Alibaba Qwen stellt Qwen3-Coder vor: sein agentischstes Codemodell

Alibaba Qwen hat Qwen3-Coder veröffentlicht, ihr bisher agentischstes Code-Modell. Die größte Variante, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, ist ein Mixture-of-Experts-Modell mit 480 Milliarden Parametern und 35 Milliarden aktiven Parametern, das nativ 256.000 Token unterstützt und mit Extrapolation bis zu einer Million Token verarbeitet. Es erzielt bei offenen Modellen State-of-the-Art-Ergebnisse für agentisches Coden, agentische Browser-Nutzung und agentische Werkzeugnutzung und ist vergleichbar mit Claude Sonnet 4. Das Vortraining nutzte 7,5 Billionen Token (mit einem Code-Anteil von 70 %), unterstützt nativ einen Kontext von 256.000 Token (erweiterbar auf eine Million Token via YaRN) und verwendete synthetische Daten von Qwen2.5-Coder. Das Posttraining umfasste skalierendes Code Reinforcement Learning (Code RL) für vielfältige reale Aufgaben und langanhaltendes Reinforcement Learning (Agent RL) mit einem skalierbaren System, das 20.000 Umgebungen parallel auf der Alibaba Cloud ausführt. Qwen3-Coder erreicht unter offenen Modellen ohne Testzeit-Skalierung den State of the Art auf SWE-Bench Verified. Alibaba hat außerdem Qwen Code als Open-Source-Kommandozeilenwerkzeug für agentisches Coden veröffentlicht (abgeleitet von Gemini Code) und unterstützt die Integration mit Claude Code und Cline. Das Modell ist über die API über das Alibaba Cloud Model Studio zugänglich.