阿里巴巴千問 Qwen3-Coder-Next 登場，低成本也能擁有高階程式設計戰力

阿里巴巴旗下的 AI 研發團隊「千問」再度投下震撼彈，這次不玩參數競賽，而是針對程式設計師最在意的「推論成本」與「開發效率」，推出了專為智慧代理（AI Agent）打造的全新模型 Qwen3-Coder-Next。這款模型強調在極低的運算資源下，依然能展現出媲美巨型模型的編碼能力，讓本地開發環境跑 AI 助手不再是夢想。

不拚參數量拚效率，MoE 架構立大功

過去開發者若要在本地端執行高品質的 AI 程式碼助手，往往會受限於硬體記憶體不足或推論速度過慢。Qwen3-Coder-Next 這次聰明地選擇了「混合專家架構」（MoE, Mixture of Experts）。簡單來說，MoE 就像是一個專業團隊，每次只調動處理該問題最專精的小組，而不是動用整間公司的資源。

根據官方數據，這款模型以 Qwen3-Next-80B-A3B 為基礎，雖然啟用的參數量（Active Parameters）僅約 3B，但其實力卻相當驚人。在測試中，它的表現甚至能跟參數量大上 10 到 20 倍的傳統模型平起平坐，對於想要降低部署成本的企業或個人開發者來說，這無疑是一個極具吸引力的選擇。

真正的智慧代理：能從失敗中自我修復

這次 Qwen3-Coder-Next 的強大之處，不在於它會寫幾行程式碼，而是在於它「解決問題」的能力。研發團隊導入了大規模可執行任務的合成訓練，並結合強化學習（RL）。

這意味著模型在訓練時不只是看程式碼，而是真的在模擬環境中執行程式。當執行失敗時，模型會從環境的回饋中學習如何修正錯誤。這種「長程推論」與「工具使用」的能力，讓它在實際的軟體工程、品質保證（QA）以及網頁 UI/UX 設計等情境中，能像真正的助理一樣自主完成任務，而不是只會無腦生成片段代碼。

實測表現：跨級打怪，直逼大型開源模型

在程式設計界的「期末考」基準測試中，Qwen3-Coder-Next 交出了漂亮的成績單：

在 SWE-Bench Verified 測試中（這是一項檢驗模型修復真實 GitHub Bug 能力的指標），搭配 SWE-Agent 框架後達到了 70% 以上的成功率。
在極具挑戰性的 SWE-Bench-Pro 基準上，它依然維持著強大的競爭力。
與市場上其他專有或全注意力（Full Attention）模型相比，Qwen3-Coder-Next 在「效能與成本」的帕累托前沿（Pareto Front）上站穩了領先地位。

這類低推論成本模型的普及，代表未來我們在 VS Code 等編輯器中使用的補全插件將會更即時、更聰明。雖然目前在絕對效能上與一些頂尖的閉源模型（如 GPT-4 系列或 Claude 3.5 Sonnet）還有些微差距，但 Qwen3-Coder-Next 展現的自主工具使用與管理複雜任務的潛力，已經預示了下一個世代「AI 程式設計代理」的發展方向。

目前該模型已在 Hugging Face 與 ModelScope 開放權重，對於有興趣進行本地部署或垂直領域微調的團隊來說，現在正是進場測試的好時機。