通义千问重磅推出Qwen3-Coder，AI编程实力直追Claude Sonnet4

Qwen3-Coder横空出世，AI编程新秀挑战行业巨头

　　 7月23日，通义千问正式推出Qwen3-Coder，这是目前通义千问系列中代码处理能力最强的模型。 此次发布的Qwen3-Coder在代码生成、理解与优化等方面表现出色，显示出通义千问在人工智能领域持续深耕的决心。随着技术的不断进步，这类高性能代码模型有望在软件开发、自动化编程等领域发挥更大作用，提升开发效率并降低技术门槛。对于开发者而言，这无疑是一个值得期待的进展。

　　 据介绍，Qwen3-Coder拥有多个尺寸，当前最强大的版本是Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。

　　 这是一款拥有480B参数、在运行时激活35B参数的MoE模型，原生支持256Ktoken的上下文长度，并可通过YaRN技术扩展至1Mtoken。该模型在代码理解和智能代理（Agent）能力方面表现出色，展现出强大的性能优势。 从技术角度来看，这种参数规模与架构设计的结合，标志着大模型在资源效率与能力上限之间的平衡取得了重要进展。尤其在支持超长上下文和强化代码处理能力方面，为实际应用场景提供了更广阔的可能性。同时，模型在Agent能力上的提升，也预示着其在自动化任务处理、交互式服务等领域的应用潜力将进一步释放。

　　 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct在Agentic Coding、Agentic Browser-Use和Agentic Tool-Use上取得了开源模型的SOTA效果，可与Claude Sonnet4媲美。

　　 与此同时，通义千问推出并开源了一款支持代理式编程的命令行工具：QwenCode。

　　 QwenCode是在GeminiCode的基础上进行了二次开发，同时对prompt设计和工具调用协议进行了适配优化，从而更好地发挥Qwen3-Coder在AgenticCoding任务中的性能表现。 我认为，这种基于已有模型进行针对性优化的方式，体现了当前AI开发中对模型实用性和任务适配性的高度重视。通过调整提示词和工具调用机制，不仅能够提升模型在特定场景下的表现，也为后续的模型迭代和应用拓展提供了更清晰的方向。这种方式有助于推动AI在实际开发流程中的深度融合与高效应用。

　　 另外，Qwen3-Coder可以和社区优秀的编程工具结合，如Claude Code、Cline等。