23 июля 2025 года Alibaba Group официально запустила Qwen3‑Coder — модель искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, специально разработанную для разработки программного обеспечения и задач автономного кодирования. Qwen3‑Coder позиционируется как самая передовая на сегодняшний день модель кодирования компании, обладающая беспрецедентными возможностями масштабирования и производительности, разработанными для удовлетворения сложных потребностей современных команд разработчиков программного обеспечения.
Флагманский вариант, Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Instruct, включает в себя модель MoE с 480 миллиардами параметров, включая 35 миллиардов активных параметров, изначально поддерживающую контекстные окна до 256 тысяч токенов и расширяемую до 1 миллиона токенов с помощью методов экстраполяции. Такая обширная длина контекста позволяет модели поддерживать согласованность в больших кодовых базах, документации и многофайловых проектах, не теряя при этом зависимости.
Технические характеристики и возможности модели Qwen3‑Coder
Основные технические особенности включают в себя:
Расширенные контрольные показатели: По данным Alibaba, Qwen3-Coder превосходит все существующие модели кодирования с открытым исходным кодом по таким показателям, как SWE-Bench-Verified и агентные оценки кодирования, демонстрируя превосходную точность, эффективность и качество кода.
Структура агентного кодирования: Используя долгосрочное обучение с подкреплением (Agent RL), Qwen3-Coder может автономно планировать задачи кодирования, вызывать внешние инструменты разработчика и выполнять самокоррекцию на основе циклов обратной связи, отражая реальные процессы разработки программного обеспечения.
Двойственные режимы мышления: Унифицированный режим мышления и отсутствия мышления позволяет модели динамически адаптировать вычислительные бюджеты, переключаясь между быстрым реагированием для простых сценариев и более глубоким рассуждением для сложных алгоритмических задач.
Тесты производительности
Во внутренних бенчмарках Qwen3-Coder превзошёл ведущих отечественных конкурентов, включая DeepSeek и Moonshot AI K2, по ключевым показателям кодирования, таким как точность генерации кода и многофайловая отладка. Более того, Alibaba заявляет о паритете с ведущими американскими моделями, а именно OpenAI GPT-4 и Anthropic Claude, по стандартным задачам кодирования, что подчёркивает его конкурентоспособность на мировом уровне.
| Модель | Ошибки во время выполнения (%) | Грамматические ошибки (%) | Показатель нулевого результата (%) | Общее количество отказов (%) | Макс Score | Средний балл | Средний разрыв (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| OpenAI o4 mini (высокий) | 1.11 | 3.33 | 6.67 | 11.11 | 77.75 | 66.75 | 14.16 |
| Клод Сонет 4 (Думай) | 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 |
| Близнецы 2.5 Про | 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 |
| Клод Сонет 4 | 3.33 | 4.44 | 7.78 | 15.55 | 68.26 | 61.02 | 10.60 |
| ГПТ-4.1 мини | 2.22 | 7.78 | 3.33 | 13.33 | 64.39 | 50.87 | 20.99 |
| Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 | 4.44 | 16.67 | 13.33 | 34.44 | 63.24 | 42.44 | 32.89 |
Обученный на массивном Набор данных из 7.5 триллионов токенов, с более 70%. На основе данных, полученных из высококачественных репозиториев кода, Qwen3-Coder был дополнительно доработан с помощью обучения с подкреплением, основанного на реальных сценариях разработки. Эта тонкая настройка после обучения значительно повысила успешность выполнения модели и её надёжность при генерации корректного и эффективного кода.
Qwen3-Coder теперь доступен на Обнимая лицо и GitHub, и разработчики могут получить к нему доступ через Студия облачных моделей Alibaba API. Он также был интегрирован в Тонги Лингма (Код Квен), помощник по кодированию на основе ИИ от Alibaba, обеспечивающий бесперебойное развертывание как для корпоративных, так и для индивидуальных разработчиков.
Код Qwen
Чтобы способствовать широкому внедрению, Alibaba одновременно выпускает Код Qwen, интерфейс командной строки, созданный на основе Gemini Cli, который легко подключает Qwen3-Coder к популярным средам разработки, системам контроля версий и конвейерам непрерывной интеграции и непрерывной доставки (CI/CD). Возможности этого инструмента:
- Пользовательские запросы и вызов функций: Предварительно настроенные шаблоны взаимодействия, которые помогают разработчикам выполнять задачи по созданию тестов, проверке кода и развертыванию.
- Архитектура плагина: Расширяемые модули для интеграции сторонних отладчиков, линтеров и профилировщиков производительности.
- Доступ к облачной студии моделей Alibaba: Инициализация API в один клик, мониторинг панелей управления и тонкие настройки в экосистеме Alibaba Cloud.
Разработчики могут установить Qwen Code через менеджер npm или использовать исходный код с GitHub. Qwen Code поддерживает OpenAI SDK, вызывающий LLM.
Первые шаги
CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.
Разработчики могут взаимодействовать с Qwen3-Кодер через совместимый API в стиле OpenAI, доступный через CometAPI. CometAPI, которые предлагают открытый исходный код(qwen3-coder-480b-a35b-instruct) и коммерческие версии(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22) по той же цене. Коммерческая версия имеет длину 1 МБ. Пример кода на Python (с использованием клиента, совместимого с OpenAI) с рекомендуемыми настройками выборки: температура = 0.7, top_p = 0.8, top_k = 20 и repeat_penalty = 1.05. Длина выходных данных может достигать 65,536 XNUMX токенов, что делает его подходящим для задач генерации большого кода.
Для начала изучите возможности моделей в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API.
