Le Codage Agentique
dans le Monde
Modèle Mixture-of-Experts de 480B paramètres avec 35B paramètres actifs. Contexte natif de 256K, extensible à 1M tokens. Performance de pointe comparable à Claude Sonnet 4.
Le Modèle de Code le Plus Agentique
Performances Révolutionnaires en Ingénierie Logicielle Réelle
Qwen3 Coder représente un nouveau paradigme dans le développement assisté par IA. Avec sa grande échelle et ses capacités agentiques spécialisées, il excelle dans les tâches de codage complexes multi-étapes qui nécessitent planification, utilisation d'outils et résolution itérative de problèmes.
Échelle Massive
Architecture Mixture-of-Experts de 480B paramètres avec 35B paramètres actifs pour une intelligence de codage inégalée
Contexte Étendu
Contexte natif de 256K tokens, extensible jusqu'à 1M tokens pour une compréhension complète au niveau du repository
Intelligence Agentique
Raisonnement avancé pour interactions multi-tours, planification, utilisation d'outils et tâches complexes d'ingénierie logicielle
État de l'Art
Comparable à Claude Sonnet 4 sur les benchmarks de Codage Agentique, Utilisation de Navigateur et Utilisation d'Outils
Méthodes d'Entraînement Avancées
Difficile à Résoudre, Facile à Vérifier
Pré-Entraînement à Grande Échelle
- 7,5T tokens avec 70% de ratio de code
- Support natif de contexte 256K
- Extension YaRN jusqu'à 1M tokens
- Optimisé pour les données à l'échelle du repository
Code RL à Grande Échelle
Apprentissage par renforcement à grande échelle sur des tâches de codage diverses du monde réel avec génération automatique de cas de test
- Taux de succès d'exécution considérablement améliorés
- Performance améliorée sur toutes les tâches de codage
- Capacités de résolution de problèmes du monde réel
Agent RL Long Horizon
Entraînement d'interaction multi-tours avec 20 000 environnements parallèles sur l'infrastructure Alibaba Cloud
- Performance état de l'art sur SWE-Bench Verified
- Planification et utilisation d'outils avancées
- Tâches d'ingénierie logicielle du monde réel
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
Intégration Transparente pour Développeurs
Fonctionne avec Vos Outils Préférés
Qwen Code CLI
Outil CLI à des fins de recherche adapté de Gemini CLI avec analyseur amélioré et support d'outils
Compatible Claude Code
Utilisez Qwen3-Coder avec Claude Code via l'API proxy ou la personnalisation du routeur
Intégration Cline
Configurez comme fournisseur compatible OpenAI avec URL de base personnalisée
Accès API Direct
Accès API RESTful via Alibaba Cloud Model Studio
Applications Concrètes
De la Génération de Code à l'Ingénierie Logicielle Complexe
Analyse de Repository
Comprendre des bases de code entières avec une fenêtre de contexte de 256K-1M tokens
Débogage Multi-Étapes
Résolution autonome de problèmes avec débogage et tests itératifs
Planification d'Architecture
Conception système et prise de décisions techniques pour projets complexes
Refactorisation de Code
Refactorisation à grande échelle avec analyse des dépendances et vérifications de sécurité
Questions Fréquemment Posées
Qu'est-ce qui rend Qwen3 Coder 'agentique' ?
Qwen3 Coder peut engager des interactions multi-tours, planifier des tâches complexes, utiliser des outils de manière autonome et résoudre des problèmes de façon itérative - allant bien au-delà de la simple complétion de code pour agir comme un véritable agent de codage intelligent.
Comment fonctionne l'architecture à 480B paramètres ?
Qwen3 Coder utilise un modèle Mixture-of-Experts avec 480B paramètres au total mais seulement 35B paramètres actifs par inférence, offrant une capacité massive tout en maintenant l'efficacité.
Quelle est la capacité de la fenêtre de contexte ?
Support natif pour 256K tokens, extensible à 1M tokens avec YaRN. Cela permet l'analyse de repositories entiers et des tâches de codage complexes et longues.
Comment l'entraînement Code RL me bénéficie-t-il ?
L'entraînement Code RL sur diverses tâches réelles signifie que Qwen3 Coder génère du code qui fonctionne réellement en production, avec des taux de succès d'exécution élevés et des capacités de résolution de problèmes pratiques.
Qwen3 Coder peut-il remplacer Claude Sonnet 4 ?
Qwen3 Coder atteint des performances comparables à Claude Sonnet 4 sur les benchmarks de Codage Agentique tout en étant spécifiquement optimisé pour les tâches d'ingénierie logicielle.
Avec quels outils Qwen3 Coder s'intègre-t-il ?
Qwen3 Coder fonctionne parfaitement avec Qwen Code CLI, Claude Code, Cline, et toute interface compatible OpenAI via nos points d'accès API.
Qwen3 Coder convient-il à un usage entreprise ?
Absolument ! Avec une infrastructure évolutive sur Alibaba Cloud, un accès API de niveau entreprise, et des performances prouvées sur des tâches d'ingénierie logicielle complexes.
Comment commencer avec Qwen3 Coder ?
Installez Qwen Code CLI via npm, obtenez des identifiants API depuis Alibaba Cloud Model Studio, ou intégrez directement avec vos outils de développement existants.
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