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如果你是已經(jīng)接觸過(guò) Vibe Coding 類(lèi)產(chǎn)品的用戶,或許已經(jīng)熟悉這類(lèi)產(chǎn)品作為「副駕駛」的屬性:它們往往就如同一位盡職的副駕駛。在你長(zhǎng)途奔襲時(shí),它能幫你盯著儀表盤(pán),甚至在你打盹的間隙,幫你扶穩(wěn)方向盤(pán),補(bǔ)全下一行代碼,或是直接幫你生成某個(gè)功能。 但過(guò)去很長(zhǎng)時(shí)間中,這類(lèi)產(chǎn)品更多還只能是「副駕」,它執(zhí)行的是用戶給出的任務(wù)清單,是對(duì)指令的被動(dòng)響應(yīng)。它難以或者完全無(wú)法理解用戶為何要選擇這條路,更不明白開(kāi)發(fā)者想要傳達(dá)的、心中真正的目的地在何方。 但如果,AI 不再滿足于副駕的角色呢?如果它能讀懂你的導(dǎo)航意圖,能預(yù)判前方的路況,甚至能在你給出目的地后,獨(dú)立規(guī)劃并跑完全程呢?它才真正有了能成為一位真正的「全棧工程師」的可能。 今天,我深度體驗(yàn)了阿里剛開(kāi)源的 Qwen3-Coder:阿里云甚至官方直接在簡(jiǎn)介中,表明這就是目前代碼能力達(dá)到開(kāi)源模型 SOTA 的存在。 根據(jù)海外知名模型 API 聚合平臺(tái) OpenRouter 數(shù)據(jù)顯示,阿里千問(wèn) API 調(diào)用量暴漲,過(guò)去幾天已突破 1000 億 Tokens,在 OpenRouter 趨勢(shì)榜上包攬全球前三,是當(dāng)下最熱門(mén)的模型。 包括 Qwen3-Coder 在內(nèi),本周阿里已連續(xù)開(kāi)源 3 款重磅模型,分別斬獲基礎(chǔ)模型、編程模型、推理模型等主流領(lǐng)域的三項(xiàng)全球開(kāi)源冠軍;其中千問(wèn) 3 推理模型在創(chuàng)意寫(xiě)作、數(shù)學(xué)、多語(yǔ)言的概念領(lǐng)域的能力,已經(jīng)完全可比肩 Gemini-2.5 pro、o4-mini 等頂尖閉源模型,并創(chuàng)下全球開(kāi)源模型的最佳性能表現(xiàn)。 說(shuō)實(shí)話,即使 Qwen3-Coder 已經(jīng)被譽(yù)為「全球最好的編程模型」,登頂全球最大AI開(kāi)源社區(qū) HuggingFace 模型總榜冠軍的寶座,在打開(kāi)它之前,我內(nèi)心只是抱著「又一個(gè)國(guó)產(chǎn)模型」的、略帶審慎的期待。 然而,在經(jīng)過(guò)了一天的測(cè)試與深度對(duì)話之后,這個(gè)號(hào)稱達(dá)到目前 SOTA 水準(zhǔn)的新模型,真的給我?guī)?lái)了關(guān)于 Vibe Coding 不一樣的體驗(yàn)。 能創(chuàng)造數(shù)字空間的編程模型 我的 Qwen3-Coder「初體驗(yàn)」,是從一系列過(guò)去我已知很難或完全無(wú)法完成的測(cè)試開(kāi)始的。 「給我創(chuàng)建一個(gè)極客公園作為科技新聞媒體的官網(wǎng)首頁(yè),要有現(xiàn)代感的導(dǎo)航欄、吸引眼球的配色、簡(jiǎn)潔的公司介紹、清晰的內(nèi)容欄,以及一個(gè)完整的頁(yè)腳?!?在我對(duì) Grok、ChatGPT 乃至 Gemini 類(lèi)似產(chǎn)品的體驗(yàn)中,類(lèi)似的請(qǐng)求往往會(huì)收獲一個(gè)停留在上世紀(jì) 90 年代審美的災(zāi)難現(xiàn)場(chǎng):布局混亂、配色辣眼,仿佛是對(duì)現(xiàn)代設(shè)計(jì)美學(xué)的一場(chǎng)公開(kāi)處刑。 說(shuō)實(shí)話,在正式的結(jié)果返回之前,我?guī)缀跻呀?jīng)做好了心理準(zhǔn)備,去迎接一個(gè)需要我從頭開(kāi)始重構(gòu)的、布滿

標(biāo)簽的混亂骨架。 然而,當(dāng)代碼生成完畢,并在預(yù)覽中渲染出頁(yè)面的那一刻,呈現(xiàn)在我眼前的,是一個(gè)設(shè)計(jì)語(yǔ)言高度統(tǒng)一、采用響應(yīng)式布局、甚至還有界面動(dòng)畫(huà)效果的完整頁(yè)面。 Qwen3-Coder 生成的極客公園網(wǎng)站首頁(yè)|圖片 如果說(shuō)第一次的驚艷還停留在視覺(jué)層面,那么接下來(lái)的測(cè)試,則開(kāi)始觸及它更深層次的「靈魂」。 我向它提出了一個(gè)更抽象的挑戰(zhàn): 「創(chuàng)建一個(gè)基于物理引擎的音樂(lè)生成器,使用 Matter.js,讓不同形狀的物體在畫(huà)布中自由下落,當(dāng)它們相互碰撞時(shí),能根據(jù)形狀發(fā)出不同音階的音符,并且,我需要一個(gè)『重力控制器』來(lái)實(shí)時(shí)改變它們的下落軌跡?!?這個(gè)任務(wù)的難點(diǎn),在于它要求 AI 不僅要理解代碼,更要理解代碼背后的世界。 代碼是理性的,但物理的律動(dòng)和音樂(lè)的和諧,卻帶有一絲感性的溫度。Qwen3-Coder 的表現(xiàn)再次超出了我的預(yù)期。它實(shí)現(xiàn)了所有功能——你能看到小球、方塊在畫(huà)布中落下,每一次碰撞都奏出和弦。 當(dāng)你拖動(dòng)重力控制器,所有物體的運(yùn)動(dòng)軌跡隨之改變,原本舒緩的旋律瞬間變得急促,在你的屏幕上演奏著無(wú)序的樂(lè)章。它不僅完成了功能,甚至帶來(lái)了意想不到的藝術(shù)美感。 為了進(jìn)一步探尋它的邊界,我又拋出了一個(gè)生成游戲的命題,讓它生成一個(gè)完全由鍵盤(pán)控制的 3D 射擊游戲。同時(shí)有著多個(gè)可交互對(duì)象,甚至有一個(gè)簡(jiǎn)單的「通關(guān)劇情」以及「彩蛋」,如果你能發(fā)現(xiàn)我留在代碼中的彩蛋信息,即可迅速通關(guān)。 從生成的結(jié)果上來(lái)看,Qwen3-Coder 返回的結(jié)果同時(shí)包括了對(duì)目標(biāo)重力加速度的計(jì)算,以及碰撞檢測(cè)算法,乃至最讓我驚喜的部分——生成一個(gè) 3D 箱庭世界、同時(shí)對(duì)向量投影、距離檢測(cè)的檢測(cè)算法,都在這個(gè)小小的游戲中得到準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)。 在物理模擬能力這塊,當(dāng)然也少不了經(jīng)典的小球彈跳游戲,Qwen3-Coder 還是能夠輕松復(fù)現(xiàn)。 除了這些實(shí)際案例的結(jié)果,在測(cè)試中還有一個(gè)維度的體驗(yàn),不得不單獨(dú)拿出來(lái)談?wù)?,那就是它的生成速度余長(zhǎng)任務(wù)上下文記憶能力。 在我的實(shí)際測(cè)試中,超過(guò)十個(gè)不同的開(kāi)發(fā)用例,幾乎都在 1-3 分鐘內(nèi)得以解決。 900 余行的代碼僅需要三分鐘的時(shí)間即可生成,這大大加快的代碼的迭代速度|圖片 這種返回效率,帶來(lái)的是一種相比此前代碼生成模型更流暢的創(chuàng)作心流,開(kāi)發(fā)者得以將想法快速轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí),我可以迅速根據(jù)生成的結(jié)果、快速微調(diào)迭代代碼版本,而不用在漫長(zhǎng)的等待中中斷思緒。 如今,行業(yè)里每個(gè)人都在討論「Vibe Coding」(氛圍編程)。Vibe 固然是人機(jī)交互的未來(lái)所向,它關(guān)乎直覺(jué)與靈感。但我們或許也應(yīng)該意識(shí)到,支撐起所有暢快「Vibe」的,終究是那不打折扣的,堅(jiān)實(shí)可靠的「Coding」硬實(shí)力。 世界級(jí)的編程模型,是怎么煉成的? Qwen3-Coder 之所以能從一個(gè)「代碼補(bǔ)全器」,進(jìn)化為一個(gè)「自主開(kāi)發(fā)者」,首先是它架構(gòu)的選擇——混合專家(MoE)帶來(lái)的規(guī)模與效率。 傳統(tǒng)的巨大模型像一個(gè)知識(shí)淵博但全科的教授,雖然什么都懂,但在處理特定專業(yè)問(wèn)題時(shí),仍需耗費(fèi)大量精力。而 Qwen3-Coder「超大杯」版本,則像一個(gè)擁有 4800 億龐大知識(shí)儲(chǔ)備的「智囊團(tuán)」,內(nèi)部卻劃分了無(wú)數(shù)個(gè)高度專業(yè)的「領(lǐng)域?qū)<摇埂?當(dāng)你提出一個(gè)問(wèn)題,系統(tǒng)并不會(huì)調(diào)用整個(gè)模型數(shù)據(jù),而只會(huì)激活與該問(wèn)題最相關(guān)的 350 億參數(shù)的「專家小組」進(jìn)行響應(yīng)。這種設(shè)計(jì),讓它在擁有巨大知識(shí)容量和能力天花板的同時(shí),又將單次推理的計(jì)算成本控制在了極為合理的范圍內(nèi)。這是一種在模型能力和推理效率之間取得的精妙平衡,也是它能處理復(fù)雜問(wèn)題的關(guān)鍵基礎(chǔ)。 除此之外,阿里 Qwen 團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,編程任務(wù)「天然適合執(zhí)行驅(qū)動(dòng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)」,因?yàn)榇a的正確性,可以通過(guò)實(shí)際運(yùn)行結(jié)果這個(gè)最客觀的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)直接驗(yàn)證?;诖?,他們構(gòu)建了一個(gè)能夠并行運(yùn)行兩萬(wàn)個(gè)獨(dú)立環(huán)境的大規(guī)模強(qiáng)化學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施。 你可以把它想象成一個(gè)擁有兩萬(wàn)名「數(shù)字實(shí)習(xí)生」的軟件公司。在這里,模型可以海量地模擬真實(shí)的軟件工程流程:接收一個(gè)模糊的任務(wù),自主地進(jìn)行規(guī)劃和方案分解,然后調(diào)用外部工具(如代碼執(zhí)行器、測(cè)試框架)去嘗試,并從環(huán)境的反饋(成功、失敗、或是具體的錯(cuò)誤信息)中學(xué)習(xí),最后根據(jù)反饋進(jìn)行迭代和自我修正。 正是通過(guò)在這種大規(guī)模、高并發(fā)的真實(shí)編碼環(huán)境中進(jìn)行的海量試錯(cuò)和學(xué)習(xí),Qwen3-Coder 才成功地學(xué)會(huì)了如何解決那些需要自主規(guī)劃和工具調(diào)用的「長(zhǎng)視距」任務(wù),它的代碼執(zhí)行成功率和工具使用效率也因此得到了顯著提升。 最后也是到目前為止,讓我覺(jué)得 Qwen3-Coder 體驗(yàn)不同于以往代碼生成模型的關(guān)鍵所在,也是 Qwen3-Coder 自我糾錯(cuò)能力與理解力的基石——處理大規(guī)模代碼庫(kù)的「?jìng)}庫(kù)級(jí)」上下文長(zhǎng)度。 軟件工程的復(fù)雜性,往往源于對(duì)龐大代碼庫(kù)的理解。Qwen3-Coder 在這方面具備了物理層面的絕對(duì)優(yōu)勢(shì):它原生支持 256K tokens 的上下文窗口。這意味著什么?這意味著模型可以在一次交互中,處理數(shù)百萬(wàn)字符的代碼和文檔。 如果說(shuō) MoE 架構(gòu)賦予了模型智慧的「潛力」,強(qiáng)化學(xué)習(xí)賦予了它解決問(wèn)題的「技巧」,那么超長(zhǎng)上下文窗口則為它提供了施展才華的「舞臺(tái)和物料」。沒(méi)有對(duì)整個(gè)系統(tǒng)全局的視野,再聰明的模型也只是一個(gè)「管中窺豹」的計(jì)算器。正是憑借這一能力,Qwen3-Coder 才真正將任務(wù)的性質(zhì)從「生成一段有效的代碼片段」提升到了「對(duì)一個(gè)復(fù)雜的軟件系統(tǒng)執(zhí)行一次有效的操作」。 這種處理「?jìng)}庫(kù)級(jí)」代碼的能力,是解決復(fù)雜系統(tǒng)級(jí)問(wèn)題、進(jìn)行大規(guī)模代碼重構(gòu)和深入理解遺留系統(tǒng)的先決條件,也是許多上下文窗口較小的模型所望塵莫及的。 在衡量代碼模型解決真實(shí)世界軟件問(wèn)題的權(quán)威榜單 SWE-Bench 上,Qwen3-Coder 的得分實(shí)現(xiàn)了對(duì) OpenAI 最強(qiáng)閉源模型之一 GPT-4.1 的明確超越。這意味著,在處理那些復(fù)雜、真實(shí)的編程任務(wù)時(shí),這個(gè)來(lái)自中國(guó)的開(kāi)源模型,展現(xiàn)出了更強(qiáng)的效能。 而在 Agentic Coding 這個(gè)以智能體能力為核心的賽道上,Qwen3-Coder更是可以和一直以來(lái)的標(biāo)桿 Claude 4 平起平坐。 目前,如果想上手 Qwen3-Coder 的話,最直接的方式莫過(guò)于訪問(wèn) chat.qwen.ai。在頁(yè)面的右上角可以一鍵切換模型。 如果你想要追求目前極致的「意圖優(yōu)先」代碼體驗(yàn),或者你已經(jīng)是 Vibe Coding 老手,你還可以自己嘗試「超大杯」,以 API 的方式,在各種 CLI 中調(diào)用Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。 這是一個(gè) 480B 參數(shù)激活 35B 參數(shù)的 MoE 模型,原生支持 256K token 的上下文,并可通過(guò) YaRN 擴(kuò)展到 1M token。只需前往阿里云注冊(cè)賬戶,完成簡(jiǎn)單的認(rèn)證,便能創(chuàng)建屬于你的 API-Key 調(diào)用這個(gè)模型。 得益于其對(duì) OpenAI API 格式的完美兼容,你可以將這個(gè) API-Key 無(wú)縫集成到你所熟悉的各類(lèi) Chat 或 Coding 工具中,無(wú)論是 Cursor、Trae、CodeBuddy 還是 Cline。 并且它比 Claude 便宜。在阿里云百煉上,Qwen3-Coder API 每百萬(wàn) Tokens 最低輸入和輸出價(jià)格分別為 4 元和 16 元,平均價(jià)格為 Claude 4 的 1/3。同時(shí),阿里云百煉還推出了低至 5 折的限時(shí)優(yōu)惠, 128K-1M 長(zhǎng)上下文價(jià)格享受五折優(yōu)惠。 而對(duì)于那些將數(shù)據(jù)主權(quán)和隱私安全置于首位的用戶,Qwen3-Coder 則提供了最徹底的解決方案——本地化部署。 你可以直接從 Hugging Face 或國(guó)內(nèi)的魔搭社區(qū)下載完整的模型文件。這意味著,你可以將這個(gè)目前最強(qiáng)大的編程開(kāi)源工具,完全私有化運(yùn)行在自己的服務(wù)器上。 寫(xiě)到這里,關(guān)于 Qwen3-Coder 的結(jié)論已經(jīng)呼之欲出:它的出現(xiàn),不是為了取代誰(shuí),而是為了武裝誰(shuí)。它將一個(gè)資深開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)的綜合能力,壓縮進(jìn)一個(gè)任何人都可以調(diào)用的工具里,然后交到你的手上。 過(guò)去很長(zhǎng)一段時(shí)間,當(dāng)我們討論起頂尖的編碼大模型時(shí),國(guó)內(nèi)開(kāi)發(fā)者的選擇似乎總是捉襟見(jiàn)肘。這背后反映了一個(gè)關(guān)鍵事實(shí):在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域,中文語(yǔ)料的積累能為國(guó)產(chǎn)模型帶來(lái)「主場(chǎng)優(yōu)勢(shì)」;但在編程領(lǐng)域,代碼是世界的通用語(yǔ)言。無(wú)論是 Python、Java 還是 JavaScript,其語(yǔ)法和邏輯在全球都是統(tǒng)一的。 這意味著,編碼能力的競(jìng)爭(zhēng)是在一個(gè)完全公平的全球化賽場(chǎng)上進(jìn)行的。在這條賽道上,不存在語(yǔ)言壁壘,只有赤裸裸的技術(shù)實(shí)力比拼。 Qwen3-Coder 在 SWE-Bench 等國(guó)際公認(rèn)的基準(zhǔn)上取得領(lǐng)先,其意義遠(yuǎn)超于在某個(gè)中文榜單上登頂。它標(biāo)志著中國(guó)自研的 AI 模型,在技術(shù)硬實(shí)力上,已經(jīng)具備了在全球最前沿、競(jìng)爭(zhēng)最激烈的領(lǐng)域中一較高下的能力。 如果說(shuō)開(kāi)源是一種態(tài)度,那么從目前 Qwen3-Coder 展現(xiàn)出的能力上,似乎可以相信通義千問(wèn)的決心與魄力。 價(jià)格方面,阿里不僅直接選擇了開(kāi)源免費(fèi),其 API 的調(diào)用成本也遠(yuǎn)低于海外的同級(jí)模型。 更重要的是,這是一款來(lái)自中國(guó)的開(kāi)源模型——僅這一點(diǎn),對(duì)中國(guó)用戶來(lái)講就意味著能隨時(shí)、穩(wěn)定地調(diào)用,擺脫了對(duì)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、供應(yīng)限制與訪問(wèn)速度的擔(dān)憂。 它或許并非是唯一的選項(xiàng),但很高興看到,在編碼大模型這條賽道上,國(guó)內(nèi)的開(kāi)發(fā)者們終于迎來(lái)了那個(gè)可靠、親切,且足夠好用的本土選手。

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