今天，阿里正式發布 Qwen3-Coder，這是阿里迄今為止最具代理能力的代碼模型。

Qwen3-Coder 擁有多個尺寸，其中當前最強大的版本為Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。這是一個 480B 參數激活 35B 參數的 MoE 模型，原生支持 256K token 的上下文并可通過 YaRN 擴展到 1M token，擁有卓越的代碼和 Agent 能力。

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 上取得了開源模型的 SOTA 效果，可以與 Claude Sonnet4 媲美

據阿里官方介紹，借助Qwen3-Coder，剛入行的程序員一天就能完成資深程序員一周的工作，生成一個品牌官網最快只需5分鐘。

與此同時，阿里還推出并開源了一款用于代理式編程的命令行工具：Qwen Code。

Qwen Code 基于 Gemini Code 進行二次開發，但阿里進行了 prompt 和工具調用協議適配，使得 Qwen Code 可以最大程度激發 Qwen3-Coder 在 Agentic Coding 任務上的表現。

另外，Qwen3-Coder 可以和社區優秀的編程工具結合，如 Claude Code、Cline 等。這一模型已在阿里云旗下大模型服務平臺百煉上線，其API采用了階梯計費的方式，根據輸入token量調整價格。

在256K～1M一檔，其輸入價格為6美元/百萬token，輸出價格為60美元/百萬token。相比之下，Claude Sonnet 4的輸入輸出價格分別為3美元/百萬token、15美元/百萬token，與Qwen3-Coder 128k～256k一檔的價格持平。

Qwen3-Code的大規模強化學習

這次阿里從不同角度對Qwen3-Coder進行Scaling，以提升模型的代碼能力：

數據擴展：總計 7.5T（代碼占比 70%），在保持通用與數學能力的同時，具備卓越的編程能力；上下文擴展：原生支持 256K 上下文，借助 YaRN 可拓展至 1M，專為倉庫級和動態數據（如 Pull Request）優化，助力 Agentic Coding；合成數據擴展：利用 Qwen2.5-Coder 對低質數據進行清洗與重寫，顯著提升整體數據質量。

與當前社區普遍聚焦于競賽類代碼生成不同，阿里認為所有的代碼任務天然適合執行驅動的大規模強化學習。因此阿里選擇在更豐富的真實代碼任務上擴展 Code RL 訓練。

通過自動擴展測試樣例，阿里構造了大量高質量的訓練實例，成功釋放了強化學習的潛力：不僅顯著提升了代碼執行成功率，還對其他任務帶來增益。

在Long-Horizon RL階段，模型學會了在真實軟件工程環境中進行多輪交互——規劃、執行、接受反饋、再決策。阿里在 Qwen3-Coder 的后訓練階段執行了 Agent RL，鼓勵模型通過多輪交互的方式利用工具解決問題。

而Agent RL 的主要挑戰在于 Environment Scaling，阿里實現了可驗證環境的擴展系統，借助阿里云的基礎設施，實現同時運行 20k 獨立環境。這一套基礎設施可以提供大規模的強化學習反饋和評測，最終阿里在 SWE-bench Verified 上實現了開源模型 SOTA 的效果。

Qwen3-Coder的生態集成

Qwen3-Coder推出多元化的使用方案，降低開發者接入門檻。自研的Qwen Code工具基于Gemini Code進行優化，通過prompt和工具調用協議適配，最大化激發模型在代理式編程任務上的表現。

該模型同時支持與Claude Code的集成使用，開發者可通過阿里云百煉平臺申請API密鑰，采用兩種接入方案實現無縫對接。Qwen3-Coder還兼容Cline等主流編程工具。

通過百煉API平臺，開發者可直接調用該模型服務，阿里云提供了完整的示例代碼和配置指南，支持快速部署和測試：

Qwen Code 是一個 CLI工具，修改自Gemini CLI，針對 Qwen3?Coder系列的模型增強了解析器和工具支持。step1：安裝Qwen Code確保已安裝 Node.js 20 及以上版本，可以通過以下命令安裝：step2：通過 npm 管理器安裝 Qwen Code從 npm 包安裝：從源碼安裝：step3：配置環境變量（使用 OpenAI SDK 調用 LLM）Qwen Code 支持 OpenAI SDK 調用 LLM，你可以導出以下環境變量，或者簡單地將其放在 .envfile 中。

除了 Qwen?Code 之外，現在還可以將 Qwen3?Coder 與 Claude?Code 搭配使用。只需在阿里云百煉平臺申請?API? Key，并安裝?Claude?Code，即可開始暢享編碼體驗。阿里提供了兩種接入方式，幫助無縫地用 Qwen3?Coder 進行編碼：

方案?1：使用dashscope提供的代理 ?API只需要將Anthropic的base url替換成dashscope上提供的endpoint即可。至此就可以直接輸入claude 開始使用 Qwen3-Coder & Claude Code方案?2：使用 claude-code-config 自定義路由claude-code-router是一個第三方的路由工具，用于為?Claude?Code?靈活地切換不同的后端 API。dashscope平臺提供了一個簡單的擴展包 claude-code-config，可為 claude-code-router 生成包含 dashscope 支持的默認配置。生成配置文件和插件目錄：該命令會自動生成 ccr 所需的配置文件和插件目錄。你也可以手動調整~/.claude-code-router/config.json 和 ~/.claude-code-router/plugins/中的配置。最后，通過 ccr 開始使用 Claude Code：

至此即可通過 ccr 使用 Claude?Code 暢享 Qwen3?Coder 的強大編碼能力。而如果開發者想通過百煉API平臺，可接調用該模型服務，阿里云也提供了完整的示例代碼和配置指南，支持快速部署和測試：

Demo示例

正式發布時，Qwen官方也提供了Qwen3-Coder的部分用例。

例如，可以讓其打造一個基于物理的煙囪拆除模擬，按照實際需求受控爆炸。

還有網友讓Qwen3-Coder出了一道3D HTML開發題，內容是創建一個3D旋轉的立方體展示臺，六個面顯示不同顏色，自動旋轉，添加光照效果和陰影等。

Qwen3-Coder交付的結果完成度不錯，基本實現了主要功能，旋轉動效、陰影等處理到位。

市場前景：瞄準編程AI助手增長空間

阿里云表示將繼續提升Coding Agent效果，希望承擔更多復雜軟件工程任務，釋放開發者生產力。公司計劃推出更多模型尺寸版本，在保證效果的同時降低部署成本。

該公司正積極探索Coding Agent的自我改進能力，這一技術方向被視為編程AI發展的關鍵突破點。隨著企業對自動化編程需求的增長，代碼生成模型市場預期將迎來快速擴張。

Qwen3-Coder的發布時機正值全球科技公司加速布局AI編程助手，該產品的開源策略和多工具兼容性有望在激烈的市場競爭中獲得差異化優勢。