جولائی 2025 میں، علی بابا نے نقاب کشائی کی۔ Qwen3-کوڈر، اس کا جدید ترین اوپن سورس AI ماڈل خاص طور پر پیچیدہ کوڈنگ ورک فلوز اور ایجنٹی پروگرامنگ کے کاموں کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ یہ پیشہ ورانہ گائیڈ آپ کو ہر اس چیز کے بارے میں قدم بہ قدم چلائے گا جس کے بارے میں آپ کو جاننے کی ضرورت ہے - اس کی بنیادی صلاحیتوں اور کلیدی اختراعات کو سمجھنے سے لے کر اس کے ساتھ انسٹال کرنے اور استعمال کرنے تک کیوین کوڈ خودکار، ایجنٹ طرز کوڈنگ کے لیے CLI ٹول۔ راستے میں، آپ Qwen3‑Coder سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے کے لیے بہترین طریقے، ٹربل شوٹنگ ٹپس، اور اپنے اشارے اور وسائل کی تقسیم کو بہتر بنانے کا طریقہ سیکھیں گے۔
Qwen3-Coder کیا ہے اور اس سے فرق کیوں پڑتا ہے؟
علی بابا کا Qwen3‑Coder ایک 480 بلین پیرامیٹر مکسچر آف ایکسپرٹس (MoE) ماڈل ہے جس میں 35 بلین فعال پیرامیٹرز ہیں، جو بڑے سیاق و سباق کوڈنگ کے کاموں کو سپورٹ کرنے کے لیے بنایا گیا ہے — مقامی طور پر 256 K ٹوکنز کو ہینڈل کرنا (اور ایکسٹراپولیشن طریقوں کے ساتھ 1 M تک)۔ 23 جولائی 2025 کو ریلیز کیا گیا، یہ "ایجنٹک AI کوڈنگ" میں ایک بڑی چھلانگ کی نمائندگی کرتا ہے، جہاں ماڈل نہ صرف کوڈ تیار کرتا ہے بلکہ دستی مداخلت کے بغیر پیچیدہ پروگرامنگ چیلنجوں کے ذریعے خود مختار طور پر منصوبہ بندی، ڈیبگ اور اعادہ کر سکتا ہے۔
Qwen3‑Coder اپنے پیشرو سے کیسے مختلف ہے؟
Qwen3‑Coder نے Qwen3 خاندان کی اختراعات پر استوار کیا ہے—ملٹی سٹیپ استدلال کے لیے "سوچنے کے موڈ" اور تیز ردعمل کے لیے "نان-تھنکنگ موڈ" دونوں کو ایک واحد، متحد فریم ورک میں جوڑتا ہے جو کام کی پیچیدگی پر مبنی طریقوں کو متحرک طور پر تبدیل کرتا ہے۔ Qwen2.5‑Coder کے برعکس، جو گھنے اور چھوٹے سیاق و سباق پر محیط تھا، Qwen3‑Coder بینچ مارکس جیسے SWE-Bench Verified یا CodeF سے مماثل ماڈلز اور ECODEF جیسے بینچ مارکس پر جدید ترین کارکردگی فراہم کرنے کے لیے ویرل مکسچر آف ایکسپرٹس فن تعمیر کا استعمال کرتا ہے۔ کلیدی کوڈنگ میٹرکس میں Anthropic's Claude اور OpenAI's GPT-4۔
Qwen3-Coder کی اہم خصوصیات:
- بڑے پیمانے پر سیاق و سباق کی کھڑکی: 256 K ٹوکن مقامی طور پر، ایکسٹراپولیشن کے ذریعے 1 M تک، اسے ایک پاس میں پورے کوڈ بیس یا طویل دستاویزات پر کارروائی کرنے کے قابل بناتا ہے۔
- ایجنٹ کی صلاحیتیں: ایک سرشار "ایجنٹ موڈ" جو خود مختاری سے منصوبہ بندی، تیار، جانچ اور ڈیبگ کوڈ کر سکتا ہے، جس سے مینوئل انجینئرنگ اوور ہیڈ کو کم کیا جا سکتا ہے۔
- ہائی تھرو پٹ اور کارکردگی: ماہرین کا مرکب ڈیزائن کمپیوٹیشنل لاگت کے ساتھ کارکردگی کو متوازن کرتے ہوئے، فی تخمینہ صرف 35 بلین پیرامیٹرز کو متحرک کرتا ہے۔
- اوپن سورس اور قابل توسیع: Apache 2.0 کے تحت جاری کیا گیا، مکمل طور پر دستاویزی APIs اور GitHub پر دستیاب کمیونٹی سے چلنے والے اضافہ کے ساتھ۔
- کثیر زبان اور کراس ڈومین: Python اور JavaScript سے لے کر Go and Rust تک درجنوں پروگرامنگ زبانوں میں 7.5 ٹریلین ٹوکنز (70% کوڈ) پر تربیت یافتہ۔
ڈویلپرز Qwen3‑Coder کے ساتھ کیسے شروعات کر سکتے ہیں؟
میں Qwen3‑Coder کو کہاں سے ڈاؤن لوڈ اور انسٹال کر سکتا ہوں؟
آپ ماڈل وزن اور ڈاکر کی تصاویر اس سے حاصل کر سکتے ہیں:
- گیٹی ہب: https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
- گلے ملنے والا چہرہ: https://huggingface.co/QwenLM/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
- ماڈل سکوپ: علی بابا کا سرکاری ذخیرہ
بس ریپو کو کلون کریں اور پہلے سے تعمیر شدہ ڈوکر کنٹینر کو کھینچیں:
git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder.git
cd Qwen3-Coder
docker pull qwenlm/qwen3-coder:latest
ٹرانسفارمرز کے ساتھ ماڈل لوڈ ہو رہا ہے۔
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)
یہ کوڈ ماڈل اور ٹوکنائزر کو شروع کرتا ہے، خود بخود تہوں کو دستیاب GPUs میں تقسیم کرتا ہے۔
میں اپنے ماحول کو کیسے ترتیب دوں؟
- ہارڈ ویئر کے تقاضے:
- NVIDIA GPUs کے ساتھ ≥ 48 GB VRAM (A100 80 GB تجویز کردہ)
- 128-256 GB سسٹم ریم
-
انحصار:
pip install -r requirements.txt # PyTorch, CUDA, tokenizers, etc. -
API کیز (اختیاری):
کلاؤڈ ہوسٹڈ انفرنس کے لیے، اپنا سیٹ کریں۔ALIYUN_ACCESS_KEYاورALIYUN_SECRET_KEYماحولیاتی متغیرات کے طور پر۔
آپ ایجنٹ کوڈنگ کے لیے کیوین کوڈ کیسے استعمال کرتے ہیں؟
اٹھنے اور چلانے کے لیے یہاں ایک قدم بہ قدم گائیڈ ہے۔ Qwen3‑Coder کے ذریعے کیوین کوڈ CLI (صرف کے طور پر پکارا گیا۔ qwen):
1. ضروریات
- Node.js 20+ (آپ آفیشل انسٹالر کے ذریعے یا نیچے اسکرپٹ کے ذریعے انسٹال کر سکتے ہیں)
- npm، جو Node.js کے ساتھ بنڈل آتا ہے۔
# (Linux/macOS)
curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh
2. Qwen کوڈ CLI انسٹال کریں۔
npm install -g @qwen-code/qwen-code
متبادل طور پرماخذ سے انسٹال کرنے کے لیے:
git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code
npm install
npm install -g
3. اپنے ماحول کو ترتیب دیں۔
Qwen کوڈ استعمال کرتا ہے۔ OpenAI سے مطابقت رکھتا ہے۔ ہڈ کے نیچے API انٹرفیس۔ درج ذیل ماحولیاتی متغیرات کو سیٹ کریں:
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 میں سے ایک پر سیٹ کیا جا سکتا ہے:
qwen3-coder-plus(Qwen3‑Coder-480B-A35B-انسٹرکٹ کا عرفی)- یا کوئی دوسرا Qwen3‑Coder ویرینٹ جو آپ نے تعینات کیا ہے۔
4. بنیادی استعمال
- ایک انٹرایکٹو کوڈنگ REPL شروع کریں:
qwen
یہ آپ کو Qwen3‑Coder کے ذریعے تقویت یافتہ ایجنٹ کوڈنگ سیشن میں لے جاتا ہے۔
- شیل سے ون آف پرامپٹ، کوڈ کا ٹکڑا طلب کرنے یا فنکشن مکمل کرنے کے لیے:
qwen code complete \
--model qwen3-coder-plus \
--prompt "Write a Python function that reverses a linked list."
- فائل پر مبنی کوڈ کی تکمیل، موجودہ فائل کو خودکار طور پر پُر کریں یا ریفیکٹر کریں:
qwen code file-complete \
--model qwen3-coder-plus \
--file ./src/utils.js
- چیٹ طرز کا تعامل، "چیٹ" موڈ میں Qwen کا استعمال کریں، ملٹی ٹرن کوڈنگ ڈائیلاگ کے لیے مثالی:
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."
آپ CometAPI API کے ذریعے Qwen3-Coder کی درخواست کیسے کرتے ہیں؟
CometAPI ایک متحد API پلیٹ فارم ہے جو سرکردہ فراہم کنندگان سے 500 سے زیادہ AI ماڈلز کو اکٹھا کرتا ہے — جیسے OpenAI کی GPT سیریز، Google کی Gemini، Anthropic's Claude، Midjourney، Suno، اور مزید — ایک واحد، ڈویلپر کے موافق انٹرفیس میں۔ مسلسل تصدیق، درخواست کی فارمیٹنگ، اور رسپانس ہینڈلنگ کی پیشکش کرکے، CometAPI ڈرامائی طور پر آپ کی ایپلی کیشنز میں AI صلاحیتوں کے انضمام کو آسان بناتا ہے۔ چاہے آپ چیٹ بوٹس، امیج جنریٹرز، میوزک کمپوزر، یا ڈیٹا سے چلنے والی اینالیٹکس پائپ لائنز بنا رہے ہوں، CometAPI آپ کو تیزی سے اعادہ کرنے، لاگت کو کنٹرول کرنے، اور وینڈر-ایگنوسٹک رہنے دیتا ہے—یہ سب کچھ AI ماحولیاتی نظام میں تازہ ترین کامیابیوں کو حاصل کرنے کے دوران۔
اگر آپ ایک cometAPI صارف ہیں، تو آپ کلید اور بیس یو آر ایل حاصل کرنے کے لیے cometapi میں لاگ ان کر سکتے ہیں اور کلید اور بیس url حاصل کرنے کے لیے cometapi میں لاگ ان کر سکتے ہیں، حوالہ جات Qwen3-Coder APIشروع کرنے کے لیے، میں ماڈلز کی صلاحیتوں کو دریافت کریں۔ کھیل کے میدان اور مشورہ کریں API گائیڈ تفصیلی ہدایات کے لئے.
CometAPI کے ذریعے Qwen3‑Coder کو کال کرنے کے لیے آپ وہی OpenAI-مطابقت پذیر اختتامی پوائنٹس استعمال کرتے ہیں جو کسی دوسرے ماڈل کے لیے ہوتے ہیں — بس اپنے کلائنٹ کو CometAPI کے بنیادی URL کی طرف اشارہ کریں، اپنی CometAPI کلید کو بطور بیئرر ٹوکن پیش کریں، اور یا تو وضاحت کریں۔ qwen3-coder-plus or qwen3-coder-480b-a35b-instruct ماڈل.
1. ضروریات
- سائن اپ کریں at https://cometapi.com اور اپنے ڈیش بورڈ میں ایک API ٹوکن شامل/جنریٹ کریں۔
- نوٹ آپ API کلیدی (کے ساتھ شروع ہوتا ہے
sk-…). - OpenAI Chat API پروٹوکول (کردار + پیغامات) سے واقفیت۔
2. بنیادی URL اور تصدیق
بنیادی URL:
arduinohttps://api.cometapi.com/v1
اختتام پوائنٹ:
bashPOST https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
3. cURL / REST مثال
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
}'
- ریسپانس: JSON کے ساتھ
choices.message.contentتیار کردہ کوڈ پر مشتمل ہے۔
آپ Qwen3-Coder کی ایجنٹی صلاحیتوں سے کیسے فائدہ اٹھاتے ہیں؟
Qwen3-Coder کی ایجنٹ خصوصیات متحرک ٹول کی درخواست اور خود مختار ملٹی سٹیپ ورک فلوز کو فعال کرتی ہیں، جس سے ماڈل کو کوڈ جنریشن کے دوران بیرونی فنکشنز یا APIs کو کال کرنے کی اجازت دیتا ہے۔
ٹول انووکیشن اور کسٹم ٹولز
اپنے کوڈ بیس میں حسب ضرورت ٹولز — جیسے لنٹرز، ٹیسٹ رنر، یا فارمیٹرز — کی وضاحت کریں اور انہیں فنکشن اسکیموں کے ذریعے ماڈل کے سامنے ظاہر کریں۔ مثال کے طور پر:
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 پھر خود مختار طور پر ایک سیشن میں کوڈ تیار، فارمیٹ اور تصدیق کر سکتا ہے، مینوئل انٹیگریشن اوور ہیڈ () کو کم کرتا ہے۔
Qwen کوڈ CLI استعمال کرنا
۔ qwen-code کمانڈ لائن ٹول ایجنٹ کوڈنگ کے لیے ایک انٹرایکٹو REPL پیش کرتا ہے:
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
یہ CLI شفاف لاگز کے ساتھ پیچیدہ ورک فلو کو آرکیسٹریٹ کرتا ہے، جو اسے ریسرچ پروٹو ٹائپنگ یا CI/CD پائپ لائنوں میں ضم کرنے کے لیے مثالی بناتا ہے۔
کیا Qwen3-Coder بڑے کوڈ بیسز کے لیے موزوں ہے؟
اس کی توسیع شدہ سیاق و سباق کی ونڈو کی بدولت، Qwen3-Coder پیچ یا ری فیکٹرنگز بنانے سے پہلے پوری ریپوزٹریز — کوڈ کی سیکڑوں ہزاروں لائنوں تک — کو کھا سکتا ہے۔ یہ قابلیت عالمی ریفیکٹرز، کراس ماڈیول کے تجزیات، اور تعمیراتی تجاویز کو قابل بناتی ہے جو چھوٹے سیاق و سباق کے ماڈلز سے میل نہیں کھا سکتے۔
Qwen3-Coder کی افادیت کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے بہترین طریقے کیا ہیں؟
Qwen3-Coder کو مؤثر طریقے سے اپنانے کے لیے آپ کی CI/CD پائپ لائن میں سوچ سمجھ کر ترتیب اور انضمام کی ضرورت ہے۔
آپ کو نمونے لینے اور بیم کی ترتیبات کو کس طرح ٹیون کرنا چاہئے؟
- درجہ حرارت: 0.6–0.8 متوازن تخلیقی صلاحیتوں کے لیے؛ کم (0.2–0.4) تعییناتی ریفیکٹرنگ کاموں کے لیے۔
- ٹاپ پی: 0.7–0.9 کبھی کبھار نئی تجاویز کی اجازت دیتے ہوئے سب سے زیادہ ممکنہ تسلسل پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے۔
- ٹاپ-k: معیاری استعمال کے لیے 20-50؛ انتہائی توجہ مرکوز آؤٹ پٹس تلاش کرتے وقت 5-10 تک کم کریں۔
- تکرار کی سزا: 1.05–1.1 بوائلر پلیٹ پیٹرن کو دہرانے سے ماڈل کی حوصلہ شکنی کرنے کے لیے۔
تغیرات کے لیے آپ کے پروجیکٹ کی رواداری کے مطابق ان پیرامیٹرز کے ساتھ تجربہ کرنے سے نمایاں پیداواری فوائد حاصل ہو سکتے ہیں۔
Qwen3-Coder کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے کے بہترین طریقے کیا ہیں؟
کوڈ کے معیار کے لیے فوری انجینئرنگ
- کام کی بات کرو: اپنے پرامپٹ میں زبان، طرز کے رہنما خطوط اور مطلوبہ پیچیدگی کی وضاحت کریں۔
- تکراری تطہیر: تیار کردہ کوڈ کو تکراری طور پر ڈیبگ اور بہتر بنانے کے لیے ماڈل کی ایجنٹی صلاحیتوں کا استعمال کریں۔
- درجہ حرارت ٹیوننگ: نسل کے درجہ حرارت کو کم کریں (مثال کے طور پر،
temperature=0.2) پیداواری سیاق و سباق میں مزید متعین نتائج کے لیے۔
وسائل کے استعمال کا انتظام کرنا
- ماڈل کی مختلف حالتیں: پروٹو ٹائپنگ کے لیے چھوٹے Qwen3-Coder کی مختلف حالتوں سے شروع کریں، پھر ضرورت کے مطابق اسکیل کریں۔
- متحرک کوانٹائزیشن: کارکردگی میں نمایاں کمی کے بغیر GPU میموری فوٹ پرنٹ کو کم کرنے کے لیے FP8 اور GGUF کوانٹائزڈ چیک پوائنٹس کے ساتھ تجربہ کریں۔
- غیر مطابقت پذیر نسل: ردعمل کو برقرار رکھنے کے لیے طویل عرصے سے چلنے والے کوڈ جنریشنز کو بیک گراؤنڈ ورکرز کو آف لوڈ کریں۔
ان رہنما خطوط پر عمل کرنا یقینی بناتا ہے کہ آپ Qwen3-Coder کو اپنے سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ لائف سائیکل میں ضم کرنے کے ROI کو زیادہ سے زیادہ کریں۔
مندرجہ بالا رہنمائی پر عمل کر کے—اس کے فن تعمیر کو سمجھ کر، ماڈل اور Qwen Code CLI دونوں کو انسٹال اور ترتیب دے کر، اور بہترین طریقوں سے فائدہ اٹھاتے ہوئے—آپ Qwen3‑Coder کی سادہ کوڈ کے ٹکڑوں سے لے کر مکمل طور پر خودمختار پروگرامنگ ایجنٹس تک کسی بھی چیز کے لیے پوری صلاحیت کو بروئے کار لانے کے لیے اچھی طرح سے لیس ہو جائیں گے۔
