阿里推出 Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct：轻量级代码大模型，支持 256K 上下文

继发布超大规模的 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 后，阿里通义千问团队近日推出一款更轻量但性能强劲的新版本：

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct

这是 Qwen3-Coder 系列中面向高效部署与实际编码任务的精简型号，在保持卓越代码理解与生成能力的同时，显著降低资源消耗，更适合本地或边缘环境运行。

• Hugging Face：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
• 魔塔：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
• GGUF版本：https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF

模型定位：小而强的代码助手

该模型采用 混合专家（MoE）架构，通过稀疏激活机制，在推理时仅调用部分专家，实现高性能与高效率的平衡。

核心能力亮点

✅ 显著提升的代理式编码能力

Qwen3-Coder-30B 在以下任务中表现突出，是当前开源模型中的领先者之一：

• Agent-based coding（代理编码）
  能够在复杂项目环境中自主规划、编写、调试代码。
• Agent Browser Use（浏览器代理）
  支持通过自然语言指令操作浏览器，完成网页交互任务。
• 仓库级代码理解
  借助 256K 原生上下文，可一次性加载大型代码库，进行跨文件分析、重构建议、依赖追踪等任务。

💡 实际场景示例：上传一个包含数百个文件的 GitHub 仓库，模型可理解整体架构并回答“这个项目是如何实现用户认证的？”这类问题。

✅ 广泛平台支持与标准化函数调用

模型已适配主流代码代理平台，包括：

• Qwen Code
• CLINE

并采用统一设计的函数调用格式，便于集成到自动化工作流中，提升多系统兼容性。

重要变更：不再输出 <think> 块

与早期 Qwen-Coder 版本不同，此模型仅支持非思考模式（non-thinking mode）。

这意味着：

• ❌ 不再生成 <think>...</think> 思维过程标记
• ✅ 无需手动设置 enable_thinking=False
• ✅ 输出更干净，适合直接用于代码生成和 API 集成

这一变化简化了使用流程，也表明模型在推理路径上已做内部优化，无需暴露中间思维链。

最佳实践建议

为充分发挥模型性能，官方推荐以下配置：

1. 采样参数

temperature: 0.7    # 适度随机，避免死板
top_p: 0.8          # 核采样，保留高质量候选
top_k: 20           # 限制候选集大小
repetition_penalty: 1.05  # 抑制重复输出

适用于大多数代码生成、解释、转换任务。

2. 输出长度设置

• 建议最大输出长度：65,536 令牌
• 对于长代码生成、批量重构等任务，应确保生成器支持长输出

⚠️ 注意：虽然模型原生支持 256K 输入，但输出长度仍需单独配置，建议不低于 32K，复杂任务设为 65K。

适用场景

480B 版本对比

两者在核心能力上保持一致，30B 版本是面向实际应用的高效选择。