3 วิธีในการใช้ Qwen3-Coder: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

ในเดือนกรกฎาคม พ.ศ. 2025 อาลีบาบาได้เปิดตัว Qwen3-Coderโมเดล AI โอเพนซอร์สที่ล้ำหน้าที่สุด ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดที่ซับซ้อนและงานการเขียนโปรแกรมแบบเอเจนต์ คู่มือมืออาชีพนี้จะแนะนำคุณทีละขั้นตอนเกี่ยวกับทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้ ตั้งแต่การทำความเข้าใจความสามารถหลักและนวัตกรรมสำคัญ ไปจนถึงการติดตั้งและใช้งาน รหัส Qwen เครื่องมือ CLI สำหรับการเขียนโค้ดแบบอัตโนมัติสไตล์เอเจนต์ ระหว่างนี้ คุณจะได้เรียนรู้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด เคล็ดลับการแก้ไขปัญหา และวิธีเพิ่มประสิทธิภาพพรอมต์และการจัดสรรทรัพยากรของคุณ เพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจาก Qwen3‑Coder

Qwen3‑Coder คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ?

Qwen3‑Coder ของ Alibaba คือโมเดล Mixture‑of‑Experts (MoE) ที่มีพารามิเตอร์ 480 ล้านพารามิเตอร์ พร้อมพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 35 ล้านพารามิเตอร์ สร้างขึ้นเพื่อรองรับงานเขียนโค้ดบริบทขนาดใหญ่ โดยรองรับโทเค็น 256 โทเค็น (และสูงสุด 1 ล้านโทเค็นด้วยวิธีการประมาณค่า) เปิดตัวเมื่อวันที่ 23 กรกฎาคม 2025 นับเป็นก้าวสำคัญใน “การเขียนโค้ด AI แบบเอเจนต์” ซึ่งโมเดลนี้ไม่เพียงแต่สร้างโค้ดเท่านั้น แต่ยังสามารถวางแผน ดีบัก และทำซ้ำได้โดยอัตโนมัติผ่านความท้าทายในการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์

Qwen3‑Coder แตกต่างจากรุ่นก่อนๆ อย่างไร?

Qwen3‑Coder พัฒนาต่อยอดจากนวัตกรรมของตระกูล Qwen3 โดยผสานรวมทั้ง “โหมดการคิด” สำหรับการใช้เหตุผลแบบหลายขั้นตอน และ “โหมดการไม่ใช้ความคิด” สำหรับการตอบสนองอย่างรวดเร็ว เข้าไว้ในเฟรมเวิร์กเดียวที่รวมเป็นหนึ่งเดียว ซึ่งสลับโหมดต่างๆ ได้อย่างยืดหยุ่นตามความซับซ้อนของงาน ต่างจาก Qwen2.5‑Coder ซึ่งมีความหนาแน่นและจำกัดการใช้งานในบริบทขนาดเล็ก Qwen3‑Coder ใช้สถาปัตยกรรมแบบผสมผู้เชี่ยวชาญ (Mixture‑of‑Experts) ที่เบาบาง เพื่อมอบประสิทธิภาพที่ล้ำสมัยบนเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ เช่น SWE‑Bench Verified และ CodeForces ELO rating ซึ่งเทียบเท่าหรือสูงกว่าโมเดลอย่าง Claude ของ Anthropic และ GPT‑4 ของ OpenAI ในตัวชี้วัดการเขียนโค้ดที่สำคัญ

คุณสมบัติหลักของ Qwen3‑Coder:

• หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่: โทเค็น 256K โดยธรรมชาติ สูงสุด 1 M ผ่านการนอกเหนือขอบเขต ช่วยให้สามารถประมวลผลฐานโค้ดทั้งหมดหรือเอกสารยาวๆ ได้ในครั้งเดียว
• ความสามารถของตัวแทน: “โหมดตัวแทน” เฉพาะที่สามารถวางแผน สร้าง ทดสอบ และดีบักโค้ดโดยอัตโนมัติ ช่วยลดภาระงานด้านวิศวกรรมด้วยตนเอง
• ปริมาณงานและประสิทธิภาพสูง: การออกแบบแบบผสมผสานของผู้เชี่ยวชาญจะเปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 35 พันล้านรายการต่อการอนุมานหนึ่งครั้ง ซึ่งช่วยสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและต้นทุนการคำนวณ
• โอเพ่นซอร์สและขยายได้: เปิดตัวภายใต้ Apache 2.0 พร้อมด้วย API ที่มีเอกสารครบถ้วนและการปรับปรุงที่ขับเคลื่อนโดยชุมชนซึ่งมีอยู่ใน GitHub
• หลายภาษาและข้ามโดเมน: ได้รับการฝึกฝนด้วยโทเค็นกว่า 7.5 ล้านล้านโทเค็น (70% ของโค้ด) ในภาษาการเขียนโปรแกรมกว่าสิบภาษา ตั้งแต่ Python และ JavaScript ไปจนถึง Go และ Rust

นักพัฒนาสามารถเริ่มต้นใช้งาน Qwen3‑Coder ได้อย่างไร

ฉันสามารถดาวน์โหลดและติดตั้ง Qwen3‑Coder ได้ที่ไหน

คุณสามารถรับน้ำหนักโมเดลและรูปภาพ Docker ได้จาก:

• GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
• กอดใบหน้า: https://huggingface.co/QwenLM/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
• โมเดลสโคป: คลังข้อมูลอย่างเป็นทางการของ Alibaba

เพียงโคลนที่เก็บข้อมูลและดึงคอนเทนเนอร์ Docker ที่สร้างไว้ล่วงหน้า:

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

การโหลดโมเดลด้วยหม้อแปลง

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)

โค้ดนี้จะเริ่มต้นโมเดลและโทเค็นไนเซอร์โดยกระจายเลเยอร์ไปยัง GPU ที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ

ฉันจะกำหนดค่าสภาพแวดล้อมของฉันได้อย่างไร?

1. ข้อกำหนดของฮาร์ดแวร์:

• GPU NVIDIA ที่มี VRAM ≥ 48 GB (แนะนำ A100 80 GB)
• แรมระบบ 128–256 GB

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

3. คีย์ API (ทางเลือก):
   สำหรับการอนุมานแบบโฮสต์บนคลาวด์ ให้ตั้งค่าของคุณ ALIYUN_ACCESS_KEY และ ALIYUN_SECRET_KEY เป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม

คุณใช้ Qwen Code สำหรับการเข้ารหัสแบบเอเจนต์ได้อย่างไร?

นี่คือคำแนะนำทีละขั้นตอนในการเริ่มต้นใช้งาน Qwen3‑โค้ดเดอร์ เมื่อ รหัส Qwen CLI (เรียกง่ายๆ ว่า qwen):

---

1 ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Node.js 20+ (คุณสามารถติดตั้งได้ผ่านตัวติดตั้งอย่างเป็นทางการหรือผ่านสคริปต์ด้านล่าง)
• NPMซึ่งมาพร้อมกับ Node.js

# (Linux/macOS)

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

---

2. ติดตั้ง Qwen Code CLI

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

อีกทางเลือกหนึ่ง, ติดตั้งจากแหล่งที่มา:

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

---

3. กำหนดค่าสภาพแวดล้อมของคุณ

Qwen Code ใช้ เข้ากันได้กับ OpenAI อินเทอร์เฟซ API ภายใต้ฮูด ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมต่อไปนี้:

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 สามารถตั้งค่าได้ดังนี้:

• qwen3-coder-plus (ใช้ชื่ออื่นว่า Qwen3‑Coder-480B-A35B-Instruct)
• หรือตัวแปร Qwen3‑Coder อื่นๆ ที่คุณได้ปรับใช้

---

4. การใช้งานพื้นฐาน

1. เริ่มต้นการเขียนโค้ดแบบโต้ตอบ REPL:

qwen

การดำเนินการนี้จะพาคุณเข้าสู่เซสชันการเขียนโค้ดแบบเอเจนซี่ที่ขับเคลื่อนโดย Qwen3‑Coder

2. คำเตือนครั้งเดียวจาก Shell เพื่อขอโค้ดสั้นๆ หรือทำฟังก์ชันให้เสร็จสมบูรณ์:

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

3. การเติมโค้ดตามไฟล์ เติมหรือรีแฟกเตอร์ไฟล์ที่มีอยู่โดยอัตโนมัติ:

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

4. การโต้ตอบแบบแชท ใช้ Qwen ในโหมด "แชท" เหมาะสำหรับการสนทนาแบบเข้ารหัสหลายรอบ:

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."

คุณเรียกใช้ Qwen3-Coder ผ่าน CometAPI API ได้อย่างไร?

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

หากคุณเป็นผู้ใช้ cometAPI คุณสามารถเข้าสู่ระบบ cometapi เพื่อรับคีย์และ URL ฐาน และเข้าสู่ระบบ cometapi เพื่อรับคีย์และ URL ฐาน โปรดดูที่ API ของ Qwen3-Coderเริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด

ในการเรียก Qwen3‑Coder ผ่าน CometAPI คุณต้องใช้จุดสิ้นสุดที่เข้ากันได้กับ OpenAI เดียวกันกับโมเดลอื่นๆ เพียงแค่ชี้ไคลเอนต์ของคุณไปที่ URL พื้นฐานของ CometAPI แสดงคีย์ CometAPI ของคุณเป็นโทเค็น Bearer และระบุ qwen3-coder-plus or qwen3-coder-480b-a35b-instruct แบบ

1 ข้อกำหนดเบื้องต้น

1. สมัครบัญชี at https://cometapi.com และเพิ่ม/สร้างโทเค็น API ในแดชบอร์ดของคุณ
2. จดบันทึกไฟล์ คีย์ API (เริ่มต้นด้วย sk-…).
3. ความคุ้นเคยกับโปรโตคอล API ของ OpenAI Chat (บทบาท + ข้อความ)

2. URL ฐานและการรับรองความถูกต้อง

URL ฐาน:

arduinohttps://api.cometapi.com/v1

ปลายทาง:

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

3. ตัวอย่าง 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
  }'

• คำตอบ: JSON พร้อมด้วย choices.message.content ประกอบด้วยโค้ดที่สร้างขึ้น

คุณใช้ประโยชน์จากความสามารถของเอเจนต์ Qwen3-Coder ได้อย่างไร

คุณสมบัติตัวแทนของ Qwen3-Coder ช่วยให้สามารถเรียกใช้เครื่องมือแบบไดนามิกและเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนแบบอิสระ ช่วยให้โมเดลสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันภายนอกหรือ API ในระหว่างการสร้างโค้ดได้

การเรียกใช้เครื่องมือและเครื่องมือที่กำหนดเอง

กำหนดเครื่องมือที่กำหนดเอง เช่น ลินเตอร์ เทสต์รันเนอร์ หรือฟอร์แมตเตอร์ ในฐานโค้ดของคุณ และแสดงเครื่องมือเหล่านี้ต่อโมเดลผ่านรูปแบบฟังก์ชัน ตัวอย่างเช่น:

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 สามารถสร้าง จัดรูปแบบ และตรวจสอบโค้ดได้โดยอัตโนมัติในเซสชันเดียว ช่วยลดภาระงานในการบูรณาการด้วยตนเอง ()

การใช้ Qwen Code CLI

การขอ qwen-code เครื่องมือบรรทัดคำสั่งนำเสนอ REPL แบบโต้ตอบสำหรับการเข้ารหัสแบบเอเจนต์:

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

CLI นี้ประสานเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อนด้วยบันทึกที่โปร่งใส ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างต้นแบบเชิงสำรวจหรือการรวมเข้าในไปป์ไลน์ CI/CD

Qwen3-Coder เหมาะสำหรับฐานโค้ดขนาดใหญ่หรือไม่?

ด้วยหน้าต่างบริบทที่ขยายใหญ่ขึ้น Qwen3-Coder จึงสามารถดึงข้อมูลจากคลังข้อมูลทั้งหมดได้มากถึงหลายแสนบรรทัด ก่อนที่จะสร้างแพตช์หรือรีแฟกเตอร์ ความสามารถนี้ช่วยให้สามารถรีแฟกเตอร์แบบโกลบอล การวิเคราะห์ข้ามโมดูล และข้อเสนอแนะด้านสถาปัตยกรรมที่โมเดลบริบทขนาดเล็กไม่สามารถเทียบเคียงได้

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการเพิ่มยูทิลิตี้ของ Qwen3-Coder คืออะไร

การนำ Qwen3-Coder มาใช้อย่างมีประสิทธิผลต้องอาศัยการกำหนดค่าและการบูรณาการอย่างรอบคอบในไปป์ไลน์ CI/CD ของคุณ

คุณควรปรับการสุ่มตัวอย่างและการตั้งค่าลำแสงอย่างไร?

• อุณหภูมิ:0.6–0.8 สำหรับความคิดสร้างสรรค์ที่สมดุล ต่ำกว่า (0.2–0.4) สำหรับงานการรีแฟกเตอร์แบบกำหนดแน่นอน
• ท็อป-พี:0.7–0.9 เพื่อเน้นที่ความต่อเนื่องที่น่าจะเป็นไปได้มากที่สุดในขณะที่อนุญาตให้มีข้อเสนอแนะใหม่ๆ เป็นครั้งคราว
• ท็อปเค:20–50 สำหรับการใช้งานมาตรฐาน ลดลงเหลือ 5–10 เมื่อต้องการเอาต์พุตที่มีการโฟกัสสูง
• โทษการทำซ้ำ:1.05–1.1 เพื่อป้องกันไม่ให้โมเดลทำซ้ำรูปแบบเดิมๆ

การทดลองกับพารามิเตอร์เหล่านี้ให้สอดคล้องกับค่าความคลาดเคลื่อนของโครงการของคุณอาจช่วยเพิ่มผลผลิตได้อย่างมาก

แนวทางปฏิบัติดีที่สุดในการใช้ Qwen3-Coder อย่างมีประสิทธิภาพคืออะไร

วิศวกรรมที่รวดเร็วเพื่อคุณภาพโค้ด

• เฉพาะเจาะจง:ระบุภาษา แนวทางรูปแบบ และความซับซ้อนที่ต้องการในคำเตือนของคุณ
• การปรับแต่งซ้ำ:ใช้ความสามารถด้านตัวแทนของโมเดลเพื่อดีบักและเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดที่สร้างขึ้นอย่างต่อเนื่อง
• การปรับอุณหภูมิ: ลดอุณหภูมิในการผลิต (เช่น temperature=0.2) เพื่อผลลัพธ์ที่มีความแน่นอนมากขึ้นในบริบทการผลิต

การจัดการการใช้ทรัพยากร

• รุ่น Variants:เริ่มต้นด้วย Qwen3-Coder เวอร์ชันเล็กกว่าสำหรับการสร้างต้นแบบ จากนั้นจึงปรับขนาดขึ้นตามความจำเป็น
• การหาปริมาณแบบไดนามิก:ทดลองใช้จุดตรวจสอบเชิงปริมาณ FP8 และ GGUF เพื่อลดขนาดหน่วยความจำ GPU โดยไม่ทำให้ประสิทธิภาพลดลงอย่างมีนัยสำคัญ
• การสร้างแบบอะซิงโครนัส:โอนโค้ดที่ทำงานยาวนานไปยังเวิร์กเกอร์เบื้องหลังเพื่อรักษาการตอบสนอง

การปฏิบัติตามแนวทางเหล่านี้จะช่วยให้คุณเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงสุดในการผสานรวม Qwen3-Coder เข้ากับวงจรชีวิตการพัฒนาซอฟต์แวร์ของคุณ

โดยปฏิบัติตามคำแนะนำด้านบนนี้ ซึ่งได้แก่ การทำความเข้าใจสถาปัตยกรรม การติดตั้งและกำหนดค่าทั้งโมเดลและ Qwen Code CLI และการใช้ประโยชน์จากแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด คุณจะมีความพร้อมอย่างเต็มที่ในการใช้ประโยชน์จากศักยภาพทั้งหมดของ Qwen3‑Coder สำหรับทุกสิ่งตั้งแต่สไนปเป็ตโค้ดที่เรียบง่ายไปจนถึงตัวแทนการเขียนโปรแกรมอัตโนมัติโดยสมบูรณ์