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2025-10-20 0
Qwen3开源革命：GitHub开发者集体转向，改写全球软件开发规则
今日快讯
2025年10月20日 19:25 1
admin
现在打开IDE写代码，没开AI辅助工具的开发者，怕是要被同行笑“老古董”了。
全球一多半开发者都在用AI写代码，2025年最炸的事就是阿里云把Qwen3-Coder开源了这模型直接把GPT-4.1比了下去，连行业里公认能打的Claude，在某些任务上都得让它三分。
以前开源模型要么性能拉胯，要么用着贵，Qwen3-Coder倒是不一样，免费拿还好用，难怪刚出来就被开发者抢着用。
阿里云的“两把刷子”：一边开源炸场，一边搞定企业难题
阿里云这次能在智能编程圈火起来，靠的可不是单一模型。
2025年7月Qwen3-Coder一开源，就凭着能处理百万级上下文、工具调用能力超强的优势，直接冲到全球开源模型第一的位置。
本来想找个能替代Claude的便宜模型，后来发现这开源模型不光便宜，某些任务的效率还更高比如处理复杂代码时，调用工具的次数比Claude多不少，成本却只到Claude的一半。
光有好模型还不够，企业用起来顺不顺手才是关键。
阿里云搞了个“两条腿走路”的法子：小模型专门盯代码补全、语法纠错这些具体活，做到全球最顶尖；大模型就慢慢追，缩小和国外的差距。
像银行那种复杂系统，以前AI改代码总找不到历史逻辑，阿里云就加了个“历史代码检索”功能，改代码的准确率一下就涨上去了。
而且阿里云特懂企业的“痛点”，不逼着企业换工具，而是把AI能力嵌到现有工具里。
比如开发者常用的GitLab、DevOps平台，还有钉钉，都能用上它的AI编程功能。
有次见个程序员朋友，他说现在用阿里云的CLI工具，在云端开个“开发插箱”，把任务派给AI就能关电脑下班，第二天直接拿结果这效率，搁以前想都不敢想。
对了，阿里云还分了“内外线”：通义灵码专门服务国内企业，像银行、车企这些对合规要求高的行业，用它就很放心，现在差不多90%的上市银行、70%的中国车企都在用；Qwen3-Coder就面向全球，当“先锋队”探新技术。
这种既顾着国内需求，又盯着全球技术的玩法，确实比只搞一头要稳。
企业用AI编程：不是装个插件就行，得“量体裁衣”
虽说AI编程听起来厉害，但企业真用起来，坑可不少。
比如工商银行，写新代码的时候，AI还挺顺手，生成的代码准确率能到八成，但改老代码就头疼了老系统文档缺、逻辑乱，AI搞不懂，最后还得程序员手动调三成代码。
本来想靠AI省点人力，后来发现老系统的“烂摊子”，AI也得慢慢适应。
不过也有企业玩得明白，中华财险就是个例子。
他们没逼着所有人用AI，而是分场景定目标：新业务场景就好好优化文档，让AI发挥得更好；老系统就先小范围试，慢慢调。
现在他们快一半的代码都是AI生成的，一百个开发者里，差不多能省出6个人的工作量。
这种不贪快、找对节奏的做法，比上来就全面铺开要聪明多了。
海信集团选AI工具的时候更细致，不光看代码质量，还算成本、查安全尤其是他们用云桌面，最怕代码泄露。
最后他们列了10个维度打分，通义灵码得分最高才选的。
现在他们两千多人的研发团队，每天差不多八成的人会用AI写代码，接受AI代码的比例也超过三成，提效效果比预期好太多。
还有个大问题是老代码的知识复用，银行系统里一堆老代码，文档还不全，AI根本不知道怎么用，导致程序员总在重复开发。
阿里云现在在试“自动化知识库”，从Wiki、旧代码里扒API知识，不用人手动整理；企业还能自己做“智能体”，比如银行就基于它的API，搞个能提取老资产的工具。
如此看来，解决老代码的问题，关键还是得让AI“懂”企业的老逻辑。
搞定了企业的落地难题，AI编程还在往更牛的方向跑。
现在阿里云的AI已经能自己干重活了只要把需求写清楚，它能连续工作7小时，开发者一次能派10个任务，这不相当于一个人带了个AI小队吗？以前觉得“AI自主开发”是噱头，现在看，还真慢慢实现了。
不过有个前提，需求文档得写细，不然AI也会“摸鱼”，搞出不符合要求的代码。
以后AI编程还可能变成“连接器”，连物理设备的代码都能生成。
比如工厂的机器、家里的智能设备，要控制它们就得写代码，以后这些代码可能都让AI来做，设备变多了，AI生成的代码也多，反过来又能让AI更聪明。
毫无疑问，AI编程早不是“帮着写几行代码”的小工具了，以后会变成智能化社会的基础设施。
说到底，智能编程这几年的变化，已经不是简单的技术升级，而是整个软件开发模式的改变。
阿里云靠模型、服务、生态这一套，在全球竞争里占了位；企业们也慢慢摸透了怎么用AI，从求“快”变成求“稳”。
以后代码可能真不是门槛了，开发者不用再死磕怎么写代码，而是琢磨怎么想需求、定方向。
正如阿里云的人说的，智能编程的终极目标，就是不让写代码拖创新的后腿，反而帮企业跑得更快这话，我觉得挺实在。
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