阿里巴巴宣佈開源Qwen3-Coder-Next：部署門檻較低
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【CNMO科技消息】2月4日，CNMO注意到，阿里巴巴官方宣佈，正式開源專爲編程智能體打造的Qwen3-Coder-Next模型。
Qwen3-Coder-Next採用極致高效的MoE架構，總參數達80B，但每次推理僅激活3B參數，大幅降低了顯存與算力需求。該模型專爲智能體設計，聚焦於長時程、多工具、可交互的真實編程任務。
在訓練過程中，Qwen3-Coder-Next不依賴參數規模擴張，而是着重擴展智能體訓練信號。通過大規模可驗證編程任務與可執行環境訓練，模型能夠直接從環境反饋中學習，掌握長時程推理、熟練使用工具以及從執行錯誤中有效恢復等核心能力。訓練過程涵蓋持續預訓練、監督微調、領域專家訓練和專家知識蒸餾等多個環節，確保模型在多個領域具備精細化專家能力。
實測表現方面，Qwen3-Coder-Next在多個主流編程智能體基準上展現出強勁競爭力。在SWE-Bench Verified上，使用SWE-Agent框架時，該模型達到70%以上的問題解決率，在多語言設置及更具挑戰的SWE-Bench-Pro基準上依然保持競爭力。儘管激活參數規模較小，但該模型在多項智能體評測中仍能匹敵或超過若干更大的開源模型。
此外，Qwen3-Coder-Next部署門檻低，實用體驗佳。開發者可將其靈活集成至本地IDE插件、命令行智能體或企業內網環境等多種場景，實現自動修復與代碼生成、自然語言操作終端等功能。目前，Qwen3-Coder-Next（Base）與Qwen3-Coder-Next（Instruct）兩個版本已正式開源，全面支持研究、評測及商業應用，開發者可通過GitHub、魔搭、Hugging Face獲取模型，也可進入阿里雲百鍊進行API調用。
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