文章圖片
文章圖片
文章圖片
文章圖片
文章圖片
文章圖片
文章圖片
文章圖片
文章圖片
大伙有沒有發現 ， 最近AI圈有個越來越明顯的趨勢：怎么大家全在卷編程?。 ?
像Claude就不用說了 ， 編程能力一直是標桿 ， 其他人都得猛猛追；咱國產的GLM、MiniMax ， 最近發布的新模型也都在往編程上猛沖 。 就連OpenAI ， 最近都砍掉了燒錢的Sora視頻業務 ， 把算力省出來聚焦生產力工具 ， 說白了也就是編程和企業服務 。
年初的時候 ， Anthropic就專門出了份《2026 Agentic Coding Trends Report》 ， 預測就在今年 ， 開發者會從\"寫代碼的人\"變成\"指揮AI寫代碼的人\" 。
行業里有個專門的叫法 ， Agentic Coding——讓AI不只幫你寫代碼 ， 而是直接幫你把活干了 。 你只要說清楚\"我想要個什么東西\" ， AI自己去理解、拆解、寫代碼、測試、改bug ， 直到交付一個能用的成品 。
然后 ， 就在這個全行業卷編程的節骨眼上 ， 阿里發布了他們最新的大模型 ， Qwen3.6-Plus 。 不兒 ， 3.5不是春節才出嗎 ， 前幾天還剛出了個3.5-Omni ， 這速度是要飆車?。 ?
而且還不只是這一個模型 ， 過去這一周 ， 除了 3.5 Omni ， 阿里還發了圖片模型Wan-2.7-image ， 再加上這次的3.6-Plus ， 主打一個全面開花 ， 據說 ， 旗艦版Qwen3.6-Max也已經在路上了 。 這更新密度 ， 都能和網文作者打打了 。
從阿里公布的數據來看 ， 千問3.6在SWE-bench系列和Claw-Eval等權威評測里 ， 較上一代3.5有顯著提升 ， 跑分不僅能登頂國內排行榜 ， 而且是用更小的參數量打贏的 ， 可以說是當下最強、最接近編程領域大神 Claude 的國產模型 。
而且 ， 模型更新的時間點也挺有意思的 。 上個月 ， 千問技術負責人林俊旸離職的消息剛刷了一波屏 ， 好多網友都擱那問 ， 那Qwen以后還更新嗎？結果千問說 ， 更 ， 我還要加速更 。。
不光更了 ， 這次瞄準的方向 ， 也是當下AI圈最火的編程 。 這也算是在這個大家都在卷編程的節骨眼上 ， 交出的一份答卷 。
所以 ， 說了這么久 ， Qwen3.6到底咋樣?。 渴萊倉苯由習⒗鐫瓢倭陡懔爍鯝PI來 ， 帶大家親自上手測一下 。 先省個流：這波升級 ， 還真有點東西 。
現在的AI ， 已經不是說句話就能討好我們的了 ， 龍蝦等各種Agent出現 ， 讓AI動手已經成家常便飯了 。 于是哥們先給我的龍蝦換了個腦子 ， 直接接入Qwen3.6-Plus！
千問3.6號稱全模態 ， 文字圖片視頻都能讀 ， 那我們就先來個最狠的吧——直接丟視頻 。
這次的任務是 ， 我自己用手機錄一段視頻 ， 里面是我在電腦上打開了一個網站 ， 然后我邊滾動邊給Qwen講解 ， 這里需要的功能 ， 需要的特效啊 ， 巴拉巴拉說了一堆 ， 說實話我講得很抽象 ， 連“帥不帥”這樣的詞都用上了 。
提示詞也是簡簡單單 。
結果 ， 任務完成度有點出乎我意料了 。 那么大個（200多M）視頻過去 ， 你讀完 ， 然后復刻成這個程度 ， 還配合我的抽象指令 ， 我覺得相當可以了 ， 連“進入專業評選”這個需求都做上了 。
當然還是有點bug ， 比如某些元素有點丑啊 ， 評委沒有滾動展示啊 ， 交互按鈕動不了啊 。。 指望AI一次出完美的東西還是有點難的 。
于是我又把這些反饋給它回復了一輪 ， 給出的結果 ， 完成度就相當高了 。
以前 ， 咱最頭疼的就是咋把自己的想法 ， 翻譯成純文本告訴AI ， 是真的難 ， 一是術語太多了 ， 二是精確描述一件事 ， 那和寫論文有啥區別 ， 你想想你寫論文時候掉的頭發你就懂了 。
所以現在 ， 當你能直接跟AI視頻通話后 ， 普通的vibe coding已經黯然失色了 ， 現在趕到賽場的是 ， 視頻vibe coding 。
對了 ， 這次的Qwen在“倉庫級”復雜任務的表現上也有大加強 。
為啥叫倉庫呢？因為真實的程序員 ， 寫代碼面對的不是一個文件 ， 是幾百上千個文件 ， 理解一個項目得先搞清楚目錄結構 ， 哪個文件調用了哪個 ， 數據從哪來到哪去 ， 理清楚代碼之間的關系可能就得幾天 。 所以想真干活 ， 不只是\"能不能懂代碼\" ， 而是能不能讀懂整個項目 ， 然后在里面干活 。
大伙應該聽說了最近Claude Code源碼泄露那事兒 ， 不知道的可以去看我們昨天的文章 ， 反正就是 ， AI大廠把自家產品的底褲泄露了 ， 源碼被人搬到GitHub上之后迅速傳開 ， 后來還有人直接搞了個開源重制版 。
所以世超就直接把GitHub上 ， 這個開源重制版倉庫克隆到了本地 。
但對很多人來說 ， 這種新聞只能看個熱鬧 ， 源碼這玩意 ， 是你給我我就能讀得懂的嗎？
那你說這個我就不困了 。 現在的AI太好用了 ， 咱直接用AI幫我們分析 。 我直接把倉庫在電腦上的位置 ， 和我想要的效果發給了它 。
結果Qwen3.6配合龍蝦 ， 直接深入我的電腦 ， 找到了這個倉庫 。
不過我還以為一次讀一個倉庫 ， 會把它腦袋讀暈 。 在發了一堆我看不懂的代碼之后 ， 一個神秘的網站 ， 就被它創造出來了 。
結果 ， 這是真有點帥了 ， 完美的漸變藍 ， 還放了倉庫里的logo ， 往下滑還有漸入的動效 ， 甚至還貼心地做了去往 GitHub 的跳轉 。
不過這就讓它結束了 ， 我是不甘心的 ， 主要還是我看不懂英文 ， 而且網站講得很泛啊 ， 開局幾張圖 ， 后面就開始籠統概括 ， 我想知道這項目真正的秘密在哪 ， 能不能幫我挖一下啊 。
結果 ， 在我下達指令之后 ， 它還真挖出來了 ， 然后把它做成了中文網站 ， 把源碼里藏著的好東西都給我看了 ， 還翻譯成了大白話 ， 以后吃瓜就靠這位大哥了 。
而且 ， 最重要的是我也沒有指路 ， 它自己翻代碼、找重點、理解邏輯 ， 然后把需求一層層拆開做了 。 這一整套下來 ， 已經能看出Qwen3.6在這種倉庫級復雜任務上表現很強大了 。
對了 ， 經常用大模型的都知道 ， 現在的token是越來越不夠用了 ， 以至于很多人都有了token焦慮 。
于是我做了一個token計算器 ， 精打細算這一塊 。。 我下載的是DeepSeek V3的tokenizer ， 就是用來數token的那個東西 ， 然后讓AI幫我打包成了個可執行文件 。
不過我說實話 ， 有點丑啊 ， 我能不能把它改得好看點 ， 就像一個聊天框那樣呢？
于是我把和Claude的聊天框丟給它了 ， 讓它照著這個做 。 對了 ， 因為用AI搞過我的文件夾 ， 所以我文件夾還有點亂 ， 我已經分不清哪個是哪個了 。
第一次出來的結果 ， 和我理解有些小偏差 ， 是給原來那個程序 ， 外觀換了個皮 。 于是我又補充說明了一版：
這下聽懂了 ， 等了兩分鐘就給我做出來了 ， 已經跟Claude的聊天框沒啥區別了
甚至我都沒要求 ， 他還主動裝樣子 ， 給我加了個模型切換 ， 這是真細節了 。 （雖然沒用 ， 但是有種掌控感）
從視頻復刻網頁 ， 到讀懂復雜的代碼倉庫 ， 再到一個token計算器說改就改 ， 測到這兒 ， 其實咱的感受已經挺明確了 ， AI干活的邊界 ， 正在被越推越遠 。
因為Qwen3.6這波進化 ， 你已經能直接給AI丟視頻、丟截圖、丟一整個代碼倉庫 ， 讓它自己去看、去理解、去動手改 。 這也印證了前面說的 ， 這種能直接幫我們干活的Agentic Coding ， 正在成為各家現階段的首要目標 。
而且 ， 整個千問的節奏也在變 。 以前千問的印象是\"開源界頂流\" ， 跑分能打 ， 開發者愛用 。 現在阿里搞了個ATH事業群 ， 吳泳銘親自帶隊 ， 把模型研發、平臺、C端B端應用全串成一條線 ， 品牌也統一成了\"千問\" ， 從造Token到送Token到用Token一條龍 ， 形成閉環 。
就像Anthropic那份報告里提到 ， 現在開發者日常工作里大概有60%已經在用AI了 ， 但真正能完全甩手讓AI獨立干的 ， 也就不到20% 。 也就是AI現在更像副駕駛 ， 還沒到完全自動駕駛那一步 。
但方向已經很清楚了 ， 連銷售、法務、運營都開始自己用AI寫小工具解決問題了 ， 這個趨勢對來Qwen在內的國產模型來說 ， 其實是個機會 。 當AI編程從極客的玩具變成大伙的日常工具 ， 價格和生態就是決定誰能鋪開的關鍵 。
便宜、迭代快、生態優秀、還越來越能干活 ， 這就是Qwen現在手握的優勢 。 不是每個場景都需要請Claude出山的 ， 一個夠用、不貴、還在瘋狂進化的國產選擇 ， 對大部分人來說已經挺香了 。
最后 ， 新模型已經上了百煉對外提供API服務 ， 也已接入悟空、Qoder和Qwen Chat官網 ， 大伙都自己去試試吧 。 合不合你心意 ， 跑一跑就知道了 。
【為啥大廠全在死磕AI編程？試完千問新模型后我悟了】
推薦閱讀
- MIT數學實錘證明：ChatGPT正誘發「AI精神病」，全球14人已死亡
- 榮耀與京東達成全方位戰略合作 探索AI時代新增長曲線
- 玩家網購一塊1TB SSD竟收到10塊 網友支招：退一塊留自用 剩下全賣掉
- 華為新機突然開售：麒麟8系+8500mAh，全面回歸第一步已走出！
- 智能體即將顛覆網絡安全：是福是禍？
- 龍蝦的安全，由我螞蟻來保障？
- 【環球問策】清華大學朱旭峰：世界數據組織將成為全球數據治理的多邊協調核心
- 性能起飛！驍龍8E6 Pro緩存全面升級，小米首發
- 剛剛，AI用4小時攻破“世界最安全開源系統”
- 內存硬盤繼續全線大漲！二季度DRAM暴漲超60%：NAND飆升75%