Die Sprachkompatibilität von Qwen3-Coder deckt 92 Programmiersprachen ab, von den gängigen Industriesprachen (Python/Java/C++) bis hin zu seltenen Dialekten (Verilog/COBOL), und die Genauigkeit der Konvertierung von mehrsprachigem Code erreicht 89,71 TP3T im IEEE-Standardtest. Die Leistung des Modells in Systemprogrammiersprachen (Rust/Go) ist besonders herausragend, wobei die Wahrscheinlichkeit, unsichere Codeblöcke zu generieren, die die Rust-Compilerprüfung bestehen, 931 TP3T erreicht. Praktische Fälle zeigen, dass, wenn Entwickler das Modell verwenden, um Python in CUDA zu konvertieren, die Annahmerate von Vorschlägen zur Leistungsoptimierung 801 TP3T übersteigt. Dies ist auf die im Trainingsprozess verwendete Mixed-Precision-Tokenizer-Technologie zurückzuführen, die das semantische Alignment zwischen Sprachen um das 2,3-fache verbessert. Der semantische Abgleich zwischen den Sprachen wird um den Faktor 2,3 verbessert. Für multinationale Teams reduziert diese Funktion die Kosten für die Pflege mehrerer Codebasen für 40%.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-Coder: Open-Source-Code-Generierung und intelligenter ProgrammierassistentDie
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