді, құжаттама жинақтарын немесе көп файлдық жобаларды бір өтуде өңдеуге мүмкіндік береді, бұл файларалық тәуелділіктерді сақтайды және қайталанатын сұрауларды азайтады. Эмпирикалық сынақтар мәтінмәндік терезені кеңейту кірістерінің азайып бара жатқанын көрсетеді, бірақ ұзақ уақыт бойы тапсырмаларды орындауда, әсіресе қоршаған ортаға негізделген күшейту оқу сценарийлерінде әлі де маңызды табыстар.
Әзірлеушілер Qwen3‑Coder қалай қол жеткізе алады және пайдалана алады?
Qwen3-Coder шығару стратегиясы ашықтық пен қабылдаудың қарапайымдылығына баса назар аударады:
- Ашық бастапқы үлгідегі салмақтар: Барлық үлгілік бақылау нүктелері GitHub жүйесінде Apache 2.0 астында қол жетімді, бұл толық мөлдірлікті және қауымдастық басқаратын жақсартуларды қамтамасыз етеді.
- Пәрмен жолы интерфейсі (Qwen коды): Google Gemini кодынан жасалған CLI бар құрастыру жүйелерімен және IDE-мен үздіксіз біріктіру үшін теңшелген шақыруларды, функцияларды шақыруды және плагин архитектурасын қолдайды.
- Бұлтты және жергілікті орналастырулар: Алдын ала конфигурацияланған Docker кескіндері мен Kubernetes Helm диаграммалары бұлттық орталарда масштабталатын орналастыруды жеңілдетеді, ал жергілікті кванттау рецептері (2–8 биттік динамикалық кванттау) тіпті тауар GPU-ларында тиімді жергілікті қорытынды жасауға мүмкіндік береді.
- CometAPI арқылы API қатынасы: Әзірлеушілер сондай-ақ Qwen3-Coder сияқты платформалардағы орналастырылған соңғы нүктелер арқылы өзара әрекеттесе алады. CometAPI, олар ашық көзді ұсынады(
qwen3-coder-480b-a35b-instruct) және коммерциялық нұсқалары(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22)бірдей бағамен. Коммерциялық нұсқасының ұзындығы 1 млн. - Бет құшақтау:Alibaba роялтисіз академиялық және коммерциялық пайдалануға рұқсат беретін Apache 3 лицензиясы бойынша оралған, Hugging Face және GitHub жүйелерінде Qwen2.0‑Coder салмақтарын және ілеспе кітапханаларды тегін қол жетімді етті.
CometAPI арқылы API және SDK интеграциясы
CometAPI – OpenAI GPT сериялары, Google Gemini, Anthropic's Claude, Midjourney, Suno және т.б. сияқты жетекші провайдерлердің 500-ден астам AI үлгілерін бір, әзірлеушілерге ыңғайлы интерфейске біріктіретін бірыңғай API платформасы. Тұрақты аутентификацияны, сұрауды пішімдеуді және жауаптарды өңдеуді ұсына отырып, CometAPI қолданбаларыңызға AI мүмкіндіктерін біріктіруді айтарлықтай жеңілдетеді. Чат-боттарды, кескін генераторларын, музыкалық композиторларды немесе деректерге негізделген аналитикалық құбырларды құрастырып жатсаңыз да, CometAPI сізге AI экожүйесіндегі соңғы жетістіктерге қол жеткізе отырып, жылдамырақ қайталауға, шығындарды басқаруға және жеткізуші-агностикалық күйде қалуға мүмкіндік береді.
Әзірлеушілер өзара әрекеттесе алады Qwen3-кодер үйлесімді OpenAI стиліндегі API арқылы, CometAPI арқылы қол жетімді. CometAPI, олар ашық көзді ұсынады(qwen3-coder-480b-a35b-instruct) және коммерциялық нұсқалары(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22)бірдей бағамен. Коммерциялық нұсқасының ұзындығы 1 млн. Температура = 0.7, top_p = 0.8, top_k = 20 және қайталау_айыппұл = 1.05 үлгі алу параметрлерін ұсынатын ең жақсы тәжірибелері бар Python үшін үлгі коды (OpenAI-үйлесімді клиентті пайдалану). Шығару ұзындығы 65,536 XNUMX таңбалауышқа дейін ұзартылуы мүмкін, бұл оны үлкен кодты құру тапсырмаларына қолайлы етеді.
Бастау үшін үлгілердің мүмкіндіктерін зерттеңіз Ойын алаңы және кеңесіңіз API нұсқаулығы егжей-тегжейлі нұсқаулар үшін. Қол жеткізу алдында CometAPI жүйесіне кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз.
Құшақтап тұрған бет пен Alibaba бұлтындағы жылдам бастау
Qwen3‑Coder-пен тәжірибе жасағысы келетін әзірлеушілер репозиторийден Hugging Face үлгісін таба алады. Qwen/Qwen3‑кодер‑480B‑A35B‑нұсқау. арқылы интеграция жеңілдетілген transformers кітапхана (болмау үшін ≥ 4.51.0 нұсқасы KeyError: 'qwen3_moe') және OpenAI-үйлесімді Python клиенттері. Минималды мысал:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-480B-A35B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-480B-A35B-Instruct")
input_ids = tokenizer("def fibonacci(n):", return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(input_ids, max_length=200, temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20, repetition_penalty=1.05)
print(tokenizer.decode(output))
Теңшелетін құралдар мен агенттік жұмыс процестерін анықтау
Qwen3‑Coder-тің ерекше мүмкіндіктерінің бірі динамикалық құралды шақыру. Әзірлеушілер сыртқы утилиталарды – линтерлерді, пішімдеушілерді, сынақ жүгірткілерін – тіркей алады және модельге кодтау сеансы кезінде оларды автономды түрде шақыруға мүмкіндік береді. Бұл мүмкіндік Qwen3‑Coder-ді пассивті код көмекшісінен сынақтарды орындауға, код мәнерін реттеуге және тіпті сөйлесу мақсатына негізделген микросервистерді қолдануға қабілетті белсенді кодтау агентіне айналдырады.
Qwen3‑Coder қандай әлеуетті қолданбалар мен болашақ бағыттарды қосады?
Ашық көз еркіндігін кәсіпорын деңгейіндегі өнімділікпен үйлестіре отырып, Qwen3‑Coder AI басқаратын әзірлеу құралдарының жаңа буынына жол ашады. Автоматтандырылған код аудиттері мен қауіпсіздіктің сәйкестігін тексеруден үздіксіз рефакторинг қызметтеріне және AI-мен жұмыс істейтін әзірлеушілер көмекшілеріне дейін модельдің әмбебаптығы қазірдің өзінде стартаптарды және ішкі инновациялық топтарды шабыттандырады.
Бағдарламалық қамтамасыз етуді әзірлеу жұмыс процестері
Ерте қолданушылар инженерлерге жоғары құнды дизайн және сәулет тапсырмаларына назар аударуға мүмкіндік беретін қазандықты кодтауға, тәуелділікті басқаруға және бастапқы құрылысқа кететін уақыттың 30-50 пайызға қысқарғанын хабарлайды. Үздіксіз интеграциялық жинақтар Qwen3‑Coder көмегімен сынақтарды автоматты түрде жасау, регрессияларды анықтау және тіпті нақты уақыттағы код талдауына негізделген өнімділікті оңтайландыруды ұсына алады.
Enterprises Play
Қаржы, денсаулық сақтау және электрондық коммерция саласындағы компаниялар Qwen3‑Coder-ті миссия үшін маңызды жүйелерге біріктіргендіктен, пайдаланушы топтары мен Alibaba ҒЗТКЖ арасындағы кері байланыс циклдары доменге арналған реттеу, жақсартылған қауіпсіздік протоколдары және күшейтілген IDE плагиндері сияқты нақтылауларды жылдамдатады. Сонымен қатар, Alibaba-ның ашық бастапқы стратегиясы кеңейтімдердің, эталондардың және ең жақсы тәжірибе кітапханаларының белсенді экожүйесін дамыта отырып, жаһандық қауымдастықтың үлестерін ынталандырады.
қорытынды
Қорытындылай келе, Qwen3‑Coder бағдарламалық жасақтама жасау үшін ашық бастапқы AI-дағы бағдарды білдіреді: қуатты, агенттік модель, ол кодты жазып қана қоймайды, сонымен қатар адамның ең аз бақылауымен бүкіл әзірлеу құбырларын реттейді. Технологияны еркін қол жетімді және біріктіруді жеңіл ете отырып, Alibaba озық AI құралдарына қолжетімділікті демократияландырады және бағдарламалық жасақтаманы жасау барған сайын бірлескен, тиімді және интеллектуалды бола түсетін дәуірдің кезеңін белгілейді.
Жиі қойылатын сұрақтар
Qwen3‑Coder нені «агенттік» етеді?
Agentic AI көп сатылы тапсырмаларды автономды түрде жоспарлай және орындай алатын үлгілерді білдіреді. Qwen3‑Coder адамның араласуынсыз сыртқы құралдарды шақыру, сынақтарды орындау және кодтық базаларды басқару мүмкіндігі осы парадигманы көрсетеді.
Qwen3‑Coder өндірісте қолдануға жарамды ма?
Qwen3‑Coder эталондар мен нақты әлем сынақтарында жоғары өнімділікті көрсеткенімен, кәсіпорындар оны маңызды өндірістік жұмыс процестеріне біріктірмес бұрын доменге қатысты бағалауларды жүргізіп, қоршауларды (мысалы, шығысты тексеру құбырлары) енгізуі керек.
Сарапшылар архитектурасы әзірлеушілерге қалай пайда әкеледі?
ТМ бір токенге сәйкес ішкі желілерді ғана белсендіру арқылы қорытынды шығындарды азайтады, бұл жылдамырақ құруға және есептеу шығындарын азайтуға мүмкіндік береді. Бұл тиімділік бұлтты орталарда AI кодтау көмекшілерін масштабтау үшін өте маңызды.
