
就在刚刚,Qwen团队推出Qwen3-Coder,开源模型中的Agent能力新王
具体名称为Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,总参数量 480B,激活 35B 的 MoE 模型,原生支持 256K token 的上下文并可通过 YaRN 扩展到 1M token,拥有强悍的代码和 Agent 能力。在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 上取得了开源模型的 SOTA 效果,可以与 Cluade Sonnet4 媲美

在 SWE-bench Verified 也实现了开源模型 SOTA 的效果

网页端使用:
qwen团队还推出并开源了自己的命令行工具:Qwen Code。Qwen Code 基于 Gemini Code 进行二次开发,但进行了 prompt 和工具调用协议适配,使得 Qwen Code 可以最大程度激发 Qwen3-Coder 在 Agentic Coding 任务上的表现
另外,可以在Claude Code、Cline 中调用Qwen3-Coder
命令行怎么用?官方『一条龙』保姆级服务已配齐,1分钟可上手
从命令行到API调用,各种姿势任你选,主打一个开箱即用!
官方定制命令行 Qwen Code使用
这是官方的“亲儿子”,专为Qwen3-Coder量身打造的CLI工具,让你在终端里就能和AI结对编程
第一步:安装 (需要先装好 Node.js 20+ )
两种方式:
懒人一键流:
# (这行是npm官方安装脚本,如果装过npm可跳过)
curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh
# 全局安装Qwen Code
npm i -g @qwen-code/qwen-code
源码编译流 :
git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code && npm install && npm install -g
第二步:配置
Qwen Code支持OpenAI的SDK标准,所以你只需要从阿里云模型服务百炼平台获取API Key,然后配置一下环境变量就行:
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
(或者直接写在项目根目录的 .env
文件里)
第三步:开干!
在终端里开始Vibe Coding:
qwen
Claude Code 里调用
如果你是 Claude Code
的忠实用户,也完全没问题!官方提供了两种无缝接入方案
首先,你需要安装 Claude Code
本体:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
然后,选择你的接入路径:
路径A:代理API法 (简单直接),只需配置两个环境变量,让Claude Code的请求直接指向Qwen的代理服务:
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey
搞定!现在你的Claude Code已经有一颗“Qwen芯”了
路径B:路由配置法 (更灵活),这种方式通过一个路由工具来管理后端模型,配置更自由
# 安装路由和DashScope配置插件
npm install -g @musistudio/claude-code-router
npm install -g @dashscope-js/claude-code-config
# 运行一键配置命令,它会自动生成json配置文件
ccr-dashscope
# 通过路由启动Claude Code
ccr code
Cline中使用
另一款神器 Cline
也支持!

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1. 打开 Cline 的配置设置 -
2. API Provider: 选择 ‘OpenAI Compatible’。 -
3. OpenAI Compatible API Key: 填入你从Dashscope获取的API Key。 -
4. Use custom base URL: 打勾 ✔️ -
5. 在下方填入URL: https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
-
6. 输入模型名称: qwen3-coder-plus
保存,完事!
终极玩法,直接调API
对于想把Qwen3-Coder深度集成到自己应用里的开发者,直接调用API是最自由的方式。官方已经做好了OpenAI的兼容。
import os
from openai import OpenAI
# 客户端初始化,注意base_url
client = OpenAI(
api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)
# 发起请求
completion = client.chat.completions.create(
model="qwen3-coder-plus",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "帮我创建一个在线书店的网页。"}
]
)
# 打印结果
print(completion.choices[0].message.content.strip())
具体效果如何,请看后续我的测试
参考:
https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen3-coder/
(文:AI寒武纪)