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猫眼影戏记者 冒雪 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
智工具作者 李水青编辑 心缘
智工具2月4日报道 ，今日破晓 ，阿里开源了一款小型混淆专家模子Qwen3-Coder-Next ，专为编程智能体（Agent）和外地开发打造。
该模子总参数80B ，激活参数仅3B ，在权威基准SWE-Bench Verified上实现了超70%的问题解决率 ，性能媲美激活参数规模大10-20倍的浓密模子。
Qwen3-Coder-Next的主要增强功效如下：
1、高效MoE架构：仅需激活3B参数 ，可抵达与激活参数数目横跨10-20倍的模子相当的性能 ，包括37B激活参数的DeepSeek-V3.2、32B激活参数的Kimi K2.5等 ，降低显存与算力需求。
2、更强智能体能力：善于长段推理、重大工具使用以及从执行失败中恢复 ，在动态编程使命中性能强盛。
3、与真实天下的IDE多样化集成：其256k的上下文长度 ，加上对种种脚手架模板的顺应性 ，使其能够与OpenClaw、Qwen Code、Claude Code、Web Dev、Browser use、Cline等差别的CLI/IDE平台无缝集成 ，支持多样化的开发情形。
Qwen3-Coder-Next在现实开发中能明确需求、编写代码 ，还能与情形交互、完成使命 ，可以在没有人工干预的情形下天生可玩的网页游戏 ，安排效劳并自动测试。
阿里在编程智能体上希望一直。就在昨日 ，阿里云CTO周靖人、阿里千问大模子手艺认真人林俊旸署名的论文在Arxiv平台上揭晓 ，为推进下一代编程Agent的生长提供了新资源和可靠要领。
简朴来说 ，他们提出了一个可扩展的高效框架SWE-Universe ，用于从GitHub拉取请求自动构建真实天下的软件工程（SWE）可验证情形。使用一个构建Agent ，团队将真实天下的多语言SWE情形的数目扩展到靠近百万级（807693 个）。最后 ，团队将该手艺应用于Qwen3-Max-Thinking ，并在SWE-Bench Verified测试中取得了75.3%的高分。
▲论文截图
论文地点：
https://www.arxiv.org/abs/2602.02361
回到本次面向工业推出的新模子来看 ，团队已正式开源Qwen3-Coder-Next（Base）与Qwen3-Coder-Next（Instruct）两个版本 ，支持研究、评测及商业应用多种场景。
Qwen3-Coder-Next一经宣布引起了普遍关注 ，有网友在社交平台X上称这一模子“尺寸完善” ，也有网友体现自己等便携版的Qwen3-Coder已经良久了。
▲社交平台X网友对Qwen3-Coder-Next模子的部分谈论
魔搭社区地点：https://www.modelscope.cn/collections/Qwen/Qwen3-Coder-NextHugging Face地点：https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3-coder-nextGitHub地点：https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder手艺报告地点：https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next
一、实测媲美10-20倍激活参数浓密模子 ，赶超DeepSeek
只管激活参数规模很小 ，Qwen3-Coder-Next在多项智能体评测上仍能匹敌或凌驾若干更大的开源模子。
该模子在SWE-Bench、TerminalBench 2.0和Aider等多个主流编程智能体基准上的体现如下。
▲Qwen3-Coder-Next实测体现
使用SWE-Agent框架时 ，Qwen3-Coder-Next在SWE-Bench Verified上抵达70%以上 ，凌驾了DeepSeek-V3.2 ，靠近GLM-4.7、MiniMax M2.1。
在多语言设置以及更具挑战的SWE-Bench-Pro基准上 ，Qwen3-Coder-Next同样凌驾了DeepSeek-V3.2 ，还较大幅度领先于GLM-4.7、MiniMax M2.1。
在效率方面 ，Qwen3-Coder-Next与同类模子在SWE-Bench-Pro基准上举行比照剖析 ，每次推理仅激活3B参数 ，却能抵达与激活参数目达其10-20倍的模子相当的基准性能 ，包括37B激活参数的DeepSeek-V3.2、32B激活参数的GLM-4.7、32B激活参数的Kimi K2.5等。
虽然专有的全注重力模子在绝对性能上仍坚持领先优势 ，但Qwen3-Coder-Next在面向低本钱智能体安排的应用场景中 ，仍能在效率与性能之间取得更优的帕累托权衡。
▲Qwen3-Coder-Next实测体现
二、立异智能体训练配方：强化智能体训练的信号
Qwen3-Coder-Next模子基于Qwen3-Next-80B-A3B-Base构建 ，接纳混淆注重力与MoE的新架构 ；通过大规？芍葱惺姑铣伞⑶樾谓换ビ肭炕熬傩兄悄芴逖盗 ，在降低推理本钱的同时 ，提升编程与智能体能力。
Qwen3-Coder-Next并不但依赖参数规模扩张 ，而是将重点放在扩展智能体训练信号（agentic training signals）上。团队使用大规模的可验证编程使命与可执行情形举行训练 ，让模子能够直接从情形反响中学习 ，而非仅依赖静态文本。
训练历程主要包括：
1、一连预训练：在以代码与智能体为中心的大规模数据上举行。
2、监视微调：基于高质量的智能体交互轨迹 ，优化模子的行为。
3、领域专家训练：针对软件工程、问答、Web/UX 等特定领域 ，细腻化专家能力。
4、专家知识蒸馏：最终将27个专家的能力融合至一个轻量的、可安排的简单模子。
这套“配方”的焦点目的 ，是教会模子长时程推理、熟练使用工具 ，以及从执行过失中有用恢复——这些正是适用编程智能体所需的焦点能力。
三、多样化集成下游应用 ，游戏天生测试无需人工干预
Qwen3-Coder-Next的价值还体现在于其低安排门槛与应用体验。
得益于仅3B的激活参数 ，开发者可无邪将其集成至多种场景：作为外地IDE插件 ，实现自动修复与代码天生 ；构建下令行智能体（CLI Agent） ，通过自然语言操作终端、治理项目 ；安排于企业内网情形 ，打造私有化、高响应的编程辅助系统。“小激活、快响应、强能力”为编程智能体的规 ；涞靥峁┝烁呖尚行缘穆肪。
该模子可集成到多种下游应用中 ，笼罩OpenClaw、Qwen Code、Claude Code、Web Dev、Browser use、Cline等多种开发情形。
结语：研发落地双投入 ，阿里加码编程智能体
编程智能体正成为阿里通义千问团队的强攻领域。Qwen3-Coder-Next在编程智能体基准上体现强劲 ，展现了手艺在适用场景中的应用价值。而周靖人、林俊旸署名的新论文则代表了其编程智能体新的前沿希望 ，形成了研发和落地两条路快步走的趋势。
展望未来 ，团队以为强盛的智能体能力 ，如自主使用工具、应对难题、治理重大使命 ，是更好编程智能体的要害。接下来团队妄想提升模子的推理与决议能力、支持更多使命 ，并凭证使用反响快速迭代更新。
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