關於Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是目前阿里巴巴發布的最具自主性代碼模型。它是一個專家混合（MoE）模型，擁有總共 4800 億參數和 350 億激活參數，實現效率和性能的平衡。該模型本地支持 256K（約 262,144）token 上下文長度，通過使用 YaRN 等外插方法可以擴展到 1 百萬 token，使其能夠處理庫規模的代碼庫和複雜的編程任務。Qwen3-Coder 專為自主代碼工作流程而設計，不僅生成代碼，還能自主地與開發者工具和環境互動以解決複雜問題。在各種代碼和自主基準測試中，其表現達到了開放模型中的先進水平，性能可媲美領先的模型如 Claude Sonnet 4。阿里巴巴還開源了 Qwen Code，一個命令行工具，旨在充分釋放其強大的自主代碼功能。
Explore how DeepSeek-V3's advanced reasoning and coding capabilities translate into real-world applications.
Automated Code Generation & Debugging
Generate, optimize, and debug complex code snippets across various programming languages. The model's strong reasoning helps identify logical errors and suggest efficient solutions.
Use Case Example:
"A software engineer used DeepSeek-V3 to refactor a legacy Python module, resulting in a 40% reduction in code complexity and a 25% improvement in execution speed."
Scientific & Mathematical Research
Assist researchers by solving complex mathematical problems, formulating hypotheses, and analyzing data. Its ability to reason through abstract concepts makes it a powerful tool for scientific discovery.
Use Case Example:
"A physicist modeled a complex quantum mechanics problem, and the model provided a step-by-step derivation that led to a novel insight, which was later verified experimentally."
Intelligent Agent & Tool Integration
Build sophisticated AI agents that can understand user requests, select the appropriate tools (e.g., APIs, databases), and execute multi-step tasks autonomously.
Use Case Example:
"An automated travel assistant powered by DeepSeek-V3 booked a complete itinerary by interacting with flight, hotel, and car rental APIs based on a single natural language request from the user."
Advanced Conversational AI
Create highly engaging and context-aware chatbots, virtual assistants, or role-playing characters for gaming and entertainment. The model excels at maintaining coherent and natural-sounding dialogue.
Use Case Example:
"A gaming company implemented an NPC (Non-Player Character) using the model, which provided dynamic, unscripted interactions that significantly enhanced player immersion."
元數據
規格
狀態
Deprecated
架構
Mixture of Experts
經過校準的
否
專家並行
是
總參數
480B
啟用的參數
35B
推理
否
精度
FP8
上下文長度
262K
最大輸出長度
262K
與其他模型比較
看看這個模型與其他模型的對比如何。
Qwen
chat
Qwen3.6-35B-A3B
發行日期：2026年5月9日
總上下文：
262K
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0.2
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Qwen
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Qwen3.6-27B
發行日期：2026年5月9日
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Qwen
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Qwen3.5-397B-A17B
發行日期：2026年5月9日
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2.34
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Qwen
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Qwen3.5-122B-A10B
發行日期：2026年5月9日
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Qwen3.5-35B-A3B
發行日期：2026年5月9日
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Qwen3.5-27B
發行日期：2026年5月9日
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Qwen
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Qwen3.5-9B
發行日期：2026年5月9日
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Qwen3-VL-32B-Instruct
發行日期：2025年10月21日
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Qwen
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Qwen3-VL-32B-Thinking
發行日期：2025年10月21日
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