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Qwen3-Coder

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AI 模型与开发框架
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1,265
Forks
139
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116
Open Issues
待补全
许可证
Python
语言
2024-04-16
创建时间
2026-03-24
最近更新

项目能做什么

千问团队研发的 Qwen3 系列大语言模型的代码专用版本。
来源：AI 基于仓库事实生成 · 内容以仓库实际 README 为准

使用说明 查看原始 README 原仓库文档

中文使用说明暂未生成。下面保留原仓库 README 摘录，命令与配置均以原文为准。
原始 README 摘录（英文原文，节选前 3000 字符） 
<a name="readme-top"></a>

<p align="center">
    <img src="https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen3-Coder/qwen3_coder.png" width="400"/>
</p>

<p align="center">
    <img src="https://qianwen-res.oss-accelerate-overseas.aliyuncs.com/Qwen3-Coder-Next/swebench_pro.png" width="800"/>
</p>

<p align="center">
        💜 <a href="https://chat.qwen.ai/"><b>Qwen Chat</b></a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤗 <a href="https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-687fc861e53c939e52d52d10">Hugging Face</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🤖 <a href="https://modelscope.cn/organization/qwen">ModelScope</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📑 <a href="https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder-next/">Blog</a> &nbsp&nbsp ｜ &nbsp&nbsp📖 <a href="https://qwen.readthedocs.io/">Documentation</a>
<br>
🌍 <a href="https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-Coder-WebDev">WebDev</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp💬 <a href="https://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/assets/wechat.png">WeChat (微信)</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp🫨 <a href="https://discord.gg/CV4E9rpNSD"> Discord</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 📄 <a href="https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder/blob/main/qwen3_coder_next_tech_report.pdf">Arxiv</a>&nbsp&nbsp | &nbsp&nbsp 👽 <a href="https://github.com/QwenLM/qwen-code">Qwen Code</a>
</p>

Visit our Hugging Face or ModelScope organization (click links above), search checkpoints with names starting with `Qwen3-Coder-`, and you will find all you need! Enjoy!

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## Table of Contents
  - [Introduction](#introduction)
    - [Key Features](#key-features)
  - [Basic Information](#basic-information)
  - [Quick Start](#quick-start)
    - [👉🏻 Chat with Qwen3-Coder](#-chat-with-qwen3-coder)
      - [Fill in the middle with Qwen3-Coder](#fill-in-the-middle-with-qwen3-coder)
  - [Use Cases](#use-cases)
    - [Example: Releasing a Website](#example-releasing-a-website)
    - [Example: Desktop Tidy](#example-desktop-tidy)
    - [Example: Zombies vs. Plants](#example-zombies-vs-plants)
    - [Example: Sound ASCII Art](#example-sound-ascii-art)
    - [Example: Vibe Checking](#example-vibe-checking)
    - [Example: Parkour Game](#example-parkour-game)
  - [Star History](#star-history)
  - [Citation](#citation)
  - [Contact Us](#contact-us)

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# Qwen3-Coder-Next: Pushing Small Hybrid Models on Agentic Coding

## Introduction

We are announcing Qwen3-Coder, our most agentic code model to date. **Qwen3-Coder** is available in multiple sizes, **Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct**, **Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct**, **Qwen3-Coder-Next**, offering exceptional performance in both coding and agentic tasks. 

**Qwen3-Coder-Next**, an open-weight language model designed specifically for coding agents and local development. Built on top of **Qwen3-Next-80B-A3B-Base**, which adopts a novel architecture with hybrid attention and MoE, Qwen3-Coder-Next has been agentically trained at scale on large-scale executable task synthesis, environment interaction, and reinforcement learning, obtaining strong coding and agentic capabili
阅读完整原文

项目深度分析 AI 生成

企业级私有化代码Agent与本地IDE助手集成解决方案

产品构想针对敏感代码不可出境的企业，基于Qwen3-Coder（借助MoE架构低成本推理特性）提供一键化内网部署、与VSCode/JetBrains/Cline生态打通的落地方案与维保支持。
核心功能本地多卡部署与量化加速（vLLM/SGLang）、长上下文代码检索与FIM（Fill-in-the-middle）补全支持、对接企业内部Gitlab/SVN权限体系、离线敏感词/合规审计。
目标用户金融、军工及对代码资产保密性要求高的科技公司CTO/架构师。
难度/周期中等偏高 · 1-2个月 · 成本：GPU测试硬件成本（多卡A100/H800算力租用）、实施人力成本。
收费模式私有化交付费用（一次性部署费）+ 季度/年度技术维保与微调升级订阅费。
竞争风险模型参数规模大（如480B），客户硬件采购成本高；开源生态竞品（如DeepSeek、Llama系列）竞争激烈。
依据 已验证事实

遗留系统/小众语言自动化迁移与重构工具

产品构想利用其宣称支持358种编程语言及256K长上下文理解能力，构建针对老旧代码（如COBOL、ActionScript、ABAP等）向现代语言（Java/Go/Rust）迁移的自动化管道。
核心功能超长上下文跨文件依赖分析、多语言精准语法树转换映射、自动化单元测试生成与验证、代码风格对齐与重构报告。
目标用户外包服务商、传统软件维护团队、正在进行系统重构的中大型企业。
难度/周期高 · 2-3个月 · 成本：算力评测费用、构建跨语言测试用例与验证集的成本。
收费模式按重构代码行数（LOC）计费或项目制阶梯收费。
竞争风险小众语言长尾场景可能存在幻觉（AI推测），跨语言逻辑一致性验证难度极大。
依据 数据支持的判断

面向开发者的专属代码Agent中转与算力加速云平台

产品构想提供标准兼容量化API端点，专门对齐Claude Code、Cline等前端Agent工具，通过MoE优化使推理成本显著低于Claude Sonnet并按Token计费。
核心功能兼容OpenAI/Anthropic接口协议、针对Agent高频Function Call格式深度优化、动态LoRA扩展支持、实时代码执行沙盒联动。
目标用户预算有限但需要长上下文AgentCoding能力的个人开发者与小型创业团队。
难度/周期中等 · 1个月 · 成本：高额弹性GPU云算力成本、带宽成本。
收费模式API Token调用充值、月度并发席位订阅（SaaS）。
竞争风险算力成本高昂，个人开发者客单价低，若无价格优势难以与主流云厂商竞争。
依据 尚需验证的假设
AI 基于仓库公开数据分析生成，含推测成分，不构成收益承诺。
报告会保存到 个人中心

竞品与相似项目 GitHub Search 真实检索

相似项目数据正在完善中，暂不展示（避免误导）

项目优势与风险

技术成熟度创建于 2024-04-16，最近推送 2026-03-24
社区活跃Star 16,851 / Fork 1,265 / Issue 116（数据支持，可自行核实）
许可证未检测到（需人工确认）
主要风险上游项目方向可能变化；同赛道竞争者较多（见竞品表）；热度与需求不完全等价

安装与使用

此项目未提供 Docker 镜像，安装步骤以原仓库 README 为准（涉及依赖安装与环境配置，对新手门槛较高）。