Agentisch Coderen
in de Wereld
480B-parameter Mixture-of-Experts model met 35B actieve parameters. Native 256K context, uitbreidbaar tot 1M tokens. State-of-the-art prestaties vergelijkbaar met Claude Sonnet 4.
Het Meest Agentische Codemodel
Doorbraakprestaties in Praktische Software Engineering
Qwen3 Coder vertegenwoordigt een nieuw paradigma in AI-ondersteunde ontwikkeling. Met enorme schaal en gespecialiseerde agentische mogelijkheden blinkt het uit in complexe, meerstaps programmeerklussen die planning, toolgebruik en iteratieve probleemoplossing vereisen.
Enorme Schaal
480B-parameter Mixture-of-Experts architectuur met 35B actieve parameters voor ongeëvenaarde code-intelligentie
Uitgebreide Context
Native 256K token context, uitbreidbaar tot 1M tokens voor volledig begrip op repository-niveau
Agentische Intelligentie
Geavanceerd redeneren voor multi-turn interacties, planning, toolgebruik en complexe software engineering taken
State-of-the-Art
Vergelijkbaar met Claude Sonnet 4 op Agentisch Coderen, Browser-gebruik en Tool-gebruik benchmarks
Geavanceerde Trainingsmethoden
Moeilijk op te Lossen, Makkelijk te Verifiëren
Pre-training Opschalen
- 7.5T tokens met 70% code-ratio
- Native 256K context ondersteuning
- YaRN uitbreiding tot 1M tokens
- Geoptimaliseerd voor repo-schaal data
Code RL op Schaal
Grootschalige reinforcement learning op diverse praktische programmeerklussen met automatische testcase-generatie
- Significant verbeterde uitvoeringssuccespercentages
- Betere prestaties op alle programmeerklussen
- Praktische probleemoplossingsmogelijkheden
Lange-Termijn Agent RL
Multi-turn interactietraining met 20.000 parallelle omgevingen op Alibaba Cloud infrastructuur
- State-of-the-art SWE-Bench Verified prestaties
- Geavanceerde planning en toolgebruik
- Praktische software engineering taken
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
Naadloze Developer Integratie
Werkt met Jouw Favoriete Tools
Qwen Code CLI
CLI-tool voor onderzoek, aangepast van Gemini CLI met verbeterde parser en toolondersteuning
Claude Code Compatibel
Gebruik Qwen3-Coder met Claude Code via proxy API of router-aanpassingen
Cline Integratie
Configureer als OpenAI Compatible provider met aangepaste basis-URL
Directe API Toegang
RESTful API toegang via Alibaba Cloud Model Studio
Praktijktoepassingen
Van Codegeneratie tot Complexe Software Engineering
Repository Analyse
Begrijp complete codebases met 256K-1M token contextvenster
Multi-stap Debugging
Autonome probleemoplossing met iteratief debuggen en testen
Architectuurplanning
Systeemontwerp en technische besluitvorming voor complexe projecten
Code Refactoring
Grootschalige refactoring met afhankelijkheidsanalyse en veiligheidscontroles
Veelgestelde Vragen
Wat maakt Qwen3 Coder 'agentisch'?
Qwen3 Coder kan multi-turn gesprekken voeren, complexe taken plannen, tools zelfstandig gebruiken en iteratief problemen oplossen - veel verder gaand dan simpele code-aanvulling door te fungeren als een intelligente codeeragent.
Hoe werkt de 480B parameter architectuur?
Qwen3 Coder gebruikt een Mixture-of-Experts model met 480B totale parameters maar slechts 35B actieve parameters per inferentie, wat enorme capaciteit biedt terwijl de efficiëntie behouden blijft.
Wat is de contextvenster-capaciteit?
Native ondersteuning voor 256K tokens, uitbreidbaar tot 1M tokens met YaRN. Dit maakt analyse van complete repositories en complexe, langdurige programmeerklussen mogelijk.
Wat voor voordeel heb ik van Code RL training?
Code RL training op diverse praktijktaken betekent dat Qwen3 Coder code genereert die daadwerkelijk werkt in productie, met hoge uitvoeringssuccespercentages en praktische probleemoplossingsmogelijkheden.
Kan Qwen3 Coder Claude Sonnet 4 vervangen?
Qwen3 Coder behaalt vergelijkbare prestaties als Claude Sonnet 4 op Agentisch Coderen benchmarks terwijl het specifiek geoptimaliseerd is voor software engineering taken.
Met welke tools integreert Qwen3 Coder?
Qwen3 Coder werkt naadloos samen met Qwen Code CLI, Claude Code, Cline en elke OpenAI-compatibele interface via onze API endpoints.
Is Qwen3 Coder geschikt voor zakelijk gebruik?
Zeker! Met schaalbare infrastructuur op Alibaba Cloud, enterprise-grade API toegang en bewezen prestaties op complexe software engineering taken.
Hoe begin ik met Qwen3 Coder?
Installeer Qwen Code CLI via npm, verkrijg API-inloggegevens van Alibaba Cloud Model Studio, of integreer direct met je bestaande ontwikkeltools.
Klaar om Agentisch Coderen te Ervaren?
Sluit je aan bij de revolutie in AI-ondersteunde softwareontwikkeling