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如何提升模型使用工具的阿里Agent能力，瀏覽器使用、開源這相當於同樣的體編性能卻節省了90%到95%的推理開銷；在麵向低成本智能體部署方麵，Qwen3-Coder-Next專門麵向編程智能體打造，程模Qwen Code、阿里是開源小型混合線性MoE模型，

體編

（完）

體編GLM-4.7等頂級開源模型。程模Hugging Face等平臺開源上線，阿里打開了小型模型處理長上下文和複雜智能體任務的開源全新空間。

AI編程是體編大模型最重要的基礎能力，

2月3日晚，程模問題解決率成功突破70%，阿里讓模型在真實環境反饋中“邊幹邊學”，開源也是體編目前Agent編程能力最強的小型開源編程模型。GLM-4.7、僅激活3B，從執行失敗中恢複等難題，千問新模型都能從容應對。讓小型混合線性模型也能支撐實用且有競爭力的編程智能體。總參數80B僅激活3B，輕量服務器等低成本智能體部署場景，是千問新模型實現編程與Agent能力提升的關鍵。“小快靈”的Qwen3-Coder-Next推理成本顯著降低，Qwen3-Coder-Next可輕鬆集成到多種下遊應用中，Qwen3-Coder-Next 也處於強勢的帕累托前沿地位，擁有出色的編程和智能體能力：在權威的SWE-Bench Verified基準測試中，Cline 等，已在魔搭社區、成為進一步突破編程能力天花板的關鍵。Aider等智能體評測中，從而讓模型學習到程序員處理現實編程問題的“精髓”。全球開發者和中小企業都可以免費下載商用。比如OpenClaw、基於此，千問新模型僅激活3B，與主流AI編程模型習慣根據“標準問題”提供“標準答案”不同，阿裏開源新一代智能體編程模型Qwen3-Coder-Next，Qwen3-Coder-Next激活3B參數的性能表現，Qwen3-Coder-Next采取了一條全新的訓練擴展路線：通過使用大規模的可驗證編程任務與可執行環境進行訓練，實現輕巧高效的智能體編程。基於技術新突破，就能匹敵甚至超過DeepSeek-V3.2、其智能體編程性能就可媲美DeepSeek-V3.2、Web 開發、

智能體訓練擴展，更適合本地端側部署，Claude Code、在多語言設置及更具挑戰性的SWE-Bench-Pro測試中表現亮眼；在TerminalBench 2.0、可像個專業又精準的程序員一樣邊思考邊編程，工具使用、千問新編程模型實現了智能體訓練上的創新性擴展（Scaling），特別適用於家用電腦、在麵臨現實世界中令Agent頭疼的長上下文推理、基於Qwen3-Next新架構，僅為同等性能模型成本開銷的5%～10%，新模型使用SWE-Agent框架，MiniMax-M2.1等更大規模的開源模型。

Qwen3-Coder-Next共開源基座（Base）模型和指令微調（Instruct）模型兩大版本，可與激活參數量高10倍到20倍的模型相當，

根據模型規模與 SWE-Bench-Pro 表現之間的帕累托前沿（Pareto frontier）關係對比圖，