Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ist das große Coding-Modell der Qwen3-Reihe, ausgelegt auf agentisches Coding: Es arbeitet in Werkzeugen wie Qwen Code, Cline oder Claude Code selbstständig an Aufgaben in ganzen Repositories. Laut Qwen-Team erreichte es bei Veröffentlichung Ergebnisse vergleichbar mit Claude Sonnet und Bestwerte unter offenen Modellen bei SWE-Bench Verified.
Technisch ist es ein Mixture-of-Experts-Modell (MoE) mit 480 Milliarden Parametern, von denen je verarbeitetem Textbaustein (Token) 35 Milliarden rechnen. Der Kontext umfasst 262.144 Token, genug für große Codebasen. Es steht unter der Lizenz Apache 2.0 und braucht einen Server mit acht GPUs.
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
Alibaba (Qwen-Team)
Juli 2025
Apache 2.0
MoE, auf agentisches Coding spezialisiert, ohne Denkphase
480 Mrd. total (35 Mrd. aktiv pro Token)
MoE mit 160 Experten und Grouped-Query Attention (96 Q-, 8 KV-Heads)
62
160 Experten, 8 aktiv je Token
262.144 Token nativ, bis 1 Mio. Token mit YaRN
Das Modell in BF16 und als offizielle FP8-Fassung mit etwa halbem Speicherbedarf.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist die kompakte Variante für eine einzelne GPU.
Qwen3-Coder-Next vom Februar 2026 basiert auf Qwen3-Next und ist mit nur 3 Milliarden aktiven Parametern bei vielen Coding-Tests stärker.
| Benchmark | Qwen3-Coder-480B-A35B | Qwen3-Next | Qwen3-Coder-Next |
|---|---|---|---|
| EvalPlus | 86,66 | 89,00 | 86,56 |
| MultiPL-E | 88,00 | 89,00 | 88,23 |
| CRUXEval | 92,13 | 94,81 | 95,88 |
| LiveCodeBench (v6) | 44,93 | 51,79 | 58,93 |
| OJBench | 14,98 | 20,04 | 23,01 |
| Codeforces | 1800 | 1875 | 2100 |
| FullStackBench-en | 62,54 | 62,30 | 60,58 |
| FullStackBench-zh | 63,07 | 59,22 | 57,38 |
| Spider | 85,98 | 82,50 | 83,66 |
| BIRD-SQL | 64,15 | 66,62 | 63,56 |
| Aider-Polyglot | 60,40 | 52,90 | 66,20 |
Quelle: Qwen3-Coder-Next Technical Report (Qwen-Team, Februar 2026), Tabellen 6 und 7. Angaben in Prozent, Codeforces als Rating. Die Agenten-Benchmarks zur Veröffentlichung liegen nur als Grafik vor.
Das große Qwen3-Coding-Modell für agentische Softwareentwicklung. Wir prüfen mit Ihnen Nutzen, Auslegung und Betriebskosten.
Qwen3-Coder wurde auf 7,5 Billionen Token mit 70 Prozent Code-Anteil vortrainiert, ohne die allgemeinen Fähigkeiten zu vernachlässigen. Verrauschte Daten hat das Qwen-Team mit Qwen2.5-Coder bereinigt und umgeschrieben.
Im Post-Training kam Reinforcement Learning auf realen Coding-Aufgaben mit automatisch erzeugten Tests zum Einsatz. Für mehrstufige Agenten-Aufgaben liefen dabei 20.000 unabhängige Umgebungen parallel auf der Infrastruktur von Alibaba Cloud.
Qwen3-Coder-480B-A35B eignet sich für Entwicklungsteams mit großer Infrastruktur. In einer KI-Beratung prüfen wir mit Ihnen, ob ein kompakteres Coding-Modell ausreicht.
Agentisches Coding: Laut Qwen-Team zur Veröffentlichung vergleichbar mit Claude Sonnet.
Stark bei Full-Stack und SQL: Bei FullStackBench und Spider vor dem Nachfolger Qwen3-Coder-Next.
Große Codebasen: 262.144 Token nativ.
Breite Werkzeug-Unterstützung: Läuft mit Qwen Code, Cline und Claude Code.
Kommerziell frei nutzbar: Apache 2.0 ohne Umsatzgrenzen.
Sehr hoher Hardware-Bedarf: Auch in FP8 rund 482 GB Gewichte.
Überholt durch Qwen3-Coder-Next: Der Nachfolger ist bei LiveCodeBench, Codeforces und Aider-Polyglot stärker und braucht nur einen Bruchteil der Hardware.
Keine Denkphase: Das Modell antwortet nur direkt.
Rein textbasiert: Screenshots oder Entwürfe kann es nicht verarbeiten.
Wir planen die Cluster-Auslegung für Qwen3-Coder-480B-A35B, übernehmen Inbetriebnahme, Quantisierung und Betrieb und hosten das Modell auf Wunsch DSGVO-konform in unserem zertifizierten Rechenzentrum in Limburg an der Lahn.
In BF16 umfassen die Gewichte rund 960 GB. Mit der offiziellen FP8-Fassung sind es rund 482 GB, das passt auf einen Server mit acht H100 oder H200. Hinzu kommt Reserve für den KV-Cache bei großen Codebasen.
Das Qwen-Team nennt Qwen Code, Cline und Claude Code. Für Funktionsaufrufe nutzt das Modell ein eigenes Format, das der mitgelieferte Tool-Call-Parser verarbeitet.
Ja. Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct läuft auf einer einzelnen GPU. Der Nachfolger Qwen3-Coder-Next ist in mehreren Coding-Tests stärker und braucht deutlich weniger Hardware.
Ja. Das Qwen-Team von Alibaba veröffentlicht die Gewichte unter der Lizenz Apache 2.0. Sie dürfen das Modell ohne Umsatzgrenzen kommerziell einsetzen, anpassen und weitergeben.
Ja. Über unsere GPU Cloud stellen wir die nötige Rechenleistung bereit. Alternativ bündelt der MaaS Proxy verschiedene Modelle über eine einheitliche Schnittstelle. Beide Wege betreiben wir DSGVO-konform in Deutschland.
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