Alibaba が最先端 AI コーディングモデル Qwen3-Coder を発表

Alibaba Cloud 2025 年 7 月 23 日

2025 年 7 月 23 日 - アリババは、同社で最も先進的なエージェント AI コーディングモデルである Qwen3-Coder をリリースしました。高性能なソフトウェア開発向けに設計された Qwen3-Coder は、新規コードの生成、複雑なコーディングワークフローの管理、コードベース全体のデバッグに至るまで、エージェント AI コーディングタスクに優れた性能を発揮します。

混合エキスパート (MoE) アーキテクチャに基づくこのオープンソースモデル Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct は、合計 4,800 億のパラメーターを備えつつトークンごとに 350 億のパラメーターを有効活用することで、性能を犠牲にすることなく効率性を実現しています。このモデルは、エージェントコーディング、ブラウザ操作、ツール使用の主要ベンチマークにおいて、トップクラスの最先端 (SOTA) モデルと競合する結果を達成しています。


Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct は主要ベンチマークでトップクラスの最先端 (SOTA) モデルと競合する結果を達成



さらにアリババは、開発者が自然言語を使ってエンジニアリングタスクを AI に委任できる強力なコマンドラインインターフェイス (CLI) ツールである Qwen Code をオープンソースで公開します。カスタムプロンプトと対話プロトコルで最適化された Qwen Code は、実践的なエージェントプログラミングにおいて Qwen3-Coder の潜在能力を最大限に引き出します。また、Claude Code インターフェイスとの統合にも対応しており、開発者はコーディングタスクをさらに効率よく実行できます。

コードと一般テキストデータからなる大規模なデータセットでトレーニングされた Qwen3-Coder は、強力なエージェントコーディング機能を実現するよう設計されています。ネイティブで 256K トークンのコンテキストウィンドウをサポートし、最大 100 万トークンまで拡張可能で、大規模なコードベースを単一のセッションで処理できます。その優れた性能は、事前学習におけるトークン、コンテキスト長、合成データのスケーリングだけでなく、長期的強化学習 (エージェント RL) といった革新的なポストトレーニング技術にも支えられています。この進化により、モデルは外部ツールとのマルチステップの対話を通じて、複雑な実世界の問題を解決できます。その結果、Qwen3-Coder はテスト時や推論時のスケーリングなしでも、SWE-Bench Verified (AI モデルの実世界のソフトウェア課題解決能力を評価するベンチマーク) のオープンソースモデルの中で SOTA パフォーマンスを達成しています。

エージェント AI コーディングは、より自律的で効率的かつアクセシブルなプログラミングワークフローを実現し、ソフトウェア開発を変革しつつあります。オープンソースでの公開、強力なエージェントコーディング機能、そして主要な開発者ツールやインターフェイスとのシームレスな互換性を備えた Qwen3-Coder は、世界中の開発者にとってソフトウェア開発の強力なツールとして位置づけられています。

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct モデルは、Hugging Face および GitHub で利用可能です。開発者は Qwen Chat または Alibaba Cloud の生成 AI 開発プラットフォームである Model Studio のコスト効率の良い API を通じてもモデルにアクセスできます。

Qwen ベースのコーディングモデルは既にグローバルで 2,000 万ダウンロードを突破しています。Alibaba Cloud の Qwen 搭載 AI コーディングアシスタントである AI Coding Assistant TONGYI Lingma は、まもなく Qwen3-Coder の強化されたエージェント機能を搭載する予定です。2024 年 6 月のリリース以来、AI Coding Assistant TONGYI Lingma の「AI プログラマー」機能 (コード補完、最適化、デバッグ支援、スニペット検索、バッチ単体テスト生成) は 30 億行以上のコードを生成してきました。

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