Temmuz 2025'te Alibaba şunları duyurdu: Qwen3-KodlayıcıKarmaşık kodlama iş akışları ve aracı programlama görevleri için özel olarak tasarlanmış en gelişmiş açık kaynaklı yapay zeka modeli olan bu profesyonel rehber, temel yeteneklerini ve önemli yeniliklerini anlamaktan, beraberindekileri kurmaya ve kullanmaya kadar bilmeniz gereken her şeyde adım adım size yol gösterecektir. Qwen Kodu Otomatik, aracı tarzı kodlama için CLI aracı. Bu süreçte, en iyi uygulamaları, sorun giderme ipuçlarını ve Qwen3‑Coder'dan en iyi şekilde yararlanmak için komut istemlerinizi ve kaynak tahsisinizi nasıl optimize edeceğinizi öğreneceksiniz.
Qwen3‑Coder nedir ve neden önemlidir?
Alibaba'nın Qwen3‑Coder'ı, 480 milyar etkin parametreye sahip, 35 milyar parametreli bir Uzman Karışımı (MoE) modelidir ve geniş bağlamlı kodlama görevlerini desteklemek üzere oluşturulmuştur; 256 bin token'ı (ve ekstrapolasyon yöntemleriyle 1 milyona kadar) yerel olarak işler. 23 Temmuz 2025'te piyasaya sürülen bu model, "etken yapay zeka kodlaması" alanında büyük bir sıçramayı temsil etmektedir; bu sayede model yalnızca kod üretmekle kalmaz, aynı zamanda manuel müdahale olmadan karmaşık programlama zorluklarını otonom olarak planlayabilir, hata ayıklayabilir ve yineleyebilir.
Qwen3‑Coder önceki sürümlerden nasıl farklılaşıyor?
Qwen3‑Coder, Qwen3 ailesinin yeniliklerini temel alır ve hem çok adımlı akıl yürütme için "düşünme modu"nu hem de hızlı yanıtlar için "düşünmeme modu"nu, görev karmaşıklığına göre modları dinamik olarak değiştiren tek ve birleşik bir çerçevede birleştirir. Yoğun ve daha küçük bağlamlarla sınırlı Qwen2.5‑Coder'ın aksine, Qwen3‑Coder, SWE‑Bench Verified ve CodeForces ELO derecelendirmeleri gibi kıyaslamalarda en son teknoloji performansı sunmak için seyrek Uzman Karışımı mimarisini kullanır ve Anthropic'in Claude ve OpenAI'nin GPT‑4 gibi modellerini temel kodlama metriklerinde yakalar veya aşar.
Qwen3‑Coder'ın temel özellikleri:
- Büyük Bağlam Penceresi: Yerel olarak 256 bin token, ekstrapolasyon yoluyla 1 milyona kadar token, tüm kod tabanlarını veya uzun dokümantasyonu tek seferde işlemeyi mümkün kılıyor.
- Temsilcilik Yetenekleri: Kodu otonom olarak planlayabilen, oluşturabilen, test edebilen ve hata ayıklayabilen, böylece manuel mühendislik yükünü azaltan özel bir "aracı modu".
- Yüksek Verim ve Verimlilik: Uzman Karışımı tasarımı, çıkarım başına yalnızca 35 milyar parametreyi etkinleştirir ve performansı hesaplama maliyetiyle dengeler.
- Açık Kaynaklı ve Genişletilebilir: Apache 2.0 altında yayınlandı, tam olarak belgelenmiş API'ler ve GitHub'da topluluk odaklı geliştirmeler mevcut.
- Çok Dilli ve Alanlar Arası: Python ve JavaScript'ten Go ve Rust'a kadar düzinelerce programlama dilinde 7.5 trilyon token (kodun %70'i) eğitildi.
Geliştiriciler Qwen3‑Coder'ı kullanmaya nasıl başlayabilir?
Qwen3‑Coder'ı nereden indirip kurabilirim?
Model ağırlıklarını ve Docker görüntülerini şuradan edinebilirsiniz:
- GitHub: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
- Sarılma Yüzü: https://huggingface.co/QwenLM/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
- ModelKapsamı: Resmi Alibaba deposu
Depoyu klonlayın ve önceden oluşturulmuş Docker konteynerini çekin:
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder.git
cd Qwen3-Coder
docker pull qwenlm/qwen3-coder:latest
Modeli Transformatörlerle Yükleme
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)
Bu kod, modeli ve belirteçleyiciyi başlatır ve katmanları otomatik olarak kullanılabilir GPU'lara dağıtır.
Ortamımı nasıl yapılandırabilirim?
- Donanım Gereksinimleri:
- ≥ 48 GB VRAM'li NVIDIA GPU'lar (A100 80 GB önerilir)
- 128–256 GB sistem RAM'i
-
Bağımlılıklar:
pip install -r requirements.txt # PyTorch, CUDA, tokenizers, etc. -
API Anahtarları (İsteğe bağlı):
Bulutta barındırılan çıkarım için,ALIYUN_ACCESS_KEYveALIYUN_SECRET_KEYçevre değişkenleri olarak.
Qwen Kodunu aracı kodlama için nasıl kullanıyorsunuz?
İşte, çalışmaya başlamanız için adım adım bir kılavuz Qwen3‑Kodlayıcı ile Qwen Kodu CLI (basitçe şu şekilde çağrılır: qwen):
1. Ön Koşullar
- Node.js 20+ (resmi yükleyici veya aşağıdaki betik aracılığıyla kurulum yapabilirsiniz)
- npmNode.js ile birlikte gelen
# (Linux/macOS)
curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh
2. Qwen Code CLI'yi yükleyin
npm install -g @qwen-code/qwen-code
Alternatif, kaynaktan yüklemek için:
git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code
npm install
npm install -g
3. Ortamınızı Yapılandırın
Qwen Kodu şunu kullanır: OpenAI uyumlu Arkaplandaki API arayüzü. Aşağıdaki ortam değişkenlerini ayarlayın:
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 şunlardan birine ayarlanabilir:
qwen3-coder-plus(Qwen3‑Coder-480B-A35B-Instruct olarak adlandırılmıştır)- veya dağıttığınız herhangi bir Qwen3‑Coder çeşidi.
4. Temel Kullanım
1.Etkileşimli Kodlama REPL'sini başlatın:
qwen
Bu sizi Qwen3‑Coder tarafından desteklenen bir aracı kodlama oturumuna bırakır.
- Shell'den Tek Seferlik İstem, Bir kod parçacığı istemek veya bir işlevi tamamlamak için:
qwen code complete \
--model qwen3-coder-plus \
--prompt "Write a Python function that reverses a linked list."
- Dosya Tabanlı Kod Tamamlama, Mevcut bir dosyayı otomatik olarak doldurun veya yeniden düzenleyin:
qwen code file-complete \
--model qwen3-coder-plus \
--file ./src/utils.js
- Sohbet Tarzı Etkileşim, Qwen'i "sohbet" modunda kullanın, çok turlu kodlama diyalogları için idealdir:
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'si aracılığıyla Qwen3-Coder'ı nasıl çağırırsınız?
CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.
Eğer bir cometAPI kullanıcısıysanız, anahtarı ve temel URL'yi almak için cometapi'ye giriş yapabilir ve anahtarı ve temel URL'yi almak için cometapi'ye giriş yapabilirsiniz, bkz. Qwen3-Kodlayıcı API'siBaşlamak için, modellerin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu detaylı talimatlar için.
Qwen3‑Coder'ı CometAPI aracılığıyla çağırmak için diğer herhangi bir modelde olduğu gibi aynı OpenAI uyumlu uç noktaları kullanırsınız; istemcinizi CometAPI'nin temel URL'sine yönlendirin, CometAPI anahtarınızı Taşıyıcı belirteci olarak sunun ve aşağıdakilerden birini belirtin: qwen3-coder-plus or qwen3-coder-480b-a35b-instruct modeli.
1. Ön Koşullar
- Kayıt ol at https://cometapi.com ve panonuza bir API belirteci ekleyin/oluşturun.
- Not edin API anahtarı (ile başlar
sk-…). - OpenAI Chat API protokolüne aşinalık (roller + mesajlar).
2. Temel URL ve Kimlik Doğrulama
Temel URL:
arduinohttps://api.cometapi.com/v1
Son nokta:
bashPOST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
3. cURL / REST Örneği
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
}'
- yanıt: JSON ile
choices.message.contentüretilen kodu içeren.
Qwen3-Coder'ın aracılık yeteneklerinden nasıl yararlanırsınız?
Qwen3-Coder'ın aracı özellikleri, dinamik araç çağrısını ve otonom çok adımlı iş akışlarını mümkün kılarak, modelin kod oluşturma sırasında harici işlevleri veya API'leri çağırmasına olanak tanır.
Araç çağırma ve özel araçlar
Kod tabanınızda linter'lar, test çalıştırıcıları veya biçimlendiriciler gibi özel araçlar tanımlayın ve bunları fonksiyon şemaları aracılığıyla modele uygulayın. Örneğin:
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 daha sonra tek bir oturumda otonom olarak kod üretebilir, biçimlendirebilir ve doğrulayabilir, böylece manuel entegrasyon yükünü azaltır ().
Qwen Code CLI'yi kullanma
The qwen-code Komut satırı aracı, aracı kodlama için etkileşimli bir REPL sunar:
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
Bu CLI, şeffaf günlüklerle karmaşık iş akışlarını düzenler ve bu sayede keşifsel prototipleme veya CI/CD hatlarına entegrasyon için idealdir.
Qwen3-Coder Büyük Kod Tabanları İçin Uygun mudur?
Qwen3-Coder, genişletilmiş bağlam penceresi sayesinde, yama veya yeniden düzenleme oluşturmadan önce tüm depoları (yüz binlerce satıra kadar kod) alabilir. Bu özellik, daha küçük bağlam modellerinin asla karşılayamayacağı genel yeniden düzenlemelere, modüller arası analizlere ve mimari önerilere olanak tanır.
Qwen3-Coder'ın Faydasını Maksimize Etmek İçin En İyi Uygulamalar Nelerdir?
Qwen3-Coder'ı etkili bir şekilde benimsemek, dikkatli bir yapılandırma ve CI/CD hattınıza entegrasyon gerektirir.
Örnekleme ve Işın Ayarları Nasıl Yapılmalıdır?
- Sıcaklık: Dengeli yaratıcılık için 0.6–0.8; kesin yeniden düzenleme görevleri için daha düşük (0.2–0.4).
- Üst-p: 0.7–0.9, ara sıra yeni önerilere izin verirken en olası devamlara odaklanmak için.
- En iyi k: Standart kullanım için 20–50; yüksek odaklı çıktılar arandığında 5–10'a düşürülür.
- Tekrar Cezası: 1.05–1.1, modelin kalıplaşmış kalıpları tekrarlamasını önlemek için.
Projenizin değişim toleransına uygun olarak bu parametrelerle denemeler yapmak, önemli üretkenlik kazanımları sağlayabilir.
Qwen3-Coder'ı etkili bir şekilde kullanmak için en iyi uygulamalar nelerdir?
Kod Kalitesi için Hızlı Mühendislik
- Açık ol:İsteminizde dili, stil yönergelerini ve istenen karmaşıklığı belirtin.
- Yinelemeli İyileştirme: Modelin etken yeteneklerini kullanarak üretilen kodu yinelemeli olarak hata ayıklayın ve optimize edin.
- Sıcaklık Ayarı: Üretim sıcaklığını düşürün (örn.
temperature=0.2) üretim bağlamlarında daha kesin çıktılar için.
Kaynak Kullanımını Yönetme
- Model Varyantları: Prototipleme için daha küçük Qwen3-Coder varyantlarıyla başlayın, ardından gerektiği gibi ölçeklendirin.
- Dinamik Kuantizasyon: GPU bellek alanını önemli bir performans düşüşü olmadan azaltmak için FP8 ve GGUF niceliksel kontrol noktalarıyla deneyler yapın.
- Asenkron Üretim: Duyarlılığı korumak için uzun süre çalışan kod üretimlerini arka plan çalışanlarına devredin.
Bu yönergelere uymak, Qwen3-Coder'ı yazılım geliştirme yaşam döngünüze entegre etmenin yatırım getirisini en üst düzeye çıkarmanızı sağlar.
Yukarıdaki yönergeleri izleyerek (mimarisini anlayarak, hem modeli hem de Qwen Code CLI'yi kurup yapılandırarak ve en iyi uygulamaları kullanarak) basit kod parçacıklarından tamamen otonom programlama aracılarına kadar her şey için Qwen3‑Coder'ın tüm potansiyelinden yararlanmak için iyi bir donanıma sahip olacaksınız.
