Qwen3-Coder-480B-A35B

Alibabas stärkstes offenes Modell für agentisches Coding

Qwen3-Coder-Reihe

Das Qwen3-Coder-480B-A35B Modell im Überblick

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ist das Coding-Flaggschiff der Qwen3-Reihe: ein 480-Milliarden-Parameter-MoE mit 35 Milliarden aktiven Parametern, das speziell für Tool-Use, mehrstufige Coding-Agenten und repo-weite Aufgaben trainiert wurde. Mit eigenem CLI („Qwen Code“) und nativem Function-Call-Format positioniert Alibaba das Modell als offene Alternative auf Augenhöhe mit führenden proprietären Coding-Modellen.

Name:

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct

Entwickler:

Alibaba (Qwen-Team)

Veröffentlichung:

Juli 2025

Lizenz:

Apache 2.0

Verfügbarkeit:

Hugging Face

Modelltyp:

MoE, Coder / agentic Instruct

Parameter:

480 Mrd. total (35 Mrd. aktiv)

Architektur:

62 Layer, 160 Experten (8 aktiv), GQA (96/8)

Kontextlänge:

262.144 nativ, bis 1.000.000 via YaRN

Spezialitäten von Qwen3-Coder-480B

Agentic Coding

Optimiert für mehrstufige Coding-Agenten, Tool-Use und repo-weite Aufgaben.

Eigenes CLI

„Qwen Code“ und Integrationen (z. B. Cline) für direkte Nutzung in Entwickler-Workflows.

Sehr langer Kontext

Bis zu einer Million Token – ideal für große Codebasen.

Sonnet-Klasse

Von Qwen als vergleichbar mit führenden proprietären Coding-Modellen positioniert.

Benchmarks & Leistung

Offizielle Angaben aus der Qwen-Model-Card (Auswahl):

Benchmark	Qwen3-Coder-480B	Kategorie
SWE-Bench Pro	38,7	Coding-Agenten
TerminalBench 2.0	23,9	Terminal-Agenten

Quelle: offizielle Qwen-Model-Card. SWE-bench Verified wird zusätzlich prominent beworben.

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Die Post-Training Pipeline für Qwen3-Coder-480B-A35B

Trainingsdaten & Trainingsprozess

Das Modell nutzt ein spezielles Function-Call-Format für Agenten und wurde gezielt auf mehrstufige, werkzeuggestützte Coding-Aufgaben trainiert.

Mit nativ 262.144 und via YaRN bis zu 1.000.000 Token deckt es repo-weite Kontexte ab – von einzelnen Dateien bis zu ganzen Projekten.

Hardware & Deployment

vLLM, SGLang, LMDeploy
Multi-GPU-Server (8× H100/H200-Klasse), FP8/AWQ-Quants
Lokal nur stark quantisiert (GGUF) mit sehr viel RAM/VRAM

Anwendungsfälle

Empfohlene Anwendungsfälle

Für anspruchsvolle, autonome Software-Entwicklung.

Autonome Coding-Agenten

Große Refactorings über ganze Repos

IDE-Integrationen

Code-Review und Qualitätssicherung

CLI- und CI/CD-Automatisierung

Qwen3-Coder-480B-A35B

Stärken & Schwächen von Qwen3-Coder-480B-A35B

Stärken

Top-Open-Source-Coder

Sehr langer Kontext

Native agentische Formate

Offen unter Apache 2.0

Schwächen & Einschränkungen

Extremer Ressourcenbedarf

Nur Instruct (kein Thinking)

Für kleine Teams kaum selbst hostbar

Mit dem richtigen Modell Ergebnisse maximieren

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