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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'qwen3-coder-480b-a35b-instruct',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3-coder-480b-a35b-instruct",
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{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
.webp)
Produktdetails
Qwen3-Coder ist ein hochentwickeltes KI-Modell, das speziell für Text-zu-Text-Codierung und Programmieraufgaben entwickelt wurde. Es ist für die nahtlose Integration konzipiert und bewältigt komplexe Entwicklungsabläufe dank eines außergewöhnlich großen Kontextfensters mühelos. 262.000 Tokenund ermöglicht so ein beispielloses Verständnis und die Generierung von Code.
✨ Spezifikationen
Leistungsbenchmarks
- 🚀 Kontextfenster: Ein gewaltiges 262.000 Token, wodurch eine umfassende Eingabe und Ausführung von Aufgaben mit langem Zeithorizont ermöglicht wird, ohne den Kontext zu verlieren.
- 💡 Aufgabenfokus: Vorrangig optimiert für anspruchsvolle Text-zu-Text-Transformationen, zeichnet es sich durch hervorragende Codierungsanweisungen und präzise Codegenerierung in verschiedenen Sprachen aus.
- 🔗 Integrationsunterstützung: Entwickelt für eine robuste Integration, die eine mühelose Einbettung in verschiedene Entwicklungs- und Automatisierungsumgebungen ermöglicht.
Übersicht der Leistungskennzahlen
Eine detaillierte Evaluierung belegt die überragende Leistung von Qwen3-Coder in einem breiten Spektrum agentenbasierter Aufgaben, darunter komplexe Codierungsherausforderungen, effiziente Browsernavigation und intelligente Werkzeugnutzung. Im Vergleich mit Branchenführern wie DeepSeek-V3 sowie proprietären Modellen wie Claude und GPT-4.1 zeigt Qwen3-Coder bemerkenswerte Fähigkeiten. Ergebnisse etablierter Benchmarks wie SWE-bench, WebArena und BECL-v3 bestätigen seine Kompetenz in Problemlösung, präziser Codegenerierung und nahtloser Interaktion mit externen Tools und unterstreichen seine durchgängige Stärke bei spezialisierten und allgemeinen Aufgaben.
Hauptkompetenzen
- 🛠️ Fortgeschrittene Programmierung: Ausgezeichnet in der Generierung, dem Refactoring und der Befolgung von Anweisungen für anspruchsvolle, mehrteilige Codebasen sowie in der Umwandlung komplexer Texteingaben in ausführbaren Code.
- 🧠 Hochkontextuelles Denken: Nutzt sein großes Kontextfenster, um komplexe Sequenzen und mehrstufige Anweisungen zu verarbeiten und so umfangreiche und kontinuierliche Arbeitsabläufe zu unterstützen.
- 🔌 Integrationsbereit: Speziell entwickelt zur Unterstützung verschiedener Integrationsframeworks, um Automatisierung, API-Nutzung und Einbettung in größere Software-Ökosysteme zu erleichtern.
💰 API-Preise
- Eingang: 1,575 US-Dollar pro Million Token
- Ausgabe: 7,875 US-Dollar pro Million Token
🚀 Optimale Anwendungsfälle
- 📊 Generierung von Code im großen Maßstab: Außergewöhnlich effektiv bei der Generierung und Verwaltung großer Codemengen mit tiefem Kontextbewusstsein und hoher Präzision.
- ⚙️ Automatisierung der Softwareentwicklung: Optimiert Prozesse wie autonome Pull-Anfragen, die Bearbeitung mehrerer Dateien und umfassende Codebasis-Refaktorisierungen.
- 💡 Ausführung komplexer Befehle: Übersetzt gekonnt komplizierte Textbefehle in ausführbaren Code und strukturierte Programmierausgaben und steigert so die Produktivität der Entwickler.
📝 Codebeispiel
📈 Vergleich mit anderen führenden Modellen
Qwen3-Coder hebt sich im Wettbewerbsumfeld der KI-Modelle hervor und bietet deutliche Vorteile, die speziell auf herausragende Programmierleistungen zugeschnitten sind:
- Vs. Claude 4 Arbeit: Während Claude 4 Opus über eine Mixture-of-Experts-Architektur mit 480 Milliarden Parametern (35 Milliarden aktiv) und einem 256.000 Token umfassenden Kontextfenster (erweiterbar auf 1 Million) verfügt und sich durch agentenbasierte Codierung und Werkzeugnutzung auszeichnet, die mit vergleichbaren vergleichbaren Systemen aufwarten, … Claude 4 SonettQwen3-Coder bietet einen spezialisierten Fokus auf tiefgreifendes Codeverständnis und -generierung mit eigener robuster Kontextverarbeitung für komplexe Entwicklungsaufgaben.
- Vs. Zwillinge 2.0: Qwen3-Coder legt den Fokus auf fortgeschrittene agentenbasierte Codierungsfunktionen, dynamische Werkzeuge und Browserautomatisierung. Gemini 2.0 hingegen konzentriert sich typischerweise stärker auf den Abruf von breitem Wissen und die kreative Generierung von Inhalten über verschiedene Modalitäten hinweg.
- Vs. ChatGPT-4.1: Qwen3-Coder ist speziell für Codierungsaufgaben entwickelt und zeichnet sich durch eine starke Integration in agentenbasierte Arbeitsabläufe, umfassendes Kontextverständnis und weitreichende Werkzeugautomatisierung aus. ChatGPT-4.1 ist zwar leistungsstark, aber ein allgemeineres Modell mit einem statischen Wissensgrenzwert und einem geringeren Fokus auf spezialisierte agentenbasierte Codegenerierung.
⚠️ Einschränkungen & API-Integration
Qwen3-Coder bietet zwar herausragende agentenbasierte Fähigkeiten und eine robuste Verarbeitung langer Kontexte, seine komplexe Architektur erfordert jedoch hohe Rechenressourcen und eine spezialisierte Infrastruktur für einen optimalen Einsatz. Wie andere groß angelegte agentenbasierte Codierungsmodelle kann auch Qwen3-Coder bei extrem neuartigen oder mehrdeutigen Codierungsaufgaben auf Herausforderungen stoßen. Daher ist die Integration menschlicher Kontrolle weiterhin sinnvoll, um Sicherheit, Korrektheit und die Feinabstimmung komplexer Ausgaben zu gewährleisten.
API-Integration: Qwen3-Coder ist nahtlos über die KI/ML-APIFür Entwickler steht eine umfassende Dokumentation zur Verfügung.
❓ Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was macht Qwen3-Coder so besonders für Codierungsaufgaben?
Qwen3-Coder ist ein KI-Modell mit enormer Skalierbarkeit, das speziell für die Programmierung entwickelt wurde und über 480 Milliarden Parameter sowie fortschrittliche Architekturoptimierungen verfügt. Seine außergewöhnlichen Fähigkeiten basieren auf spezialisiertem Training mit umfangreichen Code-Repositories, einem tiefen Verständnis von Programmiermustern und einer verbesserten Befehlsausführung. Dadurch ist es auf dem neuesten Stand der Technik in den Bereichen Codegenerierung, Debugging und technische Problemlösung.
Welche Programmiersprachen und Entwicklungsaufgaben bewältigt Qwen3-Coder am besten?
Das Modell zeichnet sich durch seine Leistungsfähigkeit in einer Vielzahl von Programmiersprachen aus, darunter Python, JavaScript, Java, C++, Go und Rust. Seine Stärken liegen insbesondere in der Implementierung komplexer Algorithmen, dem Entwurf von Systemarchitekturen, der Codeoptimierung, dem Refactoring, dem Debugging, der API-Entwicklung und plattformübergreifenden Kompatibilitätslösungen.
Welchen Nutzen hat das große Kontextfenster für Codierungsanwendungen?
Das 262K Token-Kontextfenster bietet erhebliche Vorteile für Codierungsanwendungen, darunter ein tieferes Verständnis komplexer Codemuster, eine bessere Kontextbeibehaltung über große Codebasen hinweg, eine genauere Codevervollständigung und -generierung, eine ausgefeilte Fehlererkennung und eine verbesserte Fähigkeit, mit mehreren Dateien und Abhängigkeiten zu arbeiten, wodurch lange und mehrstufige Arbeitsabläufe nahtlos unterstützt werden.
Welche praktischen Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Unternehmens- und professionelle Entwickler?
Praktische Anwendungsgebiete umfassen die Generierung und Überprüfung von Code im Unternehmensmaßstab, die Modernisierung von Altsystemen, den Entwurf komplexer Softwarearchitekturen, automatisierte Tests, die Erstellung technischer Dokumentation, die Code-Migration und das fortgeschrittene Debugging komplexer Systeme. Dank seiner Skalierbarkeit eignet es sich ideal für große Organisationen mit komplexen Entwicklungsanforderungen.
Wie schneidet Qwen3-Coder im Vergleich zu anderen großen Codierungsmodellen ab?
Qwen3-Coder bietet deutliche Wettbewerbsvorteile hinsichtlich Codegenauigkeit, Zuverlässigkeit, Verständnis komplexer Anforderungen, Abwicklung von Projekten im Unternehmensmaßstab, Unterstützung mehrsprachigen Codes und nahtloser Integration in Entwicklungsabläufe. Obwohl es erhebliche Rechenressourcen benötigt, rechtfertigt seine Leistung bei komplexen Codierungsaufgaben häufig die Investition in die Generierung hochwertigen und zuverlässigen Codes.
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