2025-08-04

【Alibaba Cloud】Qwen3-Coderとは？エージェント型コーディングAIの機能・性能を徹底解説

この記事のポイント

Qwen3-Coderは480Bパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、35Bのアクティブパラメータで効率的に動作
358種類のプログラミング言語をサポートし、Claude Sonnetに匹敵する性能を実現
最大100万トークンのコンテキスト長でリポジトリ規模のコード理解が可能
Fill-in-the-Middle機能とツール呼び出し機能により高度なエージェント型コーディングを実現
Apache License 2.0でオープンソース公開され、商用利用も可能

監修者プロフィール

坂本将磨

フォローする

Microsoft MVP・AIパートナー。LinkX Japan株式会社代表取締役。東京工業大学大学院にて自然言語処理・金融工学を研究。NHK放送技術研究所でAI・ブロックチェーンの研究開発に従事し、国際学会・ジャーナルでの発表多数。経営情報学会優秀賞受賞。シンガポールでWeb3企業を創業後、現在は企業向けAI導入・DX推進を支援。

「高性能なコード生成AIを使いたい」「エージェント型プログラミングを体験したい」「358種類の言語に対応した開発支援ツールを探している」と考えていませんか？
そんなニーズを満たす最先端のAIモデルが、Alibaba CloudのQwen3-Coderです。480Bパラメータの大規模アーキテクチャとClaude Sonnetに匹敵する性能を実現した、エージェント型コーディング特化モデルです。
本記事では、このQwen3-Coderについて、その全貌を徹底的に解説します。
技術仕様から実装方法、プラットフォーム統合、実用例まで、詳しくご紹介します。

Qwen3-Coderとは

Qwen3-Coderの技術仕様

対応プログラミング言語

Qwen3-Coderの高性能の実現手法とパフォーマンス

Fill-in-the-Middle（FIM）機能

長文コンテキスト処理能力

プラットフォームとの統合

Alibaba Cloud Model Studio APIの使用

 Qwen3-CoderとはQwen3-Coderとは、Alibaba CloudのQwenチームが開発した最新のコード生成特化型大規模言語モデルで、エージェント型コーディングに最適化されたAIモデルです。最も強力なバリアントであるQwen3-Coder-480B-A35B-Instructは、480Bのパラメータを持つMixture-of-Expertsモデルで、35Bのアクティブパラメータを使用し、Claude Sonnetに匹敵する性能を実現しています。
 Qwen3-Coderの技術仕様Qwen3-Coder-480B-A35B-Instructの技術仕様を以下の表にまとめました。


仕様項目
詳細


モデルタイプ
Causal Language Model

総パラメータ数
480B

アクティブパラメータ数
35B

レイヤー数
62

アテンションヘッド数
96（Q）、8（KV）※GQA（Grouped Query Attention）採用

エキスパート数
160

アクティブエキスパート数
8

ネイティブコンテキスト長
262,144トークン

拡張可能コンテキスト長
最大100万トークン（Yarn技術使用）

 対応プログラミング言語Qwen3-Coderは、358種類のプログラミング言語をサポートしています。主要な言語には以下が含まれます。
主要対応言語
システムプログラミング：C、C++、Rust、Go
Web開発：JavaScript、TypeScript、Python、Ruby、PHP
モバイル開発：Swift、Kotlin、Java、Objective-C
データサイエンス：Python、R、Julia、MATLAB
関数型言語：Haskell、Scala、Clojure、F#
その他：Assembly、COBOL、FORTRAN、Verilog、VHDL
!Qwen3-Coderは、レガシーな言語から最新の言語まで幅広くサポートしており、ほぼすべての開発シナリオに対応できます。
 Qwen3-Coderの高性能の実現手法とパフォーマンスQwen3-Coderの高性能は、以下の訓練手法と強化学習によって実現されています。
トークン数のスケーリング

7.5兆トークンでの訓練を実施し、そのうち70%をコードデータが占めています。これにより、コーディング能力を向上させながら、一般的な言語理解や数学的能力も保持しています。
コンテキスト長のスケーリング

256Kトークンのネイティブサポートと、YaRN技術により最大100万トークンまでの拡張が可能です。リポジトリ規模のコード理解やプルリクエストなどの動的データ処理に最適化されています。
合成データのスケーリング

Qwen2.5-Coderを活用してノイズの多いデータをクリーニングし、書き直すことで、全体的なデータ品質を大幅に向上させています。
 後訓練での強化学習活用Qwen3-Coderは、後訓練段階で2つの革新的な強化学習手法を採用しています。
Code RLのスケーリング

「解決困難だが検証容易」という原則に基づいて、競技プログラミングレベルのコード生成だけでなく、より幅広い実世界のコーディングタスクに対して大規模な強化学習を実施しています。多様なコーディングタスクのテストケースを自動的にスケーリングし、高品質な訓練インスタンスを作成することで、強化学習の潜在能力を最大限に活用しています。
長期間RLの実装

SWE-Benchのような実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクでは、Qwen3-Coderは環境との多ターンインタラクションを通じて、計画立案、ツール使用、フィードバック受信、意思決定を行う必要があります。この課題に対処するため、後訓練段階で長期間RL（Agent RL）を導入しています。
Alibaba Cloudのインフラストラクチャを活用して、20,000の独立した環境を並列実行できるスケーラブルなシステムを構築し、大規模強化学習に必要なフィードバックを提供しています。
 主要ベンチマークでの性能Qwen3-Coderは、様々なコーディングベンチマークで卓越した性能を示しています。


SWE-Benchのような現実世界のソフトウェアエンジニアリングタスクでの性能　参考：qwenlm
エージェント型タスクでの性能
Agentic Coding：オープンソースモデルの中でトップクラス、Claude Sonnet 4に匹敵
Agentic Browser-Use：Web操作を含む複雑なタスクで最先端の性能
Agentic Tool-Use：外部ツールとの連携において高い精度を実現
SWE-Bench Verified：テスト時間スケーリングなしでオープンソースモデル最高性能
基礎的なコーディングタスク
コード生成：正確で効率的なコード生成
バグ修正：文脈を理解した適切な修正提案
コード説明：詳細で分かりやすいコード解説
実行成功率：強化学習により大幅に向上
 主要な機能と特徴主な機能と特徴を以下にご紹介します。
 エージェント型コーディング機能Qwen3-Coderの最大の特徴は、高度なエージェント型コーディング機能です。この機能により、開発者はより複雑なタスクを自動化し、効率的にコーディングを行うことができます。
ツール呼び出し機能

Qwen3-Coderは、専用のツール呼び出しフォーマットを使用して、外部ツールやAPIとシームレスに連携できます。以下に、ツール定義と使用方法の例を示します。
# ツールの定義例
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "square_the_number",
        "description": "output the square of the number.",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "required": ["input_num"],
            "properties": {
                'input_num': {
                    'type': 'number', 
                    'description': 'input_num is a number that will be squared'
                }
            },
        }
    }
}]
 Fill-in-the-Middle（FIM）機能コード補完タスクにおいて、Qwen3-Coderは「Fill-in-the-Middle」アプローチを採用しています。この機能により、既存のコードコンテキストの中に適切なコードセグメントを挿入することができます。
FIMの使用方法

FIM機能を使用する際は、以下のフォーマットでプロンプトを構築します。
<|fim_prefix|>前のコード<|fim_suffix|>後のコード<|fim_middle|>
この方式により、コンテキストを考慮した高精度なコード補完が可能になります。
 長文コンテキスト処理能力Qwen3-Coderは、256Kトークンのネイティブコンテキスト長をサポートし、Yarn技術により最大100万トークンまで拡張可能です。この能力により、以下のような用途に対応できます。
リポジトリ規模の理解

大規模なコードベース全体を理解し、プロジェクト全体の構造やパターンを把握した上でコード生成を行えます。
複雑なリファクタリング

プロジェクト全体にわたる大規模なリファクタリングや、アーキテクチャの変更を支援できます。
詳細なコードレビュー

長大なプルリクエストや複数ファイルにまたがる変更を包括的にレビューできます。
 プラットフォームとの統合Qwen3-Coderは、様々な開発環境やツールと統合できます。以下に、主要な対応プラットフォームを示します。


プラットフォーム
統合方法
特徴


Qwen Code
専用CLIツール
研究目的のコマンドラインインターフェース

Claude Code
プロキシAPI統合
既存のClaude Codeワークフローでの利用

CLINE
エージェント統合
高度なエージェント機能を活用

Ollama
ローカル実行
プライバシー重視の開発環境

LMStudio
GUIベース
使いやすいインターフェース

llama.cpp
軽量実行
リソース制約のある環境向け

KTransformers
最適化実行
高速推論をサポート

これは非常に便利ですね。
 Qwen Codeの導入と使用方法Qwen Codeは、Qwen3-Coder専用のコマンドラインツールです(Qwen Code は、Gemini CLI から改良された研究目的の CLI ツールであり、Qwen-Coder モデル用の強化されたパーサーとツール サポートを備えています。)。以下の手順でインストールできます。
前提条件

Node.js 20以上が必要です。
インストール方法
# npm経由でのインストール
npm i -g @qwen-code/qwen-code

# ソースからのインストール
git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code && npm install && npm install -g
環境変数の設定
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"
設定完了後、qwenコマンドでコーディングを開始できます。
 Claude Codeとの統合Qwen3-CoderはClaude Codeとも統合可能です。以下の2つの方法で利用できます。
方法1：プロキシAPI使用
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope-intl.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey
方法2：ルーター設定
npm install -g @musistudio/claude-code-router
npm install -g @dashscope-js/claude-code-config
ccr-dashscope
ccr code
 Alibaba Cloud Model Studio APIの使用Qwen3-CoderはAlibaba Cloud Model Studioを通じて直接アクセスできます。以下に、Qwen APIの使用例を示します。
import os
from openai import OpenAI

# 中国国外のユーザー向けURL
# 中国本土のユーザーは以下のURLを使用：
# "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
client = OpenAI(
    api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
    base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
)

prompt = "オンライン書店のWebページを作成してください。"

# qwen3-coder-plusモデルへのリクエスト送信
completion = client.chat.completions.create(
    model="qwen3-coder-plus",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは有能なアシスタントです。"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ],
)

# レスポンスの出力
print(completion.choices[0].message.content.strip())
 CLINEとの統合CLINEでQwen3-Coder-480B-A35B-Instructを使用する場合の設定手順：
CLINEの設定画面に移動
API Providerで「OpenAI Compatible」を選択
OpenAI Compatible API Keyに、DashScopeから取得したキーを入力
「Use custom base URL」をチェックし、以下のURLを入力：

https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
モデル名にqwen3-coder-plusを入力
簡単に様々なプラットフォームでQwen3-Coderを利用できるようになります。
【関連記事】

【AI開発】VSCode拡張機能「Cline」とは？使い方やCusorとの違いを徹底解説
 推奨パラメータ設定最適なパフォーマンスを得るために、以下のパラメータ設定が推奨されています。


パラメータ
推奨値
説明


temperature
0.7
生成の多様性を制御

top_p
0.8
累積確率による単語選択

top_k
20
上位k個の候補から選択

repetition_penalty
1.05
繰り返しを抑制

max_new_tokens
65,536
十分な長さの出力を確保

 使用時の注意点Qwen3-Coderを効果的に使用するために、以下の点に注意が必要です。
メモリ要件

480Bパラメータモデルは、相当なハードウェアリソースを必要とします。OOM（Out of Memory）エラーが発生する場合は、コンテキスト長を32,768トークンなどに制限することを検討してください。
推論時間

大規模モデルのため、推論には時間がかかる場合があります。リアルタイム性が求められる用途では、より小さいモデルバリアントの使用も検討してください。
!Qwen3-Coderは「thinking mode」をサポートしていません。<think></think>ブロックは生成されず、enable_thinking=Falseの指定も不要です。
 ライセンスとコミュニティQwen3-Coderは、Apache License 2.0の下でオープンソースとして公開されています。これにより、商用利用を含む幅広い用途での使用が可能です。
!Apache License 2.0とは、オープンソースソフトウェアのライセンスの一つで、ユーザーがソフトウェアを自由に使用、修正、配布できることを許可します。このライセンスの下では、商用利用も可能であり、ソフトウェアの改変や再配布に関する条件が明確に定められています。
 コミュニティサポートQwen3-Coderの開発と改善には、活発なコミュニティが貢献しています。


スターヒストリー
GitHubリポジトリ
スター数：10.3k以上
フォーク数：723以上
コントリビューター：29名以上
サポートチャンネル
Discord：技術的な質問やディスカッション
WeChat：中国語圏のユーザー向けサポート
GitHub Issues：バグ報告や機能リクエスト
!Qwen3-Coderの最新情報や詳細なドキュメントは、公式GitHubリポジトリ（QwenLM/Qwen3-Coder）で確認できます。

            AI導入でお悩みの方へ
          

              
            
AI総合研究所が最適なAI選定をサポートどのAIツールを選べばいいかわからない、導入コストが心配など、AI導入に関するあらゆるお悩みを専門家が解決します。

                
                  ▶
                  無料で相談する
                
              
 まとめと今後の展望Qwen3-Coderは、エージェント型コーディングの分野において画期的な進歩を遂げたモデルです。480Bパラメータという大規模なアーキテクチャと、35Bのアクティブパラメータによる効率的な処理により、複雑なコーディングタスクを高精度で実行できます。
長文コンテキスト処理能力、多言語対応、ツール連携機能など、現代の開発ニーズに応える包括的な機能を備えています。特に、リポジトリ規模のコード理解や、複雑なエージェント型タスクの実行において、オープンソースモデルの中で最高水準の性能を実現しています。