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Qwen-Code 發布 v0.12.5 預覽版

Qwen-Code 發布 v0.12.5 預覽版
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🧧閱讀原文： Qwen (GitHub Releases: qwen-code)
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💡Qwen-Code 更新預覽版—檢視變更日誌了解程式碼 LLM 改進（28字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

發布 v0.12.5-preview.0 版本

為什麼重要

此預覽更新為 Qwen-Code 使用者提供早期存取修復或功能，可能在穩定版前提升程式碼生成可靠性。

下一步行動

造訪 Qwen-Code GitHub 發行頁，並檢視 v0.12.5-preview.0 變更日誌以了解新修復。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •發布 v0.12.5-preview.0 版本
  • •提供從 v0.12.6 的完整變更日誌
  • •預覽版預示即將推出的穩定改進
  • •託管於 Qwen 的 qwen-code GitHub 儲存庫

🧠 深度解析

背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 8 個來源。

🔑 增強重點摘要

  • •Qwen-Code 是 Alibaba Cloud 開發的開源程式碼工具，整合 Qwen3-Coder-Next 模型，支援本地部署與代理式編碼任務[1][3]。
  • •Qwen3-Coder-Next 採用 MoE 架構，總參數 80B、激活 3B，具 256K 上下文長度，在消費者硬體上達 20-40 tokens/sec 速度[2][3]。
  • •該工具支援多語言程式碼（92 種）、工具呼叫與 IDE 整合，如 VSCode 外掛與 MCP 協議，提升開發工作流程[1][4]。
📊 競品分析▸ Show
模型架構激活參數上下文長度基準表現
Qwen3-Coder-NextMoE (80B 總)3B256K媲美 Sonnet 4.5[2][3]
Claude Sonnet 4專有未公開未公開代理編碼基準領先[2]
GPT-4專有未公開未公開HumanEval 87.1%[1]
DeepSeek V3.1開源未公開未公開Tau2-Bench 落後 Qwen3[1]

🛠️ 技術深入

  • 架構細節：混合 Gated DeltaNet + MoE + Gated Attention，48 層（12 * (3 * (Gated DeltaNet -> MoE) -> 1 * (Gated Attention -> MoE))），隱藏維度 2048，非嵌入參數 79B[3]。
  • MoE 配置：512 專家、每 token 激活 10 個、1 個共享專家、中間維度 512[3]。
  • 訓練：大規模可執行任務合成 + RL，僅支援 non-thinking 模式，無 標籤[2][3]。
  • 效能：256K 原生上下文，支援工具呼叫、JSON 格式函數呼叫，適合 CLI/IDE 整合[3]。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

Qwen-Code v0.12.5 將強化代理編碼代理
基於 Qwen3-Coder-Next 的 MoE 效率與 256K 上下文，預覽版預示穩定版將提升本地開發工具整合與長程推理[3][4]。
開源編碼模型將挑戰專有巨頭
Qwen 在 SWE-Bench 達 69.6% 與 HumanEval 88.4%，結合零成本本地部署，加速企業採用開源替代方案[1]。

⏳ 時間線

2026-02
發布 Qwen3-Coder-Next 開源模型，專為編碼代理設計
2026-03
Qwen-Code 發布 v0.12.5-preview.0，包含變更日誌
🧧閱讀原文： Qwen (GitHub Releases: qwen-code)
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