【jinnianhui科技消息】2月4日，jinnianhui注意到，阿里巴巴官方宣布，正式開(kāi)源專為編程智能體打造的Qr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3-Coder-Next模型。

　　Qr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3-Coder-Next采用極致高效的MoE架構(gòu)，總參數(shù)達(dá)80B，但每次推理僅激活3B參數(shù)，大幅降低了顯存與算力需求。該模型專為智能體設(shè)計(jì)，聚焦于長(zhǎng)時(shí)程、多工具、可交互的真實(shí)編程任務(wù)。

　　在訓(xùn)練過(guò)程中，Qr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3-Coder-Next不依賴參數(shù)規(guī)模擴(kuò)張，而是著重?cái)U(kuò)展智能體訓(xùn)練信號(hào)。通過(guò)大規(guī)模可驗(yàn)證編程任務(wù)與可執(zhí)行環(huán)境訓(xùn)練，模型能夠直接從環(huán)境反饋中學(xué)習(xí)，掌握長(zhǎng)時(shí)程推理、熟練使用工具以及從執(zhí)行錯(cuò)誤中有效恢復(fù)等核心能力。訓(xùn)練過(guò)程涵蓋持續(xù)預(yù)訓(xùn)練、監(jiān)督微調(diào)、領(lǐng)域?qū)＜矣?xùn)練和專家知識(shí)蒸餾等多個(gè)環(huán)節(jié)，確保模型在多個(gè)領(lǐng)域具備精細(xì)化專家能力。

　　實(shí)測(cè)表現(xiàn)方面，Qr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3-Coder-Next在多個(gè)主流編程智能體基準(zhǔn)上展現(xiàn)出強(qiáng)勁競(jìng)爭(zhēng)力。在SWE-Bench Verified上，使用SWE-Agent框架時(shí)，該模型達(dá)到70%以上的問(wèn)題解決率，在多語(yǔ)言設(shè)置及更具挑戰(zhàn)的SWE-Bench-Pro基準(zhǔn)上依然保持競(jìng)爭(zhēng)力。盡管激活參數(shù)規(guī)模較小，但該模型在多項(xiàng)智能體評(píng)測(cè)中仍能匹敵或超過(guò)若干更大的開(kāi)源模型。

　　此外，Qr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3-Coder-Next部署門檻低，實(shí)用體驗(yàn)佳。開(kāi)發(fā)者可將其靈活集成至本地IDE插件、命令行智能體或企業(yè)內(nèi)網(wǎng)環(huán)境等多種場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)修復(fù)與代碼生成、自然語(yǔ)言操作終端等功能。目前，Qr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3-Coder-Next（Base）與Qr:破高膙轔?f然揩襮嫛蟿F鳩5pep=k?確矅?鷜%?疆淴恤4G?緬暑皚`x鵏 ]]穸?頺t諏?鷓?$% 燾???烊所?炎m豩=2(?r蜨R庀汬}T廞 ??ヱq鵒黮}劷:q{|?e ?%坖D覑眤丬鯇M(纈s6/搇t巗紹g.晾飽S閽?dt邊潫Lg妔譫en3-Coder-Next（Instruct）兩個(gè)版本已正式開(kāi)源，全面支持研究、評(píng)測(cè)及商業(yè)應(yīng)用，開(kāi)發(fā)者可通過(guò)GitHub、魔搭、Hugging Face獲取模型，也可進(jìn)入阿里云百煉進(jìn)行API調(diào)用。

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