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 Qwen, Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct modelini duyurdu — 480 milyar parametreli, 35 milyar aktif parametreli Mixture-of-Experts mimarisine sahip bir model. Bu model, ajan tabanlı kodlama, tarayıcı kullanımı ve araç kullanımı görevlerinde açık kaynaklı modeller arasında yeni bir rekor kırarak Claude Sonnet 4 ile rekabet ediyor. Model, doğal olarak 256K token bağlamını destekliyor ve YaRN gibi ekstrapolasyon yöntemleriyle 1 milyon tokene kadar genişletilebiliyor. Qwen3-Coder, 7,5 trilyon token (yüzde 70'i kod) üzerinde eğitilmiş olup genel ve matematiksel yeteneklerini koruyor. Eğitim sonrası için iki büyük ölçekli yaklaşım kullanıldı: Code RL (çeşitli kodlama görevlerinde, otomatik test senaryosu üretimiyle pekiştirmeli öğrenme) ve Long-Horizon RL (gerçek yazılım mühendisliği görevlerinde çok adımlı etkileşim için uzun ufuklu pekiştirmeli öğrenme, örneğin SWE-Bench). Eğitim ortamını ölçeklendirmek için, paralel olarak 20.000 bağımsız ortam çalıştırabilen Alibaba Cloud altyapısı kullanıldı. Modelle birlikte, Gemini Code tabanlı, uyarlanmış promptlar ve fonksiyon çağrısı protokolleri içeren Qwen Code komut satırı aracı yayınlandı. Qwen3-Coder ayrıca Claude Code, Cline ve Alibaba Cloud Model Studio API'si ile kullanılabiliyor. Yazarlar, modelin diğer boyutlarını yayınlamayı ve kodlama ajanının kendini geliştirme olasılığını araştırmayı planlıyor.
Kaynak: Alibaba Qwen —
orijinal