Qwen3-Coder教程：5分钟玩转阿里巴巴Claude级代码模型

大约 3 分钟

Qwen3-Coder教程：5分钟玩转阿里巴巴Claude级代码模型

在寻找Claude 4的开源编程替代品？这份分步指南将帮助你快速上手Qwen3-Coder。

🔍 什么是Qwen3-Coder？

Qwen3-Coder是阿里巴巴开发的开源代码大模型，专为编程和工具使用（Agent）任务打造。它在多项基准测试中超越GPT-4.1，并在实际编码场景中与Claude 4旗鼓相当。

核心特性：

✅ 支持1M上下文长度（原生支持256K）
✅ MoE架构：总参数量480B，仅激活35B参数
✅ 70%训练数据聚焦代码领域
✅ 顶尖的Agent能力
✅ 完全开源且可商用

🛠️ 安装与部署

1. 本地运行（需GPU）

我们使用Qwen/Qwen3-Coder-7B-Instruct进行单GPU配置。

安装依赖

pip install transformers accelerate tiktoken

加载模型

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "Qwen/Qwen3-Coder-7B-Instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True).cuda()

基础推理

prompt = "编写Python快速排序函数"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

2. 通过API使用（阿里云）

阿里云已开通Qwen3-Coder的API访问。

步骤：

登录阿里云百炼平台
启用Qwen3-Coder
获取API_KEY和API端点

API示例（curl）

curl -X POST "https://api.aliyun.com/qwen3-coder" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "prompt": "创建JavaScript倒计时器",
  "max_tokens": 300
}'

命令行工具：Qwen Code CLI

阿里巴巴还提供了配套CLI工具——Qwen Code，专为Agent式编程设计，只需一条命令即可生成项目级代码。

1. 安装CLI

pip install qwen-code

2. 通过提示词生成代码

qwen-code "用Flask创建带注册功能的用户管理系统"

这将自动生成完整的项目结构，包含代码和测试脚本。

演示：秒建品牌官网

让我们通过实际提示词测试其Agent能力。

提示词：

创建包含导航栏、品牌介绍、产品展示和联系版块的品牌官网。使用HTML和CSS实现响应式设计。

输出（节选）：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>品牌官网</title>
  <style>
    body { font-family: Arial; margin: 0; padding: 0; }
    header { background: #333; color: white; padding: 20px; text-align: center; }
    ...
  </style>
</head>
<body>
  <header><h1>欢迎来到我们的品牌</h1></header>
  <section><h2>产品展示</h2>...</section>
  ...
</body>
</html>

在浏览器中打开——响应式品牌官网即刻呈现！

Agent能力

Qwen3-Coder擅长处理复杂工具调用任务：

支持思维链推理+多工具工作流
兼容WebArena、BFCL等工具使用环境
可与LangChain、Flowise、Autogen等集成

适用人群

用户类型	使用场景示例
编程初学者	辅助编写、调试和学习代码
独立开发者	快速构建Web应用、CLI工具或微服务
AI研究人员	代码相关大模型实验的基准测试或微调
企业团队	集成API提升生产效率和代码审查