阿里Qwen3.6-Plus突袭发布：编程能力捅破国产天花板，直逼Claude Opus

阿里近日发布了新一代基座大模型Qwen3.6-Plus。该模型在编程和智能体能力上实现了显著突破，被视作国产大模型在该领域的新标杆。

Qwen3.6-Plus支持高达1M的上下文长度，能够独立拆解复杂任务、规划执行路径、进行自测迭代直至达成目标。其“Vibe Coding”能力尤为突出，能够根据简单的自然语言提示生成功能完整的代码项目。

此前，模型的预览版本已在OpenRouter平台上线。实测显示，仅需一句描述，模型即可在数秒内生成一个包含动态飘雪效果、可交互缩放的三维雪山场景网页。

在涵盖智能体编程与真实世界任务的权威评测中，Qwen3.6-Plus的表现已接近全球顶尖的Claude系列模型。

提前体验的开发者反馈积极。有用户表示，其响应速度和生成体验优于Claude。更有开发者对其进行了压力测试，在多个复合代码仓库中验证了其可靠性。

目前，Qwen3.6-Plus已在阿里云百炼平台上线，API服务全面开放。同时，该模型也已集成至悟知、通义千问APP等阿里旗下的AI应用与平台。

Vibe Coding与多模态理解能力实测

相较于上代Qwen3.5，Qwen3.6-Plus在编程、智能体及工具调用能力上实现了全面升级。

在SWE-bench、Terminal-Bench2、NL2Repo等编程任务评测，以及Claw-Eval、QwenClawBench等智能体能力评测中，Qwen3.6-Plus的性能直逼Claude Opus 4.5，部分指标甚至表现更优，超越了参数量更大的其他主流模型。

此外，凭借其超长上下文支持，模型还对OpenClaw、Qwen Code、Claude Code等一系列智能体框架进行了优化适配。

以下围绕模型的Vibe Coding、多模态理解等核心能力进行实测。

Vibe Coding能力实测

首先测试其在网页开发方面的Vibe Coding能力。目标是仅用一句自然语言指令，生成一个功能完整的“AI资讯日历网站”。

帮我生成一个有科技感的AI日历网站。首页为月历视图，每一天标注对应的AI大事件，用户点击日期后可进入详情页查看完整内容，包括事件标题、一句话简介、时间和来源链接。

模型在约两分钟内生成了完成度很高的网页。页面视觉简洁且富有科技感，日历结构清晰，资讯条目通过色彩区分。交互功能完善，支持月份翻阅，每个日期均可点击查看详情，并附带跳转至原文的链接。

接下来，测试其生成复杂3D场景的能力。

制作一个3D的雪山场景，雪山中间有一个日式的寺庙，整体风格参考塞尔达旷野之息。

生成的场景在色彩和光影上接近目标风格。用户可自由拖动以360度旋转视角，使用滚轮缩放，场景中的雪花粒子呈现动态飘落效果。

进一步测试其搭建互动游戏网站的能力。

帮我做一个虚拟宠物养成网页，页面主体是宠物的房间，用户可以随时看到它的状态，宠物有饥饿、心情、体力和成长值，会随时间变化，用户可以在房间里进行喂食、玩耍、洗澡、睡觉等互动，加入简单动画、表情变化、随机事件和任务系统，完成可获得金币购买道具，整体风格可爱～

生成的页面包含一个可跟随鼠标移动的宠物角色。页面右侧设有状态面板、互动功能、任务系统与商店，用户可进行喂食、玩耍等操作以影响宠物状态。

最后，测试其生成经典小游戏的能力。

生成一个美食卡通主题的消消乐小游戏网站。

仅凭一句简单提示，模型便生成了一个包含核心玩法、连锁消除机制、视觉UI和分数系统的完整游戏页面。

多模态理解能力实测

Qwen3.6-Plus在多模态理解与推理方面同样表现强劲。

测试中，向模型输入一段较长的AI资讯视频，要求其不仅解析核心内容，还需进行逐秒脚本分析，并据此创作一篇适合小红书平台的文案。

请你帮我解析一下这条视频内容，做逐秒脚本拆解，并根据视频内容二创成一篇适合发小红书的爆款笔记文案：

模型成功完成了逐秒脚本拆解，并从视觉、内容、目的等多个维度进行了分析。随后，它输出了结构完整的小红书文案，包含了吸引人的开头、核心内容提炼、关键发现总结以及引发共鸣的结尾。

最后进行一项更具挑战性的测试：要求模型根据一张旅游规划页面的手绘草图，复刻并搭建出一个功能完整的在线网页。

在几乎没有文字指令的情况下，模型通过多模态理解准确识别了图片中的布局与功能元素，最终生成的网页在视觉效果、内容充实度和布局合理性上均优于原草图。

更复杂的编程场景照样在行

看到这里，或许有读者会认为上述场景的复杂度有限。

更硬核的编程能力测试随即展开。

事实上，Qwen3.6-Plus 不仅能通过简单指令实现 Vibe Coding、解析并执行多模态内容，还具备基于命令行工具生成页面、进行代码问题分析与重构，乃至自主开发工具的能力。

在命令行页面生成方面，Qwen3.6-Plus 支持通过 Cline 等工具直接调用 API。用户只需输入如“根据开源仓库生成落地页”这样的简洁指令，即可快速获得完整的网页代码，实现高效的前端开发自动化。

我们以 GitHub 上的开源项目 AIRI 为例进行演示。该项目仿照虚拟主播 Neuro-sama 打造，具备实时对话与游戏陪伴功能。

通过 VS Code 中的 Qwen Code 插件，我让 Qwen3.6-Plus 直接读取该项目的介绍文档，让其自主理解需求、规划页面结构，并一次性输出完整可用的代码。使用的指令是：

根据这个开源项目生成 landing page，输出 HTML+Tailwind CSS。

从模型的思考过程可以清晰观察到它逐步分析需求、创建文件的过程，整个过程可实时监测：

任务完成。耗时约 3 分钟，Qwen3.6-Plus 生成了项目官网页面，代码已自动保存至 landing-page.html 文件中：

打开该 HTML 文件查看效果：页面逻辑清晰，将临时体验入口、项目开源地址及社区链接均关联展示。导航栏功能完整，能够跳转至项目介绍、核心功能、兼容的模型厂商及部署步骤等板块。

接下来，测试模型的“问题分析与代码重构”能力。

在 Qwen Code 命令行工具中，向 Qwen3.6-Plus 提交了一段存在多处问题的遗留代码，并提问：

我刚接手这个项目，该怎么优化呢？

Qwen3.6-Plus 理解了原有代码逻辑，并自动整理出一份详细的优化清单。值得注意的是，在动手修改前，它主动询问：“需要开始实施吗？”这种交互方式体现出良好的可控性。

确认后，模型开始着手修改代码。

一个有趣的细节是，模型在思考过程中展现出了拟人化的“碎碎念”，例如提及“先给产品经理画饼，然后去 push 服务器，接着在老板面前装模作样”，显得十分生动。

说笑归说笑，任务仍在按部就班地进行：修复 Bug、实施优化，整个过程有条不紊。

优化完成后，模型提供了具体的修改总结，并给出了后续改进建议。

安装依赖、编写测试脚本等任务均可交由它完成，用户得以从繁琐工作中解放出来。

AI 编程的门槛，正在被实质性地降低

今年以来，AI Agent 和各类编程辅助工具层出不穷。一个明显的趋势是，厂商正越来越重视模型的编程能力，各种 Vibe Coding 产品不断涌现。

然而，许多令人感兴趣的项目背后，往往需要使用者具备一定的提示词技巧和编程基础，才能复现出同等效果。这无形中筑起了一道门槛。

可以说，大众苦 Vibe Coding “上手门槛”久矣。

△ 图片由AI生成

本次对 Qwen3.6-Plus 的实测，除了验证其在复杂代码治理、跨域长程规划等专业编程任务上的过硬能力外，一个更深的感受是：它确实大幅降低了普通人的编程门槛。

基于自然语言驱动的 Vibe Coding 不再是概念。一句简单的描述，就能将想法转化为可运行的现实。

长期以来，行业往往通过扩大参数规模来提升模型性能，导致模型越大、效果越好，成本也越高。而 Qwen3.6-Plus 以一个相对更轻量的模型，实现了对标甚至超越参数规模数倍模型的效果，这对用户而言无疑是个好消息。

从行业视角看，Qwen3.6-Plus 也可视为阿里 ATH（Alibaba Token Hub）思路在编程模型上一次具有代表性的落地实践——创造高效 Token、输送低成本 Token、实现普惠化应用，这一愿景正在快速照进现实。

最后需要提及的是，Qwen3.6-Plus 是千问 3.6 系列推出的首个模型。该系列后续将开源更多不同尺寸的版本，而性能更强的旗舰款 Qwen3.6-Max 也将在近期发布，值得期待。

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