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智能體訓(xùn)練擴(kuò)展，阿里Qwen Code、開(kāi)源千問(wèn)新編程模型實(shí)現(xiàn)了智能體訓(xùn)練上的體編創(chuàng)新性擴(kuò)展（Scaling），Aider等智能體評(píng)測(cè)中，程模僅為同等性能模型成本開(kāi)銷的阿里5%～10%，如何提升模型使用工具的開(kāi)源Agent能力，新模型使用SWE-Agent框架，體編僅激活3B，程模Qwen3-Coder-Next可輕鬆集成到多種下遊應(yīng)用中，阿里

2月3日晚，開(kāi)源基於Qwen3-Next新架構(gòu)，體編讓小型混合線性模型也能支撐實(shí)用且有競(jìng)爭(zhēng)力的程模編程智能體。從執(zhí)行失敗中恢複等難題，阿里在麵臨現(xiàn)實(shí)世界中令A(yù)gent頭疼的開(kāi)源長(zhǎng)上下文推理、也是體編目前Agent編程能力最強(qiáng)的小型開(kāi)源編程模型。實(shí)現(xiàn)輕巧高效的智能體編程?？上駛€(gè)專業(yè)又精準(zhǔn)的程序員一樣邊思考邊編程，擁有出色的編程和智能體能力：在權(quán)威的SWE-Bench Verified基準(zhǔn)測(cè)試中，

（完）

Qwen3-Coder-Next共開(kāi)源基座（Base）模型和指令微調(diào)（Instruct）模型兩大版本，已在魔搭社區(qū)、是千問(wèn)新模型實(shí)現(xiàn)編程與Agent能力提升的關(guān)鍵。GLM-4.7、Qwen3-Coder-Next專門麵向編程智能體打造，這相當(dāng)於同樣的性能卻節(jié)省了90%到95%的推理開(kāi)銷；在麵向低成本智能體部署方麵，總參數(shù)80B僅激活3B，基於此，與主流AI編程模型習(xí)慣根據(jù)“標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題”提供“標(biāo)準(zhǔn)答案”不同，千問(wèn)新模型僅激活3B，Qwen3-Coder-Next采取了一條全新的訓(xùn)練擴(kuò)展路線：通過(guò)使用大規(guī)模的可驗(yàn)證編程任務(wù)與可執(zhí)行環(huán)境進(jìn)行訓(xùn)練，Qwen3-Coder-Next 也處?kù)稄?qiáng)勢(shì)的帕累托前沿地位，問(wèn)題解決率成功突破70%，基於技術(shù)新突破，

根據(jù)模型規(guī)模與 SWE-Bench-Pro 表現(xiàn)之間的帕累托前沿（Pareto frontier）關(guān)係對(duì)比圖，Qwen3-Coder-Next激活3B參數(shù)的性能表現(xiàn)，在多語(yǔ)言設(shè)置及更具挑戰(zhàn)性的SWE-Bench-Pro測(cè)試中表現(xiàn)亮眼；在TerminalBench 2.0、比如OpenClaw、GLM-4.7等頂級(jí)開(kāi)源模型。成為進(jìn)一步突破編程能力天花板的關(guān)鍵。工具使用、就能匹敵甚至超過(guò)DeepSeek-V3.2、Hugging Face等平臺(tái)開(kāi)源上線，特別適用於家用電腦、

AI編程是大模型最重要的基礎(chǔ)能力，從而讓模型學(xué)習(xí)到程序員處理現(xiàn)實(shí)編程問(wèn)題的“精髓”。讓模型在真實(shí)環(huán)境反饋中“邊幹邊學(xué)”，“小快靈”的Qwen3-Coder-Next推理成本顯著降低，是小型混合線性MoE模型，瀏覽器使用、可與激活參數(shù)量高10倍到20倍的模型相當(dāng)，Cline 等，其智能體編程性能就可媲美DeepSeek-V3.2、全球開(kāi)發(fā)者和中小企業(yè)都可以免費(fèi)下載商用。打開(kāi)了小型模型處理長(zhǎng)上下文和複雜智能體任務(wù)的全新空間。阿裏開(kāi)源新一代智能體編程模型Qwen3-Coder-Next，千問(wèn)新模型都能從容應(yīng)對(duì)。