Agentische Programmierung
auf Weltklasse-Niveau
480 Milliarden Parameter Mixture-of-Experts Modell mit 35 Milliarden aktiven Parametern. Nativer 256K Kontext, erweiterbar auf 1 Million Token. Spitzenleistung vergleichbar mit Claude Sonnet 4.
Das fortschrittlichste agentische Code-Modell
Durchbruchsleistung in der realen Softwareentwicklung
Qwen3 Coder repräsentiert ein neues Paradigma in der KI-gestützten Entwicklung. Mit enormer Skalierung und spezialisierten agentischen Fähigkeiten glänzt es bei komplexen, mehrstufigen Programmieraufgaben, die Planung, Tool-Nutzung und iterative Problemlösung erfordern.
Enorme Skalierung
480 Milliarden Parameter Mixture-of-Experts Architektur mit 35 Milliarden aktiven Parametern für unvergleichliche Programmier-Intelligenz
Erweiterter Kontext
Nativer 256K Token-Kontext, erweiterbar auf 1 Million Token für umfassendes Repository-Verständnis
Agentische Intelligenz
Erweiterte Reasoning-Fähigkeiten für Multi-Turn-Interaktionen, Planung, Tool-Nutzung und komplexe Software-Engineering-Aufgaben
State-of-the-Art
Vergleichbar mit Claude Sonnet 4 bei agentischer Programmierung, Browser-Nutzung und Tool-Verwendung
Fortschrittliche Trainingsmethoden
Schwer zu lösen, einfach zu verifizieren
Skaliertes Pre-Training
- 7,5 Billionen Token mit 70% Code-Anteil
- Native 256K Kontext-Unterstützung
- YaRN-Erweiterung bis zu 1 Million Token
- Optimiert für Repository-umfassende Daten
Code RL im großen Maßstab
Großangelegtes Reinforcement Learning bei vielfältigen realen Programmieraufgaben mit automatischer Testfall-Generierung
- Deutlich verbesserte Ausführungs-Erfolgsraten
- Bessere Leistung bei allen Programmieraufgaben
- Reale Problemlösungskapazitäten
Langzeithorizont Agent RL
Multi-Turn-Interaktions-Training mit 20.000 parallelen Umgebungen auf Alibaba Cloud-Infrastruktur
- State-of-the-Art SWE-Bench Verified Leistung
- Erweiterte Planung und Tool-Nutzung
- Reale Software-Engineering-Aufgaben
Scaling Code RL: Hard to Solve, Easy to Verify
Unlike the prevailing focus on competitive-level code generation, we believe all code tasks are naturally well-suited for execution-driven large-scale reinforcement learning.
- Automatically scaling test cases of diversity coding tasks
- High-quality training instances creation
- Unlocking the full potential of reinforcement learning
Scaling Long-Horizon RL
In real-world software engineering tasks like SWE-Bench, Qwen3-Coder must engage in multi-turn interaction with the environment, involving planning, using tools, receiving feedback, and making decisions.
- 20,000 independent environments in parallel
- Leveraging Alibaba Cloud's infrastructure
- State-of-the-art SWE-Bench Verified performance
Nahtlose Entwickler-Integration
Funktioniert mit Ihren bevorzugten Tools
Qwen Code CLI
CLI-Tool für Forschungszwecke, adaptiert von Gemini CLI mit verbessertem Parser und Tool-Support
Claude Code-kompatibel
Verwenden Sie Qwen3-Coder mit Claude Code über Proxy-API oder Router-Anpassung
Cline-Integration
Konfigurieren als OpenAI-kompatiblen Provider mit angepasster Base-URL
Direkter API-Zugang
RESTful API-Zugang über Alibaba Cloud Model Studio
Praxisnahe Anwendungen
Von Code-Generierung bis zu komplexer Softwareentwicklung
Repository-Analyse
Verstehen Sie ganze Codebases mit 256K-1M Token Context Window
Mehrstufiges Debugging
Autonome Problemlösung mit iterativem Debugging und Testing
Architektur-Planung
Systemdesign und technische Entscheidungsfindung für komplexe Projekte
Code-Refactoring
Großangelegtes Refactoring mit Abhängigkeitsanalyse und Sicherheitsprüfungen
Häufig gestellte Fragen
Was macht Qwen3 Coder 'agentisch'?
Qwen3 Coder kann sich an mehrstufigen Interaktionen beteiligen, komplexe Aufgaben planen, Tools autonom nutzen und Probleme iterativ lösen - weit über einfache Code-Vervollständigung hinausgehend agiert es als intelligenter Programmier-Agent.
Wie funktioniert die 480-Milliarden-Parameter-Architektur?
Qwen3 Coder nutzt ein Mixture-of-Experts-Modell mit 480 Milliarden Gesamtparametern, aber nur 35 Milliarden aktiven Parametern pro Inferenz, was enorme Leistungsfähigkeit bei gleichbleibender Effizienz bietet.
Welche Kontextfenster-Fähigkeiten sind verfügbar?
Native Unterstützung für 256K Token, erweiterbar auf 1 Million Token mit YaRN. Das ermöglicht die Analyse ganzer Repositories und komplexer, umfangreicher Programmieraufgaben.
Welche Vorteile bietet das Code RL Training?
Code RL Training auf verschiedenen realen Aufgaben bedeutet, dass Qwen3 Coder Code generiert, der tatsächlich in der Produktion funktioniert - mit hohen Erfolgsraten und praktischen Problemlösungsfähigkeiten.
Kann Qwen3 Coder Claude Sonnet 4 ersetzen?
Qwen3 Coder erreicht vergleichbare Leistung zu Claude Sonnet 4 bei agentischen Programmier-Benchmarks und ist speziell für Software-Engineering-Aufgaben optimiert.
Mit welchen Tools lässt sich Qwen3 Coder integrieren?
Qwen3 Coder arbeitet nahtlos mit Qwen Code CLI, Claude Code, Cline und jeder OpenAI-kompatiblen Schnittstelle über unsere API-Endpunkte zusammen.
Ist Qwen3 Coder für Unternehmenseinsatz geeignet?
Absolut! Mit skalierbarer Infrastruktur auf Alibaba Cloud, Enterprise-Grade-API-Zugang und bewährter Leistung bei komplexen Software-Engineering-Aufgaben.
Wie kann ich mit Qwen3 Coder starten?
Installieren Sie Qwen Code CLI über npm, holen Sie sich API-Zugangsdaten vom Alibaba Cloud Model Studio oder integrieren Sie es direkt in Ihre bestehenden Entwicklungstools.
Bereit für agentische Programmierung?
Werden Sie Teil der Revolution in der KI-gestützten Softwareentwicklung