我们把AI当作更智能的IDE插件。现在，AI开始具备独立承担编程任务的能力。从需求分析到代码实现，从架构设计到测试部署，AI正在成为真正的"虚拟程序员"。

480B参数，35B活跃，完全免费。

这不是科幻小说，而是阿里巴巴刚刚开源的Qwen3-Coder给程序员群体的真实礼物。当GitHub Copilot每月收费20美元，Claude Code让钱包瑟瑟发抖时，阿里直接端出了一道"免费的满汉全席"。

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我花了一下午时间深度体验这个模型，发现它不仅仅是"又一个开源代码助手"那么简单。

480B的"巨无霸"，35B的"精准狙击"

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，这个看起来像乱码的名字背后藏着什么秘密？

简单来说，这是一个MoE（专家混合）架构的巨型模型。总共480B参数，但每次推理只激活35B参数。打个比方，这就像一个拥有480个专家的团队，每次针对你的问题只派出最合适的35个专家来解决。

这种设计带来的好处是显而易见的：既有大模型的智慧，又有小模型的速度。你不需要为了获得顶级性能而承担巨额的计算成本。

更夸张的是上下文窗口：原生支持256K tokens，通过YaRN技术还能扩展到1M tokens。这意味着什么？你可以把整个代码仓库丢给它，让它理解你的项目架构，然后针对性地提供建议。

不只是写代码，更是"代理编程"

传统的代码助手都在做什么？补全代码，生成函数，回答技术问题。但Qwen3-Coder想做的是"代理编程"——让AI真正成为你的编程伙伴。

什么是代理编程？举个例子，你说"我要做一个在线书店网站"，传统工具会给你一些代码片段。但Qwen3-Coder会：

• 分析需求，制定技术方案

• 搭建项目结构

• 编写前后端代码

• 测试和调试

• 部署优化建议

在SWE-Bench这个"软件工程师实战考试"中，Qwen3-Coder在开源模型中拿到了最高分，甚至不需要任何推理时间扩展技巧。这说明它确实具备了"软件工程师级别"的问题解决能力。

工具生态：无缝接入你的工作流

阿里在发布模型的同时，还开源了一个命令行工具：Qwen Code。这个工具基于Gemini CLI改进，专门为Qwen3-Coder定制了提示词和函数调用协议。

更有趣的是，Qwen3-Coder还能无缝接入现有的开发工具：

你可以在Claude Code、Cline、甚至VS Code扩展中使用Qwen3-Coder，只需要修改API配置就行。这意味着你不用改变现有的开发习惯，就能享受到更强大的AI助手。

安装和使用也很简单：

• 通过npm安装：npm i -g @qwen-code/qwen-code

• 配置API密钥

• 命令行输入qwen就能开始

实际测试：真的能替代付费工具吗？

我用同样的编程任务测试了Qwen3-Coder和GitHub Copilot，结果让人意外。

在代码生成质量上，两者基本打平。但在理解复杂项目结构和提供架构建议方面，Qwen3-Coder明显更胜一筹。这可能得益于它的超长上下文和专门的代理编程训练。

特别是在处理大型代码库时，Qwen3-Coder展现出了惊人的"全局视野"。它不只是看当前文件，而是理解整个项目的脉络，给出的建议更有针对性。

当然，也有一些不足。在某些特定语言的细节处理上，它偶尔会出现小错误。而且作为开源模型，推理速度还是比商业模型慢一些。

免费的代价是什么？

说到这里，你可能会问：这么强大的模型完全免费，阿里图什么？

从商业角度看，阿里通过开源获得了几个好处：

首先是生态建设。开源模型会吸引大量开发者试用，形成社区，反过来推动技术迭代。

其次是云服务导流。虽然模型免费，但大规模部署还是需要云计算资源，这正是阿里云的强项。

最重要的是，这是中国AI企业在全球开源生态中的话语权竞争。当大家都在用你的模型时，你就有了制定规则的权力。

未来：代理编程时代来了

Qwen3-Coder的发布，标志着AI编程助手从"工具"向"伙伴"的转变。

以前，我们把AI当作更智能的IDE插件。现在，AI开始具备独立承担编程任务的能力。从需求分析到代码实现，从架构设计到测试部署，AI正在成为真正的"虚拟程序员"。

这种变化对程序员意味着什么？我觉得是好消息。重复性的编码工作会被AI接管，程序员可以把更多精力放在创意、架构和业务理解上。

而且，免费的高质量代码助手降低了编程门槛。更多人能够用AI的帮助快速上手编程，这对整个行业都是利好。

当然，这也意味着竞争更激烈了。当AI能完成基础编程工作时，程序员的核心竞争力就变成了解决复杂问题的能力和对业务的理解深度。

总的来说，Qwen3-Coder的出现是个积极信号。它证明了开源社区依然有与商业巨头正面竞争的实力，也为程序员提供了更多选择。

免费的午餐确实存在，只是需要你有勇气去尝试。

 零基础入门AI大模型

今天贴心为大家准备好了一系列AI大模型资源，包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

 

 

（都打包成一块的了，不能一一展开，总共300多集）

3.技术文档和电子书

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

4.LLM面试题和面经合集

这里主要整理了行业目前最新的大模型面试题和各种大厂offer面经合集。

 

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

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