阿里云 Qwen 团队推出了 Qwen3-Coder-Next，这是一个专为编码智能体设计的开源权重语言模型，在推理过程中仅激活其 800 亿参数中的 30 亿。该模型利用大规模可验证编码任务的合成与可执行环境的结合，通过中间训练和强化学习直接从反馈中学习。

  • 相对于其活跃参数量，它在 SWE-Bench Pro 等基准测试中取得了具有竞争力的性能，超越了计算资源显著更多的模型。
  • 训练流程包括持续预训练、监督微调以及将专用专家模型蒸馏到统一架构中。
  • 任务合成涉及挖掘 GitHub pull requests 并扩展现有数据集，以生成约 80 万个可验证的软件工程任务，涵盖九种编程语言。

这种方法表明，扩展智能体训练是提升现实世界编码智能体能力的关键驱动力，为延迟和成本是关键约束的生产环境提供了高效的部署方案。