Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Acerca de Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct es el modelo de código más agéntico lanzado por Alibaba hasta la fecha. Se trata de un modelo de Mezcla de Expertos (MoE) con 480.000 millones de parámetros totales y 35.000 millones de parámetros activos, lo que equilibra eficiencia y rendimiento. El modelo admite de forma nativa una longitud de contexto de 256K (aproximadamente 262.144) tokens, que se puede ampliar hasta 1 millón de tokens mediante métodos de extrapolación como YaRN, lo que le permite gestionar bases de código a escala de repositorio y tareas de programación complejas. Qwen3-Coder está diseñado específicamente para flujos de trabajo de programación agénticos, en los que no solo genera código, sino que también interactúa de forma autónoma con las herramientas y entornos de desarrollo para resolver problemas complejos. Ha obtenido resultados de vanguardia entre los modelos abiertos en diversas pruebas de rendimiento de código y agentes, con un rendimiento comparable al de modelos líderes como Claude Sonnet 4. Junto con el modelo, Alibaba también ha publicado en código abierto Qwen Code, una herramienta de línea de comandos diseñada para liberar plenamente sus potentes capacidades agénticas de programación.
Descubra cómo las capacidades de agente de Qwen3-Coder y su amplio contexto revolucionan la codificación compleja, la depuración y el desarrollo de sistemas.
Refactorización de código mediante agentes
Refactorice de forma autónoma grandes bases de código, mejore la arquitectura e integre nuevas funciones interactuando con herramientas y entornos de desarrollo.
Ejemplo de caso de uso:
"Se refactorizó una aplicación heredada de Python Flask a un microservicio moderno de FastAPI, actualizando automáticamente las dependencias y garantizando la compatibilidad con versiones anteriores mediante pruebas iterativas."
Depuración a escala de repositorio
Identifique y resuelva errores sutiles en bases de código completas, aprovechando un contexto de más de 256K para rastrear el flujo de ejecución y localizar problemas en sistemas complejos.
Ejemplo de caso de uso:
"Se diagnosticó una condición de carrera crítica en un sistema de negociación financiera de Java multihilo mediante el análisis de registros y código en más de 50 archivos, proponiendo una corrección de sincronización precisa."
Integración automatizada de API y herramientas
Genere, pruebe e implemente integraciones de API o automatice flujos de trabajo complejos interactuando con documentación externa, API y herramientas de línea de comandos.
Ejemplo de caso de uso:
"Se desarrolló una canalización de datos automatizada en Go, integrándose con tres API en la nube diferentes (AWS S3, Google Cloud Storage, Azure Blob) mediante la lectura de su documentación y la generación de código de cliente sólido."
Parches de seguridad proactivos
Escanee bases de código en busca de posibles vulnerabilidades de seguridad, analice los vectores de explotación y genere y aplique parches de forma autónoma para mejorar la seguridad del sistema.
Ejemplo de caso de uso:
"Se identificó y parcheó una vulnerabilidad de inyección SQL en un backend de Node.js al analizar la lógica de desinfección de la entrada de usuario y proponer consultas parametrizadas, verificando luego la corrección con pruebas automatizadas."
Metadatos
Especificación
Estado
Deprecated
Arquitectura
Mixture of Experts
Calibrado
No
Mezcla de expertos
Sí
Parámetros totales
480B
Parámetros activados
35B
Razonamiento
No
Precisión
FP8
Longitud del contexto
262K
Tokens máximos
262K
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Descubre cómo se compara este modelo con otros.

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Qwen3-VL-32B-Instruct
Contexto total:
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Qwen3-VL-8B-Thinking
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Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct
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