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7 月 23 日，Qwen3-Coder 正式推出，这款模型是阿里巴巴迄今为止最强大的代码模型。Qwen3-Coder 提供多种版本，其中包括 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。这一模型的参数总量达到 480B，激活参数为 35B，采用 MoE 结构，原生支持 256K token 的上下文，并可通过 YaRN 扩展至 1M token，展现出卓越的代码生成和智能体能力。Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 等方面达到了开源模型的顶尖效果，性能可与 Claude Sonnet4 相媲美。那么，它的表现究竟如何呢？
今天早上，我刚刚起床，便发现朋友圈里已经被 Qwen 的消息刷屏。
没有人预计到，就在这个平常的周三早晨，千问团队在前一天刚发布了 Qwen3-235B 的小版本更新后，竟然 直接开源了 Qwen 系列中参数最多的模型 Qwen3-Coder-480B-A35B，其能力甚至达到与 Claude Sonnet 4 不相上下。
值得注意的是，此前 Qwen 系列的最大模型分别为 Qwen1.5-110B、Qwen2.5-72B 和 Qwen3-235B-A22B。而上一次开源的编程模型则是 Qwen2.5-Coder-32B。
这次的 Qwen3-Coder 不仅参数大幅提升，能力也显著增强，并且依旧保持开源，实在令人惊讶。
不过仔细推敲，这一切似乎又有其合理性。接下来，我将深入分析阿里为何选择开源如此强大的编程模型。
在此之前，我们先进入实测环节。
真实体验：实战评测 Qwen3-Coder
虽然跑分令人印象深刻，但实际体验才是关键。目前已有多个平台迅速上线 Qwen3-Coder 模型，测试变得非常方便。
场景一：SVG 图像生成
我们先从一个简单的案例开始。之前有位国外博主 Simon Willison 喜欢让大模型“生成骑自行车的鹈鹕的 SVG”来测试模型的能力。为了避免模型针对这个特定案例进行训练，我们换一个提示：
生成一个皮卡丘打篮球的 SVG
在 QwenChat 网页版的预览模式下进行生成：
对比一下 K2 的生成结果：
从结果来看，两个模型都能识别皮卡丘的特征，但 Qwen3-Coder 对身体结构的理解更为精准，并且成功描绘了场地和篮筐；而 K2 的“打”动作则在身体逻辑上显得不够合理。
场景二：3D 动态网页演示
接下来，我们设计一个较为复杂的动态页面。提示如下：
在 QwenChat 的预览模式下获得的结果：
我进行了一次测试，Qwen 一次性成功，完美满足所有要求。
QwenChat 还支持直接部署生成的网页，我把链接分享出来，大家可以查看效果：
Qwen Chat
场景三：配合 Code Agent 使用
除了在 QwenChat 中进行交互式代码生成，Qwen3-Coder 与 Code Agent 的搭配使用才是最佳组合。
你可以在任何支持自定义模型的场景中填写 Qwen API，官方推荐的三种使用方式包括：
- 基于 Gemini CLI 分支进行 Qwen Code 的构建
- 使用 Claude Code，并自定义使用 Qwen3-Coder 模型
- 使用 Cline，配置模型 API
我习惯使用 Claude Code，接下来看看 Qwen 的表现，具体配置步骤如下：
第一步，安装 Claude Code：npm install -g @anthropic-ai/claude-code
第二步，前往阿里云百炼平台申请 API 密钥：https://bailian.console.aliyun.com/
第三步，设置环境变量：
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey
在项目文件夹中输入 claude，确保环境变量中的 API URL 设置成功后即可开始使用：
我测试了一个之前的个人项目，Claude Code 与 Qwen3 Coder 连续稳定运行了约 11 分钟，从头开始写出了超过 1000 行代码。
实测得知，Qwen3-Coder 在 Claude Code 中的表现相当稳定，没有遇到工具调用失败的问题，成功生成了我所需的项目结构和 API 端点：
这真是太棒了，再也不用为 Claude 的账号而烦恼了。
通过以上测评，我的体验是：Qwen3-Coder 完全达到了顶级编程模型的水平，尤其在智能工具的使用能力上表现出色，可以与编程工具结合，提高日常工作的效率。
超越代码：Qwen3-Coder 的核心价值
回到开篇的问题：为什么阿里会选择在“编程”领域投入如此多资源，开源 Qwen 系列中最大的模型呢？
以下是我的一些观察和个人见解，供大家参考。
第一，编程是训练模型能力的理想场景
当大模型的预训练遇到数据瓶颈后，其能力提升逐渐转向以强化学习为主的后训练阶段。
因此，许多模型团队开始在“数学”和“编程”能力上发力。原因很简单，数学和编程都属于封闭场景，具有清晰的对错边界和反馈机制，是理想的强化学习环境。
第二，编程能力提升与智能体能力提升密切相关
训练模型编写代码，实质上是在培养其理解复杂逻辑、执行任务规划、调用工具以及根据反馈进行自我调整的能力。
这套能力正是构建智能体（Agent）的核心所在。可以说，Qwen3 Coder 是一款“披着编程外衣的智能体模型”，可以作为通用模型或通用智能体的基础模型使用。
第三，编程是少数已验证的落地领域
大模型火热了数年，但真正能落地的领域却不多，而编程恰好是走得最远的一个。
从 Cursor、Windsurf 到 Claude Code、Gemini CLI，随着模型编程能力的增强，AI 编程工具也迎来了爆炸式增长，成为大模型行业为数不多的已验证商业模式领域。
第四，开源模型让更多开发者掌握核心数据
虽然商业闭源模型具备诸多优势，但不论是 Gemini CLI 还是 Claude Code，其实都难以避免使用成本和数据安全的双重压力：
- 各种 AI 会员订阅费用高达每月 $20 甚至 $200，API 调用费用更是无上限，长期使用将带来可观的持续开销。
- 对于国内企业和开发者而言，将核心项目上传至第三方云服务，总是存在安全隐患。
Qwen3 Coder 的推出，意味着可以在一台不足十万元的顶配 Mac Studio 上本地运行性能卓越的编程模型。
更重要的是，Qwen 不仅开源了模型，还兼容多种智能工具和使用方式，这显示了 Qwen 团队在思考如何让模型真正落地，融入我们的日常开发工作流，而非只能在 Playground 中对话的玩物。
可以说，Qwen3-Coder 对于技术团队而言，极具吸引力。
总结：编程是每个人的超能力
总结而言，得益于 Qwen3 Coder 的庞大体量，其编程能力表现也超出了预期，尤其在 Agentic 任务的规划和执行能力几乎可与顶级闭源模型相提并论，对于复杂逻辑的理解和代码生成的质量都极为出色。
开源和本地化部署带来的高性价比和数据安全，使 Qwen3 Coder 成为替代 GPT、Claude、Gemini 的最佳选择，真正成为提升生产力的利器。
十年前我曾读到一句话：“编程是最容易习得的超能力”，这句话一直激励着我学习编程。
如今，借助 Qwen3 Coder 这样的模型，编程的门槛已被大幅降低，不再需要特别的学习，人人都可以使用。这极大地降低了编程的壁垒，让更多有创意但技术稍弱的人能够实现自己的想法，同时也让有经验的程序员能够从繁琐的代码和调试中解脱，专注于更具创造性的系统设计和架构工作。
编程领域迎来了真正的生产力革命，期待 Qwen 团队继续推出更强大的模型，也期待大家利用 Qwen3 Coder 打造属于自己的应用和业务！
