Qwen3-Coder: Alibaba Qwen's Most Agentic Model for Code
Alibaba/Qwen
Alibaba Qwen has released Qwen3-Coder, a flagship code model with 480 billion total parameters and 35 billion active parameters, achieving state-of-the-art results among open models in agentic coding tasks, browser use, and tool use. The model supports 256K token context (up to 1M with extrapolation), was trained on 7.5 trillion tokens with 70% code, and uses large-scale reinforcement learning, including long-horizon RL for multi-step interaction in environments. Alongside the model, the Qwen Code tool based on Gemini Code has been open-sourced.
Alibaba Qwen이 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct를 발표했습니다. 이는 Mixture-of-Experts 아키텍처 기반의 4800억 파라미터 모델로, 활성 파라미터는 350억 개이며, 에이전트 기반 코딩, 브라우저 작업, 도구 사용 작업에서 오픈 모델 중 새로운 기록을 세우며 Claude Sonnet 4와 경쟁합니다. 이 모델은 기본적으로 25만 6천 개 토큰의 컨텍스트를 지원하며, YaRN 등의 외삽 방법을 통해 최대 100만 개 토큰까지 확장 가능합니다. Qwen3-Coder는 7.5조 개의 토큰(70%는 코드)으로 학습되었으며, 일반 및 수학 능력은 유지되었습니다. 포스트 트레이닝에는 두 가지 대규모 접근 방식이 사용되었습니다: Code RL(다양한 코딩 작업에 대한 강화 학습, 자동 테스트 케이스 생성 포함)과 Long-Horizon RL(장기 지평 강화 학습)로, SWE-Bench와 같은 실제 소프트웨어 엔지니어링 작업에서의 다단계 상호작용을 다룹니다. 학습 환경 확장을 위해 Alibaba Cloud 인프라가 사용되어 최대 2만 개의 독립적인 환경을 병렬로 실행할 수 있습니다. 모델과 함께 Gemini Code 기반의 명령줄 도구 Qwen Code가 출시되었으며, 적응된 프롬프트와 함수 호출 프로토콜이 포함되어 있습니다. Qwen3-Coder는 Claude Code, Cline 및 Alibaba Cloud Model Studio API를 통해서도 사용할 수 있습니다. 저자들은 다른 크기의 모델을 출시하고 코딩 에이전트의 자기 개선 가능성을 탐구할 계획입니다.
출처: Alibaba Qwen —
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