Qwen3-Coder：开源代码生成与智能编程助手

Qwen3-Coder 是由阿里巴巴云 Qwen 团队开发的一个开源大型语言模型系列，专注于代码生成与智能编程。它的核心产品是 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，一个拥有480亿参数的混合专家模型（MoE），激活参数为35亿。它支持256K令牌的原生上下文长度，并可通过扩展方法达到100万令牌。Qwen3-Coder 在代码生成、代码修复和代理任务（如浏览器操作和工具使用）中表现出色，性能媲美 Claude Sonnet 4。它通过开源的命令行工具 Qwen Code 提供增强的编码支持，适合开发者处理复杂代码任务。模型支持100多种语言，特别在多语言代码生成和系统编程上有优异表现。所有模型在 Apache 2.0 许可下开源，开发者可自由下载和定制。

功能列表

• 代码生成：生成高质量代码，支持92种编程语言，包括 Python、C++、Java 等。
• 代码修复：自动检测和修复代码中的错误，提高编程效率。
• 代码补全：支持代码片段的填充补全，优化开发流程。
• 代理任务支持：集成外部工具，执行浏览器操作、处理复杂任务。
• 长上下文处理：原生支持256K令牌上下文，可扩展至1M令牌，适合处理大型代码库。
• 多语言支持：覆盖100多种语言和方言，适合多语言开发和翻译。
• 命令行工具：提供 Qwen Code，优化解析器和工具支持，简化代码管理和自动化任务。
• 开源模型：提供多种模型规模（0.6B至480B），支持开发者定制和微调。

使用帮助

安装与部署

Qwen3-Coder 模型托管在 GitHub 上，开发者可通过以下步骤安装和使用：

1. 克隆仓库
   在终端运行以下命令克隆 Qwen3-Coder 仓库：

   git clone https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder.git
   

   这会将项目文件下载到本地。

2. 安装依赖
   进入项目目录并安装必要的 Python 依赖：

   cd Qwen3-Coder
   pip install -e ./"[gui,rag,code_interpreter,mcp]"
   

   如果只需要最小依赖，可以运行 pip install -e ./。

3. 配置环境变量
   Qwen3-Coder 支持通过 Alibaba Cloud 的 DashScope API 或本地部署模型使用。
   • 使用 DashScope API：设置环境变量以使用云服务：

     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"
     

     API 密钥可从 Alibaba Cloud 的 DashScope 平台获取。

   • 本地部署：使用 llama.cpp 或 Ollama 部署模型。
     • 使用 Ollama：安装 Ollama（版本0.6.6或更高），运行：

       ollama serve
       ollama run qwen3:8b
       

       设置上下文长度和生成参数：

       /set parameter num_ctx 40960
       /set parameter num_predict 32768
       

       API 地址为 http://localhost:11434/v1/。

     • 使用 llama.cpp：运行以下命令启动服务：

       ./llama-server -hf Qwen/Qwen3-8B-GGUF:Q8_0 --jinja --reasoning-format deepseek -ngl 99 -fa -sm row --temp 0.6 --top-k 20 --top-p 0.95 --min-p 0 -c 40960 -n 32768 --no-context-shift --port 8080
       

       这将启动一个本地服务，API 地址为 http://localhost:8080/v1。

4. 下载模型
   模型权重可从 Hugging Face 或 ModelScope 下载。例如：
   • Hugging Face: https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
   • ModelScope: https://modelscope.cn/organization/qwen
     使用 transformers 库加载模型：

   from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
   device = "cuda"  # 使用 GPU
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct")
   model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct", device_map="auto").eval()
   

使用 Qwen3-Coder

Qwen3-Coder 提供多种功能，以下是主要功能的详细操作流程：

1. 代码生成
   Qwen3-Coder 可生成高质量代码。例如，生成快速排序算法：

   input_text = "#write a quick sort algorithm"
   model_inputs = tokenizer([input_text], return_tensors="pt").to(device)
   generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=False)[0]
   output = tokenizer.decode(generated_ids[len(model_inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)
   print(output)
   

   模型会返回完整的快速排序代码。支持的编程语言包括 C、C++、Python、Java 等，适合多种开发场景。

2. 代码补全
   Qwen3-Coder 支持代码填充补全（Fill-in-the-Middle）。例如，补全快速排序函数：

   input_text = """<|fim_prefix|>def quicksort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] <|fim_suffix|> middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x > pivot] return quicksort(left) + middle + quicksort(right)<|fim_middle|>"""
   messages = [{"role": "system", "content": "You are a code completion assistant."}, {"role": "user", "content": input_text}]
   text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
   model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
   generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=False)[0]
   output = tokenizer.decode(generated_ids[len(model_inputs.input_ids[0]):], skip_special_tokens=True)
   print(output)
   

   模型会自动补全缺失的代码部分。

3. 代码修复
   Qwen3-Coder 可检测并修复代码错误。用户可输入包含错误的代码，模型会返回修复后的版本。例如，在 Aider 基准测试中，Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 得分与 GPT-4o 相当，适合复杂错误修复。
4. 使用 Qwen Code 工具
   Qwen Code 是一个命令行工具，优化了 Qwen3-Coder 的解析和工具支持。运行以下命令：

   cd your-project/
   qwen
   

   示例命令：

   • 查看项目架构：qwen > Describe the main pieces of this system's architecture
   • 改进函数：qwen > Refactor this function to improve readability and performance
   • 生成文档：qwen > Generate comprehensive JSDoc comments for this function
     该工具支持自动化任务，如处理 git 提交和代码重构。
5. 代理任务
   Qwen3-Coder 支持代理任务，例如浏览器操作或工具调用。配置方法：
   • 设置 API 提供商为 OpenAI Compatible。
   • 输入 DashScope API 密钥。
   • 设置自定义 URL：https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1。
   • 选择模型：qwen3-coder-plus。
     模型可处理复杂的代理任务，如自动化脚本执行或浏览器交互。

注意事项

• 上下文长度：默认支持256K令牌，适合大型代码库分析。使用 YaRN 可扩展至1M令牌。
• 硬件要求：推荐使用 GPU（如 CUDA 设备）以提高推理速度。较小模型（如 Qwen3-8B）适合低资源环境。
• 许可：模型在 Apache 2.0 许可下开源，允许自由使用和修改，但商业用途需遵守许可协议。

应用场景

1. 软件开发
   开发者可使用 Qwen3-Coder 快速生成代码、修复错误或补全函数，适合从初学者到专业开发者的各种项目。例如，生成 Web 应用后端代码或优化嵌入式系统代码。
2. 自动化工作流
   通过 Qwen Code 工具，开发者可自动化处理 git 提交、代码重构或文档生成，适合团队协作和 DevOps 场景。
3. 多语言项目
   Qwen3-Coder 支持100多种语言，适合开发多语言应用或进行代码翻译，如将 Python 代码转换为 C++。
4. 大型代码库管理
   256K令牌的上下文支持让模型能处理大型代码库，适合分析和优化复杂项目，如企业级软件或开源仓库。

QA

1. Qwen3-Coder 支持哪些编程语言？
   它支持92种编程语言，包括 Python、C、C++、Java、JavaScript 等，覆盖主流开发需求。
2. 如何处理大型代码库？
   模型原生支持256K令牌上下文，可通过 YaRN 扩展至1M令牌。使用 Qwen Code 工具可直接查询和编辑大型代码库。
3. Qwen3-Coder 是否免费？
   模型在 Apache 2.0 许可下开源，免费下载和使用。商业用途需遵守许可协议。
4. 如何优化模型性能？
   使用 GPU 设备（如 CUDA）可提高推理速度。调整参数如 max_new_tokens 和 top_p 可优化生成质量。