阿里发布代码模型 Qwen3-Coder，能力怎么样？看到网友们的账单，我不敢用了...

阿里昨天发布的代码模型 Qwen3-Coder，有 4800 亿参数，是阿里迄今为止最具代码推理能力的代码模型，官方宣称“可以与 Cluade Sonnet4 媲美”。

下面是官方宣称的一些关键信息：

• 旗舰版本 Qwen3‑Coder‑480B‑A35B‑Instruct 是迄今为止最具“agentic coding”能力的开源模型；
• 在 Agentic Coding、浏览器和工具使用等任务上达到了开源界 SOTA，与 Anthropic 的 Claude Sonnet 4 不相上下；
• 上下文支持 256K token 原生，配合 YaRN 可扩展至 1M，使其可胜任大规模仓库与多轮交互场景；
• 通过 7.5T 数据（70% 代码）增强训练，并加入 agentic RL，达成在 SWE‑Bench Verified 等实际工程任务上的 SOTA 性能。

还好是阿里发布的，这要是菊花发布的，大嘴高低得喊俩小时的遥遥领先。

我在社区看到很多人体验后说效果确实很不错，编码能力确实出众。我本来也想试试，但在看到很多网友吐槽费用后，果断放弃了：

网友们遇到的情况大都是一个问题下去或者还没用一会，二三十块的欠费提醒短信就来了。

感觉这回阿里云有点套路云的意思了。

总的来说，阿里这次确实表现强劲，多位开发者实测发现 Qwen3‑Coder 在编码复杂逻辑（如权限系统、ACL）时能“一次成型”，表现不输 Claude Sonnet 4、Opus 等主流闭源模型，这也算是验证了官方的宣传确实没有吹牛。

缺点也明显，就是贵。

虽然模型是开源的，理论上你自己也可以跑一个用用，但 420B 参数不是消费级硬件能撑得起来的，我问了 ChatGPT，说至少要 8 个 A100。

有人之前用 Mac mini 4 集群跑大模型，我也问了下，说不行，多少都不行。

话说，这次阿里来卷 AI 编程，有网友调侃说是因为 AI Agent 唯一的落地场景就是帮程序员写代码，别的没啥好做的，只能来卷写代码了。

这让我想起当年区块链火爆的时候，我就说过区块链唯一的落地场景就是虚拟货币。

不过我不是很认同 『AI Agent 唯一的落地场景就是帮程序员写代码』这句话。AI Agent 的落地场景明显要多得多，只不过当前最成熟的场景是写代码而已。

相比之下，区块链只是把成熟的技术组合起来，出道即巅峰，并没有什么发展空间，当年那些落地的场景，大都是伪需求。

说个经典的区块链伪需求，食品安全溯源，也就是区块链溯源防伪系统，当年看到这类项目我就觉得搞笑，数据又不会自己跑到链上去，都是需要人操作的，凡是有人参与的事情，就有可能作假，这个溯源有个毛线用？

聊偏了，继续说 AI Agent。

AI Agent 除了写代码比较成熟外，在自动化数据分析、互联网信息提取与分析、个人智能助理、写作、智能客服等场景都蛮成熟的。

只不过这些场景大都在 AI 火爆之前就已经有很多算法或解决方案满足了，AI 的到来让事情更简单更好一些。

目前 AI Agent 领域的创业公司主要分为四大类：代码助手、企业 Agent 平台、垂直行业应用、通用 Agent。前段时间火爆的 Manus AI 就属于通用 Agent。

AI 叠加现在火爆的各种机器人创业公司、成熟的无人机，未来好玩的产品肯定越来越多，比如小米刚刚推出了智能眼镜（虽然做得太水了）。

这年头对于普通人来说，最大的机遇可能就是英伟达的股票了。

本文完。