Tiến bộ mới nhất của Alibaba trong trí tuệ nhân tạo, Qwen3-Bộ mã hóa, đánh dấu một cột mốc quan trọng trong bối cảnh phát triển phần mềm do AI thúc đẩy đang phát triển nhanh chóng. Được ra mắt vào ngày 23 tháng 2025 năm 3, Qwen480-Coder là một mô hình mã hóa agentic nguồn mở được thiết kế để xử lý tự động các tác vụ lập trình phức tạp, từ tạo mã mẫu đến gỡ lỗi trên toàn bộ cơ sở mã. Được xây dựng trên kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (MoE) tiên tiến và tự hào có 35 tỷ tham số với 3 tỷ được kích hoạt trên mỗi mã thông báo, mô hình đạt được sự cân bằng tối ưu giữa hiệu suất và hiệu quả tính toán. Trong bài viết này, chúng tôi khám phá những điểm khác biệt của QwenXNUMX-Coder, kiểm tra hiệu suất chuẩn của nó, giải nén các cải tiến kỹ thuật của nó, hướng dẫn các nhà phát triển cách sử dụng tối ưu và xem xét sự tiếp nhận và triển vọng trong tương lai của mô hình.
Qwen3‑Coder là gì?
Qwen3‑Coder là mô hình mã hóa agentic mới nhất thuộc dòng Qwen, được công bố chính thức vào ngày 22 tháng 2025 năm 3. Được thiết kế như một "mô hình mã agentic nhất từ trước đến nay", biến thể chủ lực của nó, Qwen480‑Coder‑35B‑A480B‑Instruct, có tổng cộng 35 tỷ tham số với thiết kế Hỗn hợp Chuyên gia (MoE), kích hoạt 256 tỷ tham số cho mỗi token. Mô hình này hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh lên đến XNUMX nghìn token và có thể mở rộng lên đến một triệu token thông qua các kỹ thuật ngoại suy, đáp ứng nhu cầu hiểu và tạo mã ở quy mô repo.
Mã nguồn mở theo Apache 2.0
Nhằm tuân thủ cam kết của Alibaba về phát triển dựa trên cộng đồng, Qwen3-Coder được phát hành theo giấy phép Apache 2.0. Tính khả dụng mã nguồn mở này đảm bảo tính minh bạch, thúc đẩy sự đóng góp của bên thứ ba và đẩy nhanh việc áp dụng trong cả học thuật và công nghiệp. Các nhà nghiên cứu và kỹ sư có thể truy cập các trọng số được đào tạo trước và tinh chỉnh mô hình cho các lĩnh vực chuyên biệt, từ công nghệ tài chính đến điện toán khoa học.
Sự tiến hóa từ Qwen2.5
Tiếp nối thành công của Qwen2.5-Coder, vốn cung cấp các mô hình từ 0.5B đến 32B tham số và đạt được kết quả SOTA trên các chuẩn tạo mã, Qwen3-Coder mở rộng khả năng của phiên bản tiền nhiệm thông qua quy mô lớn hơn, đường ống dữ liệu được cải tiến và các chế độ đào tạo mới. Qwen2.5-Coder được đào tạo trên hơn 5.5 nghìn tỷ token với quy trình làm sạch dữ liệu tỉ mỉ và tạo dữ liệu tổng hợp; Qwen3-Coder nâng cao khả năng này bằng cách tiếp nhận 7.5 nghìn tỷ token với tỷ lệ mã 70%, tận dụng các mô hình trước đó để lọc và ghi lại các đầu vào nhiễu nhằm mang lại chất lượng dữ liệu vượt trội.
Những cải tiến chính tạo nên sự khác biệt của Qwen3-Coder là gì?
Một số cải tiến quan trọng giúp Qwen3-Coder trở nên khác biệt:
- Phối hợp tác vụ Agentic:Thay vì chỉ tạo các đoạn mã, Qwen3-Coder có thể tự động kết nối nhiều hoạt động—đọc tài liệu, gọi tiện ích và xác thực đầu ra—mà không cần sự can thiệp của con người.
- Ngân sách tư duy nâng cao:Các nhà phát triển có thể cấu hình lượng tính toán dành cho từng bước suy luận, cho phép tùy chỉnh sự cân bằng giữa tốc độ và tính kỹ lưỡng, điều này rất quan trọng đối với quá trình tổng hợp mã quy mô lớn.
- Tích hợp công cụ liền mạch:Giao diện dòng lệnh của Qwen3-Coder, “Qwen Code”, điều chỉnh các giao thức gọi hàm và lời nhắc tùy chỉnh để tích hợp với các công cụ phát triển phổ biến, giúp dễ dàng nhúng vào các đường ống CI/CD và IDE hiện có.
Qwen3‑Coder hoạt động như thế nào so với các đối thủ cạnh tranh?
Cuộc đối đầu chuẩn mực
Theo số liệu hiệu suất được Alibaba công bố, Qwen3-Coder vượt trội hơn các giải pháp thay thế hàng đầu trong nước—chẳng hạn như mô hình codex của DeepSeek và K2 của Moonshot AI—và ngang bằng hoặc vượt trội hơn khả năng lập trình của các dịch vụ hàng đầu tại Hoa Kỳ, trên một số tiêu chuẩn. Trong các đánh giá của bên thứ ba:
- Aider Đa Ngôn Ngữ: Qwen3-Coder-480B đạt được số điểm là 61.8%, minh họa khả năng tạo mã và lập luận đa ngôn ngữ mạnh mẽ.
- MBPP và HumanEval: Các thử nghiệm độc lập báo cáo rằng Qwen3-Coder-480B-A35B vượt trội hơn GPT-4.1 về cả tính chính xác về mặt chức năng và khả năng xử lý lời nhắc phức tạp, đặc biệt là trong các thử thách mã hóa nhiều bước.
- Biến thể tham số 480B đạt được tỷ lệ thực hiện thành công trên 85% SWE‑Bench Bộ đã được xác minh—vượt qua cả mô hình hàng đầu của DeepSeek (78%) và K2 của Moonshot (82%), và gần bằng Claude Sonnet 4 ở mức 86%.
So sánh với các mô hình độc quyền
Alibaba tuyên bố rằng khả năng tác nhân của Qwen3-Coder tương thích với Claude của Anthropic và GPT-4 của OpenAI trong quy trình mã hóa đầu cuối, một thành tựu đáng chú ý đối với một mô hình mã nguồn mở. Những người thử nghiệm ban đầu báo cáo rằng khả năng lập kế hoạch nhiều vòng, gọi công cụ động và sửa lỗi tự động của nó có thể xử lý các tác vụ phức tạp—chẳng hạn như xây dựng các ứng dụng web full-stack hoặc tích hợp các pipeline CI/CD—với rất ít sự can thiệp của con người. Những khả năng này được củng cố bởi khả năng tự xác thực của mô hình thông qua thực thi mã, một tính năng ít nổi bật hơn trong các LLM thuần túy tạo sinh.
Những cải tiến kỹ thuật đằng sau Qwen3‑Coder là gì?
Kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (MoE)
Cốt lõi của Qwen3-Coder nằm ở thiết kế MoE tiên tiến. Không giống như các mô hình dày đặc kích hoạt tất cả các tham số cho mỗi token, kiến trúc MoE sử dụng các mạng con chuyên biệt (chuyên gia) được thiết kế riêng cho từng loại token hoặc tác vụ cụ thể. Trong Qwen3-Coder, tổng cộng 480 tỷ tham số được phân bổ cho nhiều chuyên gia, với chỉ 35 tỷ tham số hoạt động cho mỗi token. Phương pháp này giúp giảm hơn 60% chi phí suy luận so với các mô hình dày đặc tương đương, đồng thời vẫn duy trì độ trung thực cao trong quá trình tổng hợp và gỡ lỗi mã.
Chế độ suy nghĩ và chế độ không suy nghĩ
Vay mượn từ những cải tiến rộng hơn của gia đình Qwen3, Qwen3‑Coder tích hợp một suy luận chế độ kép khuôn khổ:
- Chế độ suy nghĩ phân bổ “ngân sách suy nghĩ” lớn hơn cho các nhiệm vụ suy luận phức tạp, nhiều bước như thiết kế thuật toán hoặc tái cấu trúc tệp chéo.
- Chế độ không suy nghĩ cung cấp phản hồi nhanh chóng, theo ngữ cảnh phù hợp với việc hoàn thành mã đơn giản và các đoạn mã sử dụng API.
Việc chuyển đổi chế độ thống nhất này loại bỏ nhu cầu phải xử lý các mô hình riêng biệt cho các tác vụ được tối ưu hóa cho trò chuyện so với các tác vụ được tối ưu hóa cho suy luận, giúp hợp lý hóa quy trình làm việc của nhà phát triển.
Học tăng cường với tổng hợp trường hợp kiểm tra tự động
Một cải tiến nổi bật là cửa sổ ngữ cảnh 3K mã thông báo gốc của Qwen256‑Coder—gấp đôi dung lượng thông thường của các mô hình mở hàng đầu—và hỗ trợ lên đến một triệu mã thông báo thông qua các phương pháp ngoại suy (ví dụ: YaRN). Điều này cho phép mô hình xử lý toàn bộ kho lưu trữ, bộ tài liệu hoặc các dự án đa tệp chỉ trong một lần chạy, bảo toàn các phụ thuộc giữa các tệp và giảm các lời nhắc lặp lại. Các thử nghiệm thực nghiệm cho thấy việc mở rộng cửa sổ ngữ cảnh mang lại lợi ích tuy giảm dần nhưng vẫn có ý nghĩa về hiệu suất tác vụ dài hạn, đặc biệt là trong các tình huống học tăng cường dựa trên môi trường.
Các nhà phát triển có thể truy cập và sử dụng Qwen3‑Coder như thế nào?
Chiến lược phát hành Qwen3-Coder nhấn mạnh vào tính cởi mở và dễ áp dụng:
- Trọng số mô hình nguồn mở:Tất cả các điểm kiểm tra mô hình đều có sẵn trên GitHub theo Apache 2.0, cho phép minh bạch hoàn toàn và cải tiến do cộng đồng thúc đẩy.
- Giao diện dòng lệnh (Mã Qwen): Được phát triển từ Google Gemini Code, CLI hỗ trợ các lời nhắc tùy chỉnh, gọi hàm và kiến trúc plugin để tích hợp liền mạch với các hệ thống xây dựng và IDE hiện có.
- Triển khai trên nền tảng đám mây và tại chỗ: Hình ảnh Docker được cấu hình sẵn và biểu đồ Kubernetes Helm tạo điều kiện cho việc triển khai có thể mở rộng trong môi trường đám mây, trong khi các công thức lượng tử hóa cục bộ (lượng tử hóa động 2–8 bit) cho phép suy luận tại chỗ hiệu quả, ngay cả trên GPU thông thường.
- Truy cập API thông qua CometAPI: Các nhà phát triển cũng có thể tương tác với Qwen3-Coder thông qua các điểm cuối được lưu trữ trên các nền tảng như Sao chổiAPI, cung cấp mã nguồn mở(
qwen3-coder-480b-a35b-instruct) và phiên bản thương mại(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22) cùng mức giá. Phiên bản thương mại dài 1M. - Ôm mặt:Alibaba đã cung cấp miễn phí các trọng số Qwen3‑Coder và các thư viện đi kèm trên cả Hugging Face và GitHub, được đóng gói theo giấy phép Apache 2.0 cho phép sử dụng cho mục đích học thuật và thương mại mà không cần trả tiền bản quyền.
Tích hợp API và SDK thông qua CometAPI
CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.
Các nhà phát triển có thể tương tác với Qwen3-Bộ mã hóa thông qua API tương thích theo phong cách OpenAI, có sẵn qua CometAPI. Sao chổiAPI, cung cấp mã nguồn mở(qwen3-coder-480b-a35b-instruct) và phiên bản thương mại(qwen3-coder-plus; qwen3-coder-plus-2025-07-22) với cùng mức giá. Phiên bản thương mại dài 1M. Mã mẫu cho Python (sử dụng máy khách tương thích OpenAI) với các phương pháp hay nhất khuyến nghị cài đặt lấy mẫu là temperature = 0.7, top_p = 0.8, top_k = 20 và repetition_penalty = 1.05. Độ dài đầu ra có thể mở rộng lên đến 65,536 mã thông báo, phù hợp cho các tác vụ tạo mã lớn.
Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng của các mô hình trong Sân chơi và tham khảo ý kiến Hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API.
Bắt đầu nhanh với Hugging Face và Alibaba Cloud
Các nhà phát triển mong muốn thử nghiệm với Qwen3‑Coder có thể tìm thấy mô hình trên Hugging Face trong kho lưu trữ Qwen/Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Hướng dẫn. Tích hợp được sắp xếp hợp lý thông qua transformers thư viện (phiên bản ≥ 4.51.0 để tránh KeyError: 'qwen3_moe') và các máy khách Python tương thích với OpenAI. Một ví dụ tối thiểu:
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))
Xác định các công cụ tùy chỉnh và quy trình làm việc của tác nhân
Một trong những tính năng nổi bật của Qwen3‑Coder là gọi công cụ độngCác nhà phát triển có thể đăng ký các tiện ích bên ngoài—linters, formatters, test runner—và cho phép mô hình gọi chúng một cách tự động trong suốt phiên mã hóa. Khả năng này biến Qwen3‑Coder từ một trợ lý mã hóa thụ động thành một tác nhân mã hóa chủ động, có khả năng chạy thử nghiệm, điều chỉnh phong cách mã hóa và thậm chí triển khai các dịch vụ siêu nhỏ dựa trên ý định đàm thoại.
Qwen3‑Coder có thể hỗ trợ những ứng dụng tiềm năng và hướng đi nào trong tương lai?
Bằng cách kết hợp tính tự do của mã nguồn mở với hiệu suất cấp doanh nghiệp, Qwen3-Coder mở đường cho một thế hệ công cụ phát triển mới dựa trên AI. Từ kiểm tra mã tự động và kiểm tra tuân thủ bảo mật đến các dịch vụ tái cấu trúc liên tục và trợ lý dev-ops hỗ trợ AI, tính linh hoạt của mô hình này đã truyền cảm hứng cho cả các công ty khởi nghiệp và các nhóm đổi mới nội bộ.
Quy trình phát triển phần mềm
Những người dùng đầu tiên báo cáo giảm 30–50% thời gian dành cho mã hóa boilerplate, quản lý phụ thuộc và xây dựng khung ban đầu, cho phép các kỹ sư tập trung vào các nhiệm vụ thiết kế và kiến trúc có giá trị cao. Các bộ tích hợp liên tục có thể tận dụng Qwen3-Coder để tự động tạo các bài kiểm tra, phát hiện hồi quy và thậm chí đề xuất các giải pháp tối ưu hóa hiệu suất dựa trên phân tích mã theo thời gian thực.
Doanh nghiệp chơi
Khi các công ty trong lĩnh vực tài chính, chăm sóc sức khỏe và thương mại điện tử tích hợp Qwen3-Coder vào các hệ thống trọng yếu, các vòng phản hồi giữa nhóm người dùng và bộ phận R&D của Alibaba sẽ đẩy nhanh quá trình tinh chỉnh — chẳng hạn như tinh chỉnh theo từng miền cụ thể, nâng cao giao thức bảo mật và thắt chặt các plugin IDE. Hơn nữa, chiến lược nguồn mở của Alibaba khuyến khích sự đóng góp từ cộng đồng toàn cầu, thúc đẩy một hệ sinh thái sôi động gồm các tiện ích mở rộng, chuẩn mực và thư viện thực hành tốt nhất.
Kết luận
Tóm lại, Qwen3-Coder là một bước ngoặt trong lĩnh vực AI nguồn mở dành cho kỹ thuật phần mềm: một mô hình agent mạnh mẽ, không chỉ viết mã mà còn điều phối toàn bộ quy trình phát triển với sự giám sát tối thiểu của con người. Bằng cách cung cấp công nghệ miễn phí và dễ dàng tích hợp, Alibaba đang dân chủ hóa việc tiếp cận các công cụ AI tiên tiến và mở đường cho một kỷ nguyên mà việc sáng tạo phần mềm ngày càng trở nên cộng tác, hiệu quả và thông minh hơn.
Câu Hỏi Thường Gặp
Điều gì làm cho Qwen3‑Coder trở nên “có tính tác nhân”?
AI Agentic đề cập đến các mô hình có khả năng lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ nhiều bước một cách tự động. Khả năng của Qwen3-Coder trong việc gọi các công cụ bên ngoài, chạy thử nghiệm và quản lý cơ sở mã mà không cần sự can thiệp của con người là một ví dụ điển hình cho mô hình này.
Qwen3‑Coder có phù hợp để sử dụng trong sản xuất không?
Mặc dù Qwen3‑Coder cho thấy hiệu suất mạnh mẽ trong các bài kiểm tra chuẩn và thực tế, các doanh nghiệp nên tiến hành đánh giá theo từng lĩnh vực cụ thể và triển khai các biện pháp phòng ngừa (ví dụ: quy trình xác minh đầu ra) trước khi tích hợp vào quy trình sản xuất quan trọng.
Kiến trúc hỗn hợp chuyên gia mang lại lợi ích gì cho các nhà phát triển?
MoE giảm chi phí suy luận bằng cách chỉ kích hoạt các mạng con liên quan trên mỗi mã thông báo, cho phép tạo nhanh hơn và giảm chi phí tính toán. Hiệu quả này rất quan trọng để mở rộng quy mô trợ lý mã hóa AI trong môi trường đám mây.
