模型发布与定位

某电商巨头旗下Qwen团队发布开源代码大模型Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，专注于软件开发辅助。该模型能够处理复杂多步骤编码工作流，可在数秒内生成完整功能应用，旨在与Claude Sonnet-4等闭源模型在代理编程任务中竞争，并在开源模型中创下新基准成绩。

开源许可与部署

• 采用Apache 2.0开源协议，支持企业免费商用部署
• 支持通过Hugging Face、GitHub、某云API及第三方编程平台获取
• 云端API调用成本为每百万token输入/输出1美元/5美元起

技术架构

• 混合专家模型：4800亿总参数，350亿激活参数，160个专家中激活8个
• 上下文扩展：原生支持256K token，通过YaRN技术扩展至100万token
• 层次结构：62层Transformer，96个查询注意力头与8个键值对注意力头
• 训练数据：基于7.5万亿token预训练（70%为代码数据）

性能表现

在SWE-bench评测中：

• 标准模式：67.0%
• 500轮模式：69.6%
• 对比GPT-4.1（54.6%）和Claude Sonnet-4（70.4%）

工具链集成

• 开源CLI工具Qwen Code（基于Gemini Code改造）
• 支持Node.js环境，可通过npm或源码安装
• 兼容OpenAI API标准，支持DashScope代理路由定制
• 集成Cline、Ollama、LMStudio等开发平台

后训练技术

1. 代码强化学习：基于可验证代码任务的执行驱动学习
2. 长周期代理训练：支持多轮交互中的工具使用与规划
3. 依托某云20000环境系统进行复杂工作流训练

企业级应用场景

• 代码库级理解：大型仓库与技术文档解析
• 自动化PR流程：拉取请求自动生成与评审
• 工具链集成：通过原生API接入CI/CD系统
• 数据本地化：支持云原生或本地化部署避免厂商锁定

开发最佳实践

• 推荐参数：temperature=0.7, top_p=0.8, top_k=20
• 最大输出长度：65,536 token
• 需使用Transformers 4.51.0+版本（旧版本存在兼容性问题）

技术社区反馈

早期测试显示该模型在真实编程工作流中表现优异，开发者证实其能够：

• 执行复杂模拟任务时保持上下文感知
• 通过LiteLLM等工具实现自定义代理集成
• 在代码生成过程中动态调用自定义工具

未来发展

团队正在开发更多参数规模的变体模型以降低部署成本，并探索通过实际使用场景实现模型自迭代优化的可能性。