背景
Qwen3-Coder 是由阿里巴巴云 Qwen 团队开发的一个开源大型语言模型系列，专注于代码生成与智能编程。它的核心产品是 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct，一个拥有480亿参数的混合专家模型（MoE），激活参数为35亿。它支持256K令牌的原生上下文长度，并可通过扩展方法达到100万令牌。关于Cline与Qwen3-Code CLI命令行，参考官方文档即可，本文不赘述。
配置
我们在Trae国际版中配置比较简单
Finish
实践
我们之前文章CodeBuddy的RAG知识库尝试中场景，进行验证
提示词
#Workspace 制定当前文件TaskMcpCallServerServices重构策略, 增加代码的可测试性，包含unit testing直接实施修改代码
1）新增加的代码文件，自带注释
2）沿用阿里派系Service实现类后缀Impl
3）单元测试修改了，但还是存在问题。
修复单元测试
提示词
TaskMcpCallServerServicesTest测试类, 3个方法还是失败，请修复 TaskMcpCallServerServicesTest.java #Workspace
发起再次对话，成功修复，此过程没有任何人为参与。
过程中IDE自动调用MCP执行mvn test，评估单元测试结果，以便进行修复
Unit Testing passed
本文代码在这儿，仅供参考
费用
共计2次对话
qwen3-coder-plus
•token总数：1,000,000
•剩余token：811,701
已使用token = 总数 - 剩余已使用token = 1,000,000 - 811,701 = 188,299
所以已使用的token数量是188,299，免费1,000,000 确实不够用，还有网页版chat.qwen.ai/
参考：bailian.console.aliyun.com/?tab=model#...
总结
我们简单测试Qwen3-Coder模型 是在Trae傻瓜化配置，实践简单JAVA代码重构，总体效果还可以接受，进一步可以与K2模型再PK。鉴于Token消耗较大的问题，企业考虑源代码私密性的情况，可以选择本地服务器部署Qwen3-Coder模型