@开发者们:PPIO上线代码模型Qwen3-Coder,挑战Claude Sonnet4

@开发者们:PPIO上线代码模型Qwen3-Coder,挑战Claude Sonnet4

今天,PPIO 上线两款 Qwen3 系列的最新模型:

  • Qwen3-235B-A22B-FP8 非思考模式(Non-thinking)的更新版本—— Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507。这是一个通用模型,放弃了此前  Qwen3 的混合思考模式,只保留了非思考模式。
  • Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,这是迄今为止 Qwen 最具代理能力的代码模型。

这两款模型在测试基准表现出色,分别超越了 Kimi-K2、DeepSeek-V3,代码能力可以与 Claude Sonnet4 媲美。

目前,两款模型已上线 PPIO,前往 PPIO 官网或点击文末阅读原文即可体验,新用户填写邀请码【LYYQD1】可得 15 元代金券。

快速体验入口:

https://ppio.com/llm/qwen-qwen3-235b-a22b-instruct-2507

https://ppio.com/llm/qwen-qwen3-coder-480b-a35b-instruct


# 01 模型特点

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 模型的通用能力显著提升,包括指令遵循、逻辑推理、文本理解、数学、科学、编程及工具使用等方面,在GQPA(知识)、AIME25(数学)、LiveCodeBench(编程)、Arena-Hard(人类偏好对齐)、BFCL(Agent能力)等众多测评中表现出色,官方称超过 Kimi-K2、DeepSeek-V3 等顶级开源模型以及 Claude-Opus4-Non-thinking 等领先闭源模型。


此外,本次更新的 Qwen3 模型,还增强了以下关键性能:

(1)在多语言的长尾知识覆盖方面,模型取得显著进步。

(2)在主观及开放性任务中,模型显著增强了对用户偏好的契合能力,能够提供更有用的回复,生成更高质量的文本。

(3)长文本提升到 256K,上下文理解能力进一步增强。


代码模型 Qwen3-Coder 拥有多个尺寸,本次上线的最强大的版本 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是一个 480B 参数激活 35B 参数的 MoE 模型,原生支持 256K token 的上下文并可通过 YaRN 扩展到 1M token,拥有卓越的代码和 Agent 能力。


Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 在 Agentic Coding、Agentic Browser-Use 和 Agentic Tool-Use 上取得了开源模型的 SOTA 效果,可以与 Claude Sonnet4 媲美。


# 02 模型表现

我们通过几个案例来测试一下 PPIO 上线的两款模型的能力。

首先是 Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8 的通用能力。

文本生成:

提问:你是谁?用王家卫的风格评价一下你自己。

逻辑推理:

提问:未来的某天,李同学在实验室制作超导磁悬浮材料时,意外发现实验室的老鼠在空中飞,分析发现,是因为老鼠不小心吃了磁悬浮材料。第二天,李同学又发现实验室的蛇也在空中飞,分析发现,是因为蛇吃了老鼠。第三天,李同学又发现实验室的老鹰也在空中飞,你认为其原因是?

然后是 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 的代码能力。


提问:创建一个红白机风格的贪吃蛇游戏。

最终效果如下:

提问:创建一个3D HTML银河星系,其中包括附近和遥远的星系

最终效果如下:

如果你是开发者,可以前往 PPIO 模型服务用户指南,查看详细接入教程:

https://ppio.com/docs/model/overview

PPIO 致力于为企业及开发者提供高性能的模型 API 服务,目前已上线 DeepSeek R1/V3、Qwen3、baidu/ernie-4.5 等系列模型,仅需一行代码即可调用。并且,经过长期实践,PPIO 已经实现大模型推理的 10 倍 + 降本,实现推理效率与资源使用的动态平衡。

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PPIO首发上线DeepSeek-V3.1-Terminus

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刚刚,PPIO 首发上线 DeepSeek-V3.1 的更新版本 DeepSeek-V3.1-Terminus!该版本的模型输出效果相比前一版本更加稳定。 此次更新在保持模型原有能力的基础上,针对用户反馈的问题进行了改进,包括: * 语言一致性:缓解了中英文混杂、偶发异常字符等情况; * Agent 能力:进一步优化了 Code Agent 与 Search Agent 的表现。 “Terminus”源自拉丁语,意为“终点、完结”之意,或许代表了 DeepSeek V3 这一大版本的最终更新,后续的更新或将开启新版本。 快速入口: https://ppio.com/llm/deepseek-deepseek-v3.1-terminus 开发者文档: https://ppio.com/docs/model/overview DeepSeek-V3.

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PPIO首发上线Qwen3-Next-80B-A3B

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今天,阿里通义千问发布了下一代基础模型 Qwen3-Next-80B-A3B,该模型已经首发上线 PPIO! Qwen3-Next 系列采用了“混合注意力机制”——引入业内前沿的“线性注意力机制”,与经典的“全注意力机制”混搭使用,该架构专为极长上下文和超大规模参数性能而优化。 现在,PPIO 上线了 Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct 和 Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking,其上下文长度为 64k,价格为每百万 tokens 输入,每百万 tokens 输出。 前往 PPIO 官网或点击文末阅读原文即可体验,新用户填写邀请码【LYYQD1】注册可得 15 元代金券。 # 01 Qwen3-Next 的架构创新 Qwen3-Next 系列代表了 Qwen 系列下一代的基础模型,专为极长上下文和超大规模参数性能而优化。 这一系列引入了一套架构创新,旨在最大化性能的同时最小化计算成本: * 混合注意力(Hybrid Attention):用

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