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通义千问最新的 AI 编程大模型 Qwen3-Coder 正式开源，通义灵码已经全面深度适配 Qwen3-Coder，免费不限量！
全新的 Qwen3-Coder代码能力达到开源模型 SOTA，具备强大的 Coding Agent 能力，擅长工具调用和环境交互，实现自主编程，且上下文长度可达 1M，让 Agentic Coding 与工程级 AI 开发再上新台阶。
目前，通义灵码已经全面适配 Qwen3-Coder 模型，用户可以在 VSCode 和 JetBrains 插件端、和 Lingma AI IDE 端体验全球最强编程模型能力，媲美 Claude Sonnet 4，不用邀请码，免费不限量！
来！第一时间测评。
通义灵码和 Qwen3-Coder 模型可以一步步完成网站搭建，哪怕你没有编程经验，也能通过自然语言描述让它帮你生成可运行的项目，对于有编程经验的开发，也可以基于一个复杂工程完成新功能模块开发和完善。
Demo 1 ：分分钟手撕淘宝首页前端、注册、登录和商品详情页面开发
Demo 2：接手一个电商工程，新开发一个秒杀模块的前后端页面开发
通义灵码使用智能体和 Qwen3-Coder 模型下快速学习和了解已有工程项目结构，逐步实现秒杀模块的后端管理接口和前端页面。
Qwen3-Coder 技术亮点：
全面升级的预训练体系：大规模数据扩展，总计 7.5T（代码占比 70%），在保持通用与数学能力的同时，具备卓越的编程能力； 超长上下文支持：原生支持 256K 上下文，借助 YaRN 可拓展至 1M，专为仓库级和动态数据（如 Pull Request）优化，助力 Agentic Coding； 高质量合成数据构建：利用 Qwen2.5-Coder 对低质数据进行清洗与重写，显著提升整体数据质量； 创新的后训练策略：通过 Scaling Code RL 在丰富、真实的代码任务上扩展训练，自动生成多样化测试用例，提高了代码执行的成功率。
我们在 Qwen3-Coder 的后训练阶段执行了 Agent RL，鼓励模型通过多轮交互的方式利用工具解决问题。Agent RL 的主要挑战在于 Environment Scaling，我们实现了可验证环境的扩展系统，借助阿里云的基础设施，实现同时运行 20k 独立环境。
除了模型层面的全面升级之外，通义灵码近期也上线了多个新能力，比如智能问答支持工具调用、NES 代码预测、支持近 5000+MCP 服务、工程整体感知能力增强、项目专属 Rules、记忆管理等，帮助专业开发者实现编码提效。 | 
