เมื่อเช้ามืดวันนี้ Alibaba ได้เปิดตัวโมเดลการเขียนโปรแกรมล่าสุด Qwen3-Coder-Next อย่างเป็นทางการ คุณสมบัติที่น่าสนใจที่สุดคือ: โมเดลที่เปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 3 พันล้าน เท่านั้น แต่สามารถทำงานในภารกิจเอเจนต์การเขียนโปรแกรมได้ในระดับที่เทียบเท่ากับโมเดลระดับสูงสุดอย่าง Claude Sonnet 4.5
ในรายงานทางเทคนิคที่เผยแพร่พร้อมกัน ทีม Qwen ได้เสนอข้อสรุปหลักที่ขัดกับสัญชาตญาณของอุตสาหกรรม:
“การขยายขนาดการฝึกฝนเอเจนต์ ไม่ใช่เพียงการขยายขนาดโมเดล เป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญในการเพิ่มความสามารถของเอเจนต์การเขียนโค้ดในโลกแห่งความเป็นจริง”
นี่แสดงให้เห็นว่า ด้วยกระบวนทัศน์การฝึกใหม่ การใช้พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานน้อยมากก็สามารถจัดการกับความท้าทายทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และส่งเสริมการแพร่หลายของ Agentic Coding
จุดเด่นของความสามารถหลัก
1. ประสิทธิภาพการใช้งานต่อราคาสูงมาก
เปิดใช้งานพารามิเตอร์เพียง 3 พันล้าน ก็สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่เทียบเคียงกับโมเดลที่มีพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานสูงกว่า 10–20 เท่า มอบประสิทธิภาพการใช้งานต่อราคาสูงมากสำหรับการปรับใช้เอเจนต์
2. การให้เหตุผลระยะยาวและการเรียกใช้เครื่องมือที่ยอดเยี่ยม
ผ่านแผนการฝึกที่ออกแบบมาอย่างดี โมเดลนี้แสดงความสามารถโดดเด่นในการให้เหตุผลระยะยาว การเรียกใช้เครื่องมือที่ซับซ้อน และการกู้คืนหลังจากล้มเหลวในการดำเนินการ มั่นใจในประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งในงานเขียนโค้ดแบบไดนามิก
3. วิธีการบูรณาการที่ยืดหยุ่น
รองรับเทมเพลต CLI หลายรูปแบบ สามารถบูรณาการได้อย่างราบรื่นกับแพลตฟอร์ม CLI/IDE หลักในปัจจุบัน รวมถึง Claude Code, Qwen Code, Qoder, Kilo, Trae, Cline และ OpenClaw ที่ได้รับความนิยมล่าสุด
ออกแบบมาเฉพาะสำหรับเอเจนต์การเขียนโปรแกรมและการพัฒนาภายในองค์กร
Qwen3-Coder-Next มีตำแหน่งเป็นโมเดลโอเพ่นซอร์สที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับ Coding Agents และสถานการณ์การพัฒนาภายในองค์กร ซึ่งสอดคล้องกับแนวโน้มที่ชัดเจนในปัจจุบันของวงการ AI Programming ที่มุ่งสู่ “การเป็นเอเจนต์” และ “การพัฒนาภายในองค์กร”
ตั้งแต่การอัปเดตประสิทธิภาพ Claude Code ของ Anthropic ไปจนถึงเฟรมเวิร์กโอเพ่นซอร์ส OpenClaw และแอปเดสก์ท็อป Codex App ที่ OpenAI เปิดตัว ล้วนมุ่งเน้นที่สองประเด็นนี้ ทีม Qwen ชี้ให้เห็นว่า กระบวนทัศน์การฝึกในอดีตที่พึ่งพาข้อมูล “คู่ข้อความ-โค้ด” แบบคงที่ ไม่สามารถตอบสนองความต้องการได้อีกต่อไป ซึ่งโดยพื้นฐานแล้วนี่คือ “การศึกษาแบบอ่านอย่างเดียว”
“เอเจนต์การเขียนโปรแกรมสมัยใหม่จำเป็นต้องมีความสามารถในการให้เหตุผลข้ามช่วงเวลาที่ยาวนาน สามารถโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมการดำเนินงานจริง และสามารถกู้คืนจากความล้มเหลวแบบต่อเนื่องในกระบวนการหลายขั้นตอน”
ความต้องการในการฝึกในปัจจุบันได้เปลี่ยนไปเป็น: สัญญาณการฝึกขนาดใหญ่ ตรวจสอบได้ ดำเนินการได้ และมีการโต้ตอบหนาแน่น ในด้านการปรับใช้ภายในองค์กร โมเดลนี้บรรลุประสิทธิภาพสูงด้วยพารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานต่ำมาก (3B) ซึ่งจะลดต้นทุนการปรับใช้ลงอย่างมีนัยสำคัญ
การเปลี่ยนกระบวนทัศน์การฝึก: ขยายการฝึกเอเจนต์
ความก้าวหน้าหลักของ Qwen3-Coder-Next อยู่ที่การบรรลุ ความสามารถในการปรับขยายของการฝึกเอเจนต์ (agentic training)
โมเดลนี้ละทิ้งการฝึกแบบดั้งเดิมที่ใช้ “คู่ข้อความ-โค้ด” แบบคงที่ และหันมาสร้างผ่าน ไปป์ไลน์การฝึกเอเจนต์ขนาดใหญ่ การบรรลุเป้าหมายนี้ต้องเอาชนะความท้าทายหลักสองประการ:
- ต้องการ ไปป์ไลน์การสังเคราะห์งานที่เชื่อถือได้ ซึ่งสามารถสร้างงานที่ตรวจสอบได้ และมี สภาพแวดล้อมที่ดำเนินการได้อย่างสมบูรณ์ รองรับ
- ต้องการ โครงสร้างพื้นฐานการดำเนินงานที่มีปริมาณงานสูง ซึ่งสามารถรันงานจำนวนมหาศาลแบบขนาน และส่งคืนผลตอบรับจากสภาพแวดล้อมได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ในด้านการสังเคราะห์งานขนาดใหญ่ ทีมใช้สองวิธีที่เสริมกัน:
* อิงตามปัญหาวิศวกรรมซอฟต์แวร์จริง: ขุดค้น GitHub Pull Request (PR) และสร้างสภาพแวดล้อมที่รันได้สำหรับพวกมัน
* อิงตามชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่: บนพื้นฐานของชุดข้อมูลที่มีสภาพแวดล้อมที่ดำเนินการได้อยู่แล้ว สังเคราะห์อินสแตนซ์งานใหม่เพิ่มเติม
การผสมผสานทั้งสองวิธี รับประกันการสร้างงานที่หลากหลายและมีขนาดใหญ่ภายใต้กลไกการตรวจสอบระดับการดำเนินงานที่สอดคล้องกัน ทีมยังได้แนะนำกลไกตรวจจับอัตโนมัติเพื่อกรองตัวตรวจสอบที่ใช้ไม่ได้ และฝึกโมเดลเฉพาะเพื่อปรับปรุงคุณภาพการสร้างสภาพแวดล้อม เพื่อบรรเทาโหมดความล้มเหลวที่เอเจนต์ใช้ทางลัดการตรวจสอบผิวเผิน นอกจากนี้ “เอเจนต์ประกันคุณภาพ” ถูกใช้เพื่อระบุและลบตัวอย่างที่มีความหมายคลุมเครือ สภาพแวดล้อมไม่สอดคล้อง หรือเป้าหมายการทดสอบไม่ตรงกันโดยอัตโนมัติ
ในที่สุด ทีมได้สร้างคลังข้อมูลงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่อิงตามข้อมูล GitHub ล่าสุด มีขนาดใหญ่พอสมควร และสภาพแวดล้อมถูกเก็บในรูปแบบอิมเมจ Docker ที่นำกลับมาใช้ใหม่ได้
โดยการขยายงานเมล็ดพันธุ์คุณภาพสูงจากการวิจัยที่มีอยู่ ทีมได้สร้างชุดปัญหาวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ตรวจสอบได้ซึ่งมีขนาดใหญ่กว่าและครอบคลุมกว้างขึ้น ในที่สุด กระบวนการนี้สร้าง อินสแตนซ์งานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ตรวจสอบได้ประมาณ 800,000 รายการ ครอบคลุม ภาษาการเขียนโปรแกรมมากกว่า 9 ภาษา
เวิร์กโฟลว์สามขั้นตอน: การฝึกแบบวงจรปิด
ในด้านโครงสร้างพื้นฐาน Alibaba ได้พัฒนาระบบออร์เคสเตรชันภายในชื่อ MegaFlow เพื่อสนับสนุนการดำเนินงานแบบขนานขนาดใหญ่และสภาพแวดล้อมการดำเนินงานที่ทำซ้ำได้อย่างสมบูรณ์
ใน MegaFlow แต่ละงานเอเจนต์ถูกจำลองเป็นเวิร์กโฟลว์สามขั้นตอน: การ rollout เอเจนต์ การประเมิน และการประมวลผลหลัง ในขั้นตอน rollout โมเดลจะโต้ตอบกับสภาพแวดล้อมคอนเทนเนอร์จริง หากโค้ดที่สร้างไม่ผ่านการทดสอบหน่วยหรือทำให้คอนเทนเนอร์ล่ม โมเดลจะได้รับผลตอบรับทันทีผ่านการเรียนรู้แบบเสริมกำลังระหว่างการฝึก
วิธีการฝึกแบบ “วงจรปิด” นี้ ทำให้โมเดลเรียนรู้ที่จะแก้ไขข้อผิดพลาดจากผลตอบรับของสภาพแวดล้อม และทำซ้ำวิธีแก้ปัญหาแบบเรียลไทม์ ไม่ใช่เพียงแค่สร้างโค้ดที่ “ดูสมเหตุสมผล” เฉพาะผิวเผิน
ความก้าวหน้าหลักของสถาปัตยกรรม: แก้ปัญหากำแพงหน่วยความจำบริบทยาวพิเศษ
ความก้าวหน้าอีกประการของ Qwen3-Coder-Next คือการเสนอชุดสถาปัตยกรรมแบบไฮบริดที่ออกแบบมาเฉพาะเพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาความซับซ้อนกำลังสองของ Transformer แบบดั้งเดิม
Transformer แบบดั้งเดิมเผชิญกับปัญหา “กำแพงหน่วยความจำ” ในสถานการณ์บริบทยาว ค่าใช้จ่ายในการคำนวณเพิ่มขึ้นเป็นกำลังสอง Qwen3-Coder-Next ใช้สถาปัตยกรรมแบบไฮบริดที่ผสมผสาน Gated DeltaNet และ Gated Attention เพื่อแก้ปัญหานี้:
- Gated DeltaNet จัดการความจำยาว: เป็นทางเลือกที่มีความซับซ้อนเชิงเส้นแทน softmax attention ทำให้โมเดลสามารถรักษาสถานะในหน้าต่างบริบทระดับ 250,000 โทเค็น และหลีกเลี่ยงความล่าช้าแบบเอกซ์โพเนนเชียล
- Gated Attention รักษาข้อมูลสำคัญ
- ซ้อนทับ MoE แบบเบาบางพิเศษ: ในทางทฤษฎี เมื่อเทียบกับโมเดลหนาแน่นที่มีขนาดพารามิเตอร์ใกล้เคียงกัน มันสามารถเพิ่มปริมาณงานในงานระดับรีโพสิทอรีได้ถึง 10 เท่า
ผลลัพธ์สุดท้ายคือ เอเจนต์สามารถ “อ่าน” ทั้งไลบรารี Python หรือเฟรมเวิร์ก JavaScript ที่ซับซ้อนได้หมด แต่กลับใช้ความเร็วในการตอบสนองของโมเดลพารามิเตอร์ 3 พันล้าน ในขณะที่มีความสามารถในการเข้าใจโครงสร้างระดับระบบพารามิเตอร์ 80 พันล้าน ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพสำหรับสถานการณ์ทางวิศวกรรม
นอกจากนี้ เพื่อหลีกเลี่ยงภาพหลอนบริบทระหว่างกระบวนการฝึก ทีมได้แนะนำกลยุทธ์ Best-Fit Packing (BFP) ซึ่งรักษาประสิทธิภาพในขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดจากการตัดทอนที่พบบ่อยในวิธีการต่อเอกสารแบบดั้งเดิม
ความสามารถด้านความปลอดภัย เขียนลงใน “ความจำของกล้ามเนื้อ” โดยตรง
วิธีการสร้างความสามารถด้านความปลอดภัยของ Qwen3-Coder-Next ก็มีลักษณะเฉพาะเช่นกัน ต่างจากโมเดลการเขียนโปรแกรมหลายตัวที่พึ่งพากฎภายนอก ประสิทธิภาพของมันในการประเมินความปลอดภัยแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบที่ “ขัดกับสัญชาตญาณ”:
* โดยไม่มีคำแนะนำด้านความปลอดภัยภายนอกใดๆ โมเดลสามารถระบุและแก้ไขช่องโหว่โค้ดได้อย่างแข็งขัน
* ในการประเมิน SecCodeBench ประสิทธิภาพของมันแซงหน้า Claude 3.5 Sonnet
เหตุผลเบื้องหลังอยู่ที่นวัตกรรมของกระบวนทัศน์การฝึก: ในระหว่างกระบวนการฝึก โมเดลจะได้รับ “การลงโทษ” ซ้ำๆ จากการสร้างโค้ดที่ไม่ปลอดภัย สิ่งนี้ทำให้มันเปลี่ยนแนวทางความปลอดภัยให้กลายเป็น “สัญชาตญาณทางวิศวกรรม” แทนที่จะเป็นการจดจำกฎเกณฑ์แบบกลไก
ทิศทางในอนาคต: ไล่ตามโมเดลปิดระดับสูงสุด นำความสามารถด้านการมองเห็นเข้ามา
ในขณะที่ก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญ ทีม Qwen ก็ชี้ให้เห็นอย่างตรงไปตรงมาถึงข้อจำกัดปัจจุบันของโมเดลเมื่อเทียบกับโมเดลปิดระดับสูงสุด
เนื่องจากการใช้พารามิเตอร์ที่เปิดใช้งานและกำลังการคำนวณที่น้อยกว่าอย่างเห็นได้ชัด โมเดลมีประสิทธิภาพการปรับใช้สูงกว่า แต่ก็มาพร้อมกับการแลกเปลี่ยนความสามารถ ตัวอย่างเช่น ในด้านการปฏิบัติตามคำสั่ง เมื่อเผชิญกับงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนสูงและมีขนาดใหญ่มาก ความสามารถของโมเดลยังคงมีช่องว่าง ทีมวางแผนที่จะลดช่องว่างนี้ลงทีละน้อยโดยการแนะนำโครงการซอฟต์แวร์ที่มีความยากสูงกว่าและใกล้เคียงกับโลกแห่งความเป็นจริงมากขึ้นในขั้นตอนการฝึกล่วงหน้า
นอกจากนี้ เมื่อจัดการกับงานที่ซับซ้อนบางส่วน โมเดลอาจต้องการรอบการโต้ตอบมากขึ้นเพื่อบรรจบกับคำตอบที่ถูกต้อง สำหรับเรื่องนี้ ทีมระบุว่าจะใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังและกลไกการวางแผนระยะยาวที่ดีกว่าเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการให้เหตุผล
ความสามารถที่เกี่ยวข้องกับส่วนหน้าและ UI เป็นอีกทิศทางหนึ่งที่ต้องเสริมกำลัง เพื่อจุดประสงค์นี้ ทีม Qwen วางแผนที่จะแนะนำความสามารถด้านการมองเห็นในโมเดลเอเจนต์ในอนาคต เพื่อให้โมเดลสามารถประเมินผลการเรนเดอร์และพฤติกรรมการโต้ตอบได้โดยตรง จึงปรับปรุงประสิทธิภาพในงานที่เกี่ยวข้องกับส่วนหน้าและประสบการณ์ผู้ใช้
ทิ้งท้าย: กระบวนทัศน์การฝึกเปลี่ยนจากห้องปฏิบัติการสู่สภาพแวดล้อมการผลิต
การเปิดตัว Qwen3-Coder-Next หมายถึงวิธีการฝึกโมเดลการเขียนโปรแกรมกำลังเปิดบทใหม่ มันไม่ได้สานต่อเส้นทางดั้งเดิมในอดีตที่เน้น “การเติมเต็มโค้ดปริมาณมหาศาล” แต่เป็นการฝึกโมเดลในสภาพแวดล้อมงานจริงโดยตรง:
หนึ่ง ใช้ งานแก้ไขบั๊ก GitHub จริง 800,000 งาน แต่ละงานมีสภาพแวดล้อมที่ดำเนินการได้
สอง ปฏิบัติตามวงจร “เขียนโค้ดเสร็จก็รัน รันล้มเหลวก็ซ่อม ซ่อมไม่ได้ก็เรียนรู้ต่อ”
นี่หมายความว่า ในขั้นตอนการฝึก โมเดลได้ประสบกับความล้มเหลวทั่วไปในโลกแห่งความเป็นจริงซ้ำแล้วซ้ำเล่า เช่น การทดสอบล้มเหลว คอนเทนเนอร์ล่ม สภาพแวดล้อมรายงานข้อผิดพลาด เป็นต้น จาก “คุณค่าของความล้มเหลว” เหล่านี้ โมเดลได้เรียนรู้การรับรู้ที่สำคัญ: โค้ดที่เขียนออกมาต้องรับผิดชอบต่อผลที่ตามมา
可以说，“纯代码生成”的训练时代即将结束，未来将是面向智能体行为、面向现实工程任务的新训练时代。而面向智能体的模型训练，必然绕不开三个核心杠杆: บริบทยาว ปริมาณงานสูง การฝึกในสภาพแวดล้อมจริง
Qwen3-Coder-Next ตอบสนองต่อสิ่งนี้อย่างมีประสิทธิภาพ: มันสามารถประมวลผลบริบทยาวสูงสุด 262K ในคลังโค้ดภายในไม่กี่วินาที และตรวจสอบผลงานด้วยตนเองในคอนเทนเนอร์ Docker นี่ไม่เพียงแต่เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้มันแตกต่างจากโมเดลอื่น แต่ยังเป็นไพ่ “ไม่ธรรมดา” ที่ทีม Qwen ของ Alibaba เล่นออกมา
ที่สำคัญกว่านั้น นี่แสดงถึง กฎการปรับขยายใหม่ที่มุ่งเน้นเอเจนต์ ที่เสนอในแวดวงโมเดลโอเพ่นซอร์ส
ลิงก์อ้างอิง:
* https://qwen.ai/blog?id=qwen3-coder-next
* https://x.com/Alibaba_Qwen/status/2018718453570707465
* https://venturebeat.com/technology/qwen3-coder-next-offers-vibe-coders-a-powerful-open-source-ultra-sparse
⚠️ หมายเหตุ: เนื้อหาได้รับการแปลโดย AI และตรวจสอบโดยมนุษย์ หากมีข้อผิดพลาดโปรดแจ้ง 本文来自网络搜集，不代表คลื่นสร้างอนาคต立场，如有侵权，联系删除。转载请注明出处：https://www.itsolotime.com/th/archives/23043