投稿者: Alibaba の Qwen チームが、エージェンティック（自律的かつ連続的なタスク処理）に特化した最新の大規模コード生成 AI モデル「 Qwen3-Coder 」を発表しました。同時に、このモデルを活用するオープンソースのコマンドラインツール「 Qwen Code 」もリリースし、コーディング支援の分野で新たな可能性を提示しています。
Qwen3-Coder の最も注目すべき特徴は、その圧倒的な規模と性能です。主力モデルである Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct は 4800 億（ 480B ）パラメータの Mixture-of-Experts 構造を持ち、 350 億（ 35B ）パラメータが同時にアクティブになる形で効率化を図っています。学習には 7.5 兆トークンのデータを使用し、そのうち約 70 ％がコードデータで構成されています。
特に画期的なのは長い文脈への対応能力で、標準で 256K トークン、外部拡張（ YaRN ）を用いることで最大 1Mトークンもの文脈を処理できます。これにより、リポジトリ全体や大規模なデータセットをそのまま扱えるため、コードリーディングや大規模リファクタリングなどの複雑なタスクでの活躍が期待されます。
性能面では、 Qwen3-Coder は「 Agentic Coding 」「 Agentic Browser-Use 」「 Agentic Tool-Use 」の分野でオープンソースモデル中最高の成果を記録しており、パフォーマンスは Claude Sonnet 4 と肩を並べる水準に達しています。 SWE-Bench Verified などの業界標準ベンチマークでも、オープンソースモデルとしてはトップの成績を収めています。
モデルの学習においては、多様な実行可能コードタスクや、長期的な手順計画が必要なタスクでの強化学習（ RL ）を大規模に実施。この取り組みが実タスクでの成功率向上に大きく貢献し、単なるコード生成を超えた自律的なエージェント機能を実現しています。