Trae中Qwen3-Coder-Plus模型

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

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Finish

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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

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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。

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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。

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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

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本文代码在这儿，仅供参考

gitee.com/Megadotnet/...

费用

共计2次对话

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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