Агентное кодирование
мирового уровня
480 млрд параметров с архитектурой смеси экспертов и 35 млрд активных параметров. Нативный контекст 256К токенов с возможностью расширения до 1М. Производительность уровня Claude Sonnet 4.
Самая продвинутая агентная модель для кодирования
Прорывная производительность в реальной разработке ПО
Qwen3 Coder представляет новую парадигму в ИИ-разработке. Благодаря колоссальному масштабу и специализированным агентным способностям модель превосходно справляется со сложными многоэтапными задачами программирования, требующими планирования, использования инструментов и итеративного решения проблем.
Колоссальный масштаб
Архитектура смеси экспертов с 480 млрд параметров и 35 млрд активных параметров для непревзойдённого интеллекта в программировании
Расширенный контекст
Нативный контекст 256К токенов с возможностью расширения до 1М токенов для полного понимания репозиториев
Агентный интеллект
Продвинутые рассуждения для многоходовых взаимодействий, планирования, использования инструментов и решения сложных задач разработки ПО
Лучший в классе
Результаты на уровне Claude Sonnet 4 в бенчмарках агентного программирования, работы с браузером и использования инструментов
Продвинутые методы обучения
Сложно решить, легко проверить
Масштабирование предобучения
- 7,5 трлн токенов с 70% доли кода
- Нативная поддержка контекста 256К
- Расширение YaRN до 1М токенов
- Оптимизация для данных уровня репозитория
Code RL в масштабе
Крупномасштабное обучение с подкреплением на разнообразных реальных задачах программирования с автоматической генерацией тестовых случаев
- Значительное улучшение показателей успешности выполнения
- Повышение производительности во всех задачах программирования
- Способности решения реальных проблем
Долгосрочное агентное RL
Обучение многоходовым взаимодействиям с 20 000 параллельных сред на инфраструктуре Alibaba Cloud
- Лучшие в классе результаты SWE-Bench Verified
- Продвинутое планирование и использование инструментов
- Реальные задачи разработки ПО
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
Бесшовная интеграция для разработчиков
Работает с вашими любимыми инструментами
Qwen Code CLI
Исследовательский CLI-инструмент, адаптированный на основе Gemini CLI с улучшенным парсером и поддержкой инструментов
Совместимость с Claude Code
Используйте Qwen3-Coder с Claude Code через прокси API или настройку маршрутизатора
Интеграция с Cline
Настройка как OpenAI-совместимый провайдер с пользовательским базовым URL
Прямой доступ к API
RESTful API через Alibaba Cloud Model Studio
Реальные применения
От генерации кода до комплексной разработки ПО
Анализ репозиториев
Понимание целых кодовых баз с контекстным окном 256К-1М токенов
Многоэтапная отладка
Автономное решение проблем с итеративной отладкой и тестированием
Планирование архитектуры
Проектирование систем и принятие технических решений для сложных проектов
Рефакторинг кода
Масштабный рефакторинг с анализом зависимостей и проверками безопасности
Часто задаваемые вопросы
Что делает Qwen3 Coder «агентным»?
Qwen3 Coder способен на многоходовые диалоги, планирование сложных задач, автономное использование инструментов и итеративное решение проблем — выходя далеко за рамки простого автодополнения кода и действуя как интеллектуальный агент программирования.
Как работает архитектура с 480 млрд параметров?
Qwen3 Coder использует модель смеси экспертов с общим числом 480 млрд параметров, но только 35 млрд активных параметров на каждый запрос, обеспечивая огромные возможности при сохранении эффективности.
Каковы возможности контекстного окна?
Нативная поддержка 256К токенов с расширением до 1М токенов через YaRN. Это позволяет анализировать целые репозитории и выполнять сложные объёмные задачи программирования.
Какую пользу даёт обучение Code RL?
Обучение Code RL на разнообразных реальных задачах означает, что Qwen3 Coder генерирует код, который действительно работает в продакшне, с высокими показателями успешности выполнения и практическими способностями решения проблем.
Может ли Qwen3 Coder заменить Claude Sonnet 4?
Qwen3 Coder достигает сопоставимой с Claude Sonnet 4 производительности в бенчмарках агентного программирования, будучи специально оптимизированным для задач разработки ПО.
С какими инструментами интегрируется Qwen3 Coder?
Qwen3 Coder бесшовно работает с Qwen Code CLI, Claude Code, Cline и любым OpenAI-совместимым интерфейсом через наши API.
Подходит ли Qwen3 Coder для корпоративного использования?
Да! Масштабируемая инфраструктура Alibaba Cloud, корпоративный уровень API и проверенная производительность на сложных задачах разработки ПО.
Как начать работу с Qwen3 Coder?
Установите Qwen Code CLI через npm, получите API-ключи от Alibaba Cloud Model Studio или интегрируйте напрямую с вашими инструментами разработки.
Готовы испытать агентное программирование?
Присоединяйтесь к революции в ИИ-разработке