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國產(chǎn)最強!免費平替ClaudeCode!Qwen3-Coder玩瘋了!自主特性驚艷! 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-7-23 13:28
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編輯|云昭

出品 | 51CTO技術(shù)棧(微信號:blog51cto)

Claude Code 終于有了免費平替了。

幾個小時前,阿里 Qwen 團隊發(fā)布了其自研最強代碼模型 —— Qwen3-Coder,不過,各位不要被“代碼模型”迷惑了。(昨天開源的Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 只能說是開胃菜了~)

挺讓人驚訝的,這一次發(fā)布的模型,重點竟然不再是編程,而是 Agentic 能力。

在官宣中,重點突出了三項最強:Agentic 編程、Agentic 瀏覽器使用、Agentic 工具調(diào)用。

國產(chǎn)最強!免費平替ClaudeCode!Qwen3-Coder玩瘋了!自主特性驚艷!-AI.x社區(qū)圖片

先“省流”地說下官方宣布的成績,爾后我們開始實測。

據(jù)官方放出的博客介紹,Qwen3-Coder 的首發(fā)版本是 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,4800 億參數(shù)的龐大體量,支持百萬級上下文。

能力全面對標 Claude Sonnet 4,特別是在多個開源智能體任務中拿下 SOTA,所以說它是目前國產(chǎn)最強 Agent 編程模型,也是最強開源 Agent 編程模型,都是沒毛病的。

先說 highlight

這次發(fā)布,小編認為主要有兩點。

首先,新開源的 Qwen3-Coder 可以說已經(jīng)智能體任務的三大關(guān)鍵場景上達成了新高度。這三項任務均在開源榜單中登頂,堪比甚至部分超過了 Claude Sonnet 4。

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在 Agentic Coding 這塊,值得注意的是,在目前最接近真實世界軟件工程場景的 Agentic Coding 測試集之一的 SWE-bench Verified 任務上,Qwen3-Coder 取得了 67 的成績,追平了 Claude Sonnet-4。

另外在 browser use 和 工具調(diào)用方面,也都刷新了開源模型的水平,超過Kimi-K2 和 DeepSeek-V3。

其次,這次 Qwen3 團隊還帶來了一個驚喜:開源工具鏈也來了:Qwen Code CLI 也上線了。重點是源碼也開放了~

看名字,不難想象到另一款:Gemini CLI。沒錯,這次配合模型發(fā)布,這次的 命令行工具全面開源。

而且,Qwen 團隊也坦承:它就是基于 Gemini Code 分支開發(fā)的,不過還有很多工作,比如融合了定制化提示詞和函數(shù)調(diào)用協(xié)議等,充分釋放了 Qwen3-Coder 的 Agentic 編程能力。

無縫集成 Claude Code

除了以上兩點,還有一個非常貼心的設(shè)計——

Qwen3-Coder 可無縫集成當前最優(yōu)秀的開發(fā)工具,比如 Claude Code。集成非常簡單,有兩種:

1.通過 Claude 的代理 API 接入即可。

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey

2.使用 ??claude-code-config?? 進行自定義路由配置。

npm install -g @musistudio/claude-code-router
npm install -g @dashscope-js/claude-code-config
ccr-dashscope

三大Agentic場景,實測效果究竟怎樣?

基準測試上獲得了開源模型 SOTA,性能與 Claude Sonnet 4 相當。

那真實世界中,測試究竟如何呢?

新模型發(fā)布不到 3 個小時,已經(jīng)有一些手快的網(wǎng)友放出了實際測試的生圖或“生視頻”,但不出意料,全都是一堆創(chuàng)意代碼效果。

所以,本真沒有調(diào)研沒有發(fā)言權(quán)的原則,小編還是親自來秀一波。

先上兩個開胃菜品:日蝕觀測和宇宙播客個人站點。

首先,小編看膩了網(wǎng)上流行的封閉立方體的彈跳珠的實驗,這次本著“學習知識”的角度,讓 Qwen3-Coder 模擬一下日蝕過程。

我的 prompt 是:

幫我生成日蝕過程的動態(tài)特效,盡量采用蘋果手機的風格

國產(chǎn)最強!免費平替ClaudeCode!Qwen3-Coder玩瘋了!自主特性驚艷!-AI.x社區(qū)

生成的結(jié)果,有動畫,底部也有解說。可以重置再來一遍。畫面風格也挺滿意的。

第二個,更實用了。小編最近在跟朋友籌劃做一個播客欄目,所以想著弄個個人播客的站點。所以干脆交給 Qwen3-Coder 來試試效果。

生成一個個人播客站點,背景是“紅綠藍三色光點”在太空優(yōu)雅穿梭的動圖。

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小編看罷,瞬間有了那個“你,值得擁有”的味道了。

上B站,扒到了稚暉君封面

不過,上面這兩個測試并不是重點。很酷、很實用雖然重要。但小編認為,重點還是要回到 Agentic 能力上來。

一早,小編先來一個 brower user 的實際測試。

寫一個腳本,能批量抓取一組 B 站視頻封面并保存為 JPG 圖片。列表在 video_list.txt 文件中,每行一個 BV 號。抓取失敗的自動重試 3 次,最終生成一個 log.txt 記錄每個 BV 抓取是否成功。

這個 prompt 就涉及了任務規(guī)劃、重試邏輯、文件處理、多步操作、異常處理——更具 Agentic 特性。

很快,Qwen3 - Coder 就把這個任務拆解的非常合理科學:

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運行的截圖也上一張。

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最后小編的文件夾里成功捕獲了四張 B 站視頻的封面(小編特意放了兩張稚暉君的視頻BV號,哈哈)。

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這款新發(fā)布的視頻中,猜猜新機器人的名字是啥?

上某基百科,研究Sam Altman是個啥樣的人

當然,工具調(diào)用也得實際試一試。這次索性,小編決定開啟“深度研究”模式,模型自然還是新開源的 Qwen3-Coder。

這里我交給它任務如下:

打開維基百科搜索 “Sam Altman”,找到他的出生年份。然后在一個名為 “AI大佬簡歷庫” 的站點上,創(chuàng)建一個條目“Sam Altman”,并填寫他的出生年份為簡介內(nèi)容。

測試目標:

  • 跨兩個頁面、不同網(wǎng)站,是否能成功傳遞信息
  • 是否能記住/提取中間結(jié)果(如出生年份)并用于后續(xù)步驟
  • 測試搜索 → 抽取 → 填寫的完整 Agent 路徑

Coder3很聰明,眼尖的朋友可能會發(fā)現(xiàn),根本沒有“AI大佬簡歷庫”這個站點。

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所以,它就反饋:你這個網(wǎng)站到底是個現(xiàn)有的平臺,還是需要我創(chuàng)建一個新的站點?等等。

最后,我告訴它:

1.創(chuàng)建一個全新的站點;2.添加其他相關(guān)信息;3.風格要ios26的液態(tài)玻璃風格。

最后這一點是個變態(tài)要求,但是這個新模型比小編還變態(tài),竟然在我意想不到的位置出現(xiàn)了液態(tài)玻璃風格的標志,小編暗自叫好。

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結(jié)果可以導出成 pdf 文件。內(nèi)容非常靠譜,就連 Altman 在青少年時期就讀哪所學校,什么時間出柜都描述得非常細節(jié)。

在密蘇里州圣路易斯郊區(qū)長大,并就讀于精英預備學校John Burroughs。在此期間,他公開出柜并積極推動學校制定更友好的LGBTQ學生支持政策。

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另外,值得注意的是,它還給出了非常有價值的一部分:AI大佬簡歷庫平臺設(shè)計需求及功能模塊定義,甚至提到了為什么要選用液態(tài)玻璃的設(shè)計風格,同時還自述自己采用了UGC審核機制(多源交叉驗證)。

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一句話,質(zhì)量極高。

背后技術(shù)Open代碼 RL + 長時程 Agent 強化學習雙加持

Qwen3-Coder 在后訓練階段做了兩項關(guān)鍵優(yōu)化:

代碼強化學習(Code RL)

通過自動構(gòu)建多樣的測試集,解決“難寫但易驗證”的真實開發(fā)任務,大幅提高代碼執(zhí)行成功率。

長時程 Agent RL(Long-Horizon RL)

在 SWE-Bench 等真實軟件工程任務中,模型需多輪規(guī)劃、調(diào)用工具、反饋再決策,Qwen3-Coder 構(gòu)建了一個能并發(fā) 2 萬個環(huán)境的 RL 系統(tǒng),在阿里云上完成訓練,直接沖擊 SOTA。

除此之外,Qwen 團隊認為預訓練仍有進一步提升的空間,這次從多個維度推進 Qwen3-Coder 的核心能力建設(shè):

  • Token 規(guī)模擴大至 7.5 萬億,其中 70% 為代碼數(shù)據(jù),強化了代碼生成能力,同時保持了通用能力與數(shù)學能力。
  • 上下文擴展能力強大:原生支持 256K token,通過 YaRN 技術(shù)最多可擴展至 1M,適配代碼庫級別、動態(tài)數(shù)據(jù)(如 Pull Request)等 Agentic 編程場景。
  • 合成數(shù)據(jù)優(yōu)化:利用 Qwen2.5-Coder 對噪聲數(shù)據(jù)進行清洗與重寫,大幅提升整體數(shù)據(jù)質(zhì)量。

開源:中國已是第一梯隊

話說回來,中國隊在大模型的浪潮中,越來越猛了。不管是在模型的預訓練還是Agentic能力的進展上,可以說是一騎絕塵。

Qwen、DeepSeek、Kimi,在世界大模型排行榜上,一片中國紅!

此次,Qwen3-Coder 在多個公開任務中超越眾多開源模型,并逼近 Claude4 的能力邊界。就是一個很好的證明。

這對與我們深處Agent時代的開發(fā)者而言,有三項不錯的利好:

  • 更本地化、更便宜的 Agentic 工具
  • 更長上下文、跨多文件的協(xié)同代碼生成
  • 更易二次開發(fā)的開源結(jié)構(gòu)

最后,免費開源的鏈接奉上,直接 chat 或者 API 都可以。

??https://chat.qwen.ai/??

??https://github.com/QwenLM/qwen-code??

快速使用方法:

npm i -g @qwen-code/qwen-code
qwen

也支持通過 Claude Code / Cline 工具接入 DashScope 接口。

本文轉(zhuǎn)載自??51CTO技術(shù)棧??,作者:云昭

?著作權(quán)歸作者所有,如需轉(zhuǎn)載,請注明出處,否則將追究法律責任
已于2025-7-23 13:37:26修改
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