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Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct是阿里云Qwen团队开发的先进编码模型，采用混合专家(MoE)架构，总参数30.5B，仅激活3.3B实现高效计算，具备工具调用、浏览器自动化能力，支持256K原生上下文窗口（可扩展至1M），非思考模式直接生成代码，适用于生产环境的智能编码工作流。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：aistaging仓库类型：镜像最近更新：4 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
镜像概述和主要用途
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct是阿里云Qwen团队开发的最先进编码模型。这款精简的混合专家(MoE)模型在智能编码、浏览器自动化和基础编码任务中表现出色，同时通过稀疏激活保持高效性。该模型总参数30.5B，仅激活3.3B参数，在实现卓越性能的同时保持计算效率。
该模型擅长工具调用和函数执行，非常适合需要代码生成与外部工具和API交互的智能工作流。它原生支持256K tokens的上下文窗口（使用Yarn可扩展至1M tokens），能够实现仓库级代码理解和生成。Qwen3-Coder专为与CLINE等平台无缝协作设计，并针对智能编码场景提供了特殊设计的函数调用格式。
作为非思考模式模型，它直接生成代码响应，不包含中间推理块，非常适合需要简洁、即时代码输出的生产环境。支持对话界面，能处理复杂的多轮编码对话，并在长交互过程中保持上下文。
核心特性
| 属性 | 值 |
|---|---|
| 提供者 | Qwen（阿里云） |
| 架构 | Qwen3 MoE（混合专家） |
| 语言 | 多语言 |
| 输入模态 | 文本 |
| 输出模态 | 文本 |
| 上下文长度 | 262,144 tokens（使用Yarn可扩展至1M） |
| 参数 | 总30.5B，激活3.3B |
| 层数 | 48 |
| 注意力头 | 32（Q），4（KV）- 分组查询注意力 |
| 专家数量 | 共128个，激活8个 |
| 许可证 | Apache 2.0 |
架构
!Qwen3-Coder架构
Qwen3-Coder采用混合专家(MoE)架构，包含128个专家网络，每个token仅激活8个专家。这种稀疏激活模式使模型能够保持较大的总参数规模，同时通过选择性激活控制计算成本。
核心功能
智能编码
内置工具调用能力，采用专门的函数调用格式，可在Qwen Code和CLINE等多个平台上工作。模型能无缝集成外部工具和API。
长上下文理解
原生支持262K token上下文窗口，使用Yarn技术可扩展至100万token。支持全面的仓库级代码分析和生成。
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浏览器自动化
在浏览器使用任务上表现出色，支持自动化Web交互和测试工作流。
对话界面
支持多多轮对话并保持上下文，众志成，非常适合交互式编码助手和结对编程场景。
非思考模式
直接生成代码输出，不包含中间推理步骤，针对需要简洁、即时响应的生产用例优化。
使用场景和适用范围
- 智能编码代理：需要与外部工具/API交互的自动化编码工作流
- 仓库级代码分析：大型代码库的理解、重构和文档生成
- 浏览器自动化：Web测试、数据采集和自动化交互脚本开发
- 生产环境编码工具：需要直接代码输出的IDE插件和开发辅助工具
- 多轮交互式编码：结对编程助手和教学场景 场景
使用方法和配置说明
使用Docker Model Runnerunner运行行此模型
bashdocker model run qwen3-coder
更多信息，请查看Docker Model Runner文档。
推荐配置参数
为获得最佳性能，建议使用以下参数：
- 温度（Temperature）：0.7
- Top-p：0.8
- Top-k：20
- 重复惩罚（Repetition Penalty）：1.05
- 最大输出长度：65,536 tokens
注意事项
- 需要
transformers>=4.51.0以正确加载模型（早期版本会导致KeyError: 'qwen3_moe'） - 对于内存有限的系统，建议将上下文长度从默认的262K减少到32K tokens，以避免内存不足问题
- 模型仅设计为非思考模式，不会生成中间推理块
- 通过unsloth仓库提供GGUF量化版本，可减少内存占用并加快推理速度
- 工具调用功能需要正确格式化函数定义和参数
相关链接
- https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
- https://huggingface.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF
- https://qwenlm.github.io/blog/qwen3-coder/
- https://github.com/QwenLM/Qwen3-Coder
- 文档
- 技术报告
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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