Qwen3-Coder的食用方法_教程文档_BigSeek AI社区

疯狂de少年 发表于 2025-7-24 10:41:57

Qwen3-Coder的食用方法

<h1>前言</h1>
官方的博客也介绍了接入的方法，不过这个博客是海外的，因此其中的 URL 是不适用我们国内用户的，但是大家可以参考一下其中提及的一些工具，比如魔改后的 Qwen Code（从 Gemini CLI 魔改而来）：
【Qwen3-Coder: 在世界中自主编程
https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen3-coder/】
<hr />
接下来将介绍一些常用的接入方法。
<h1>魔搭方式接入</h1>
<blockquote>
注意事项：如果你没有什么其他的需求的话，强烈推荐你从魔搭开始，而不是使用百炼。后者虽有免费的 1M额度，但是已经有不少朋友被反薅了，魔搭则是按次的，每日免费 2k额度，开通了直接就可以调用不需要部署。用量在右上方头像那里，鼠标悬浮在头像上面，就会弹出菜单，然后最下面就会显示用量情况>
</blockquote>
<blockquote>
使用前检查你的密钥：魔搭的api key复制有bug，在某些情况下（具体没测试出来）会在key的开头增加：ms- 导致整个key就错了，如果这时候查看一下发现复制的和实际显示根本不是一个key，复制的多了东西。所以，各位如果怎么配魔搭的api发现都报401，可以看看自己的key是不是复制对了。
</blockquote>
<h2>通过 NewAPI 中转</h2>
为什么推荐用 NewAPI 中转？从我个人角度出发，是因为能够让我统一管理我的各种模型，而且可以随时方便进行组合式模型接入（比如配合 CCR 项目实现一个 URL 和秘钥，定义大小任务模型等）
在新建渠道的时候，类型选择 OpenAI，然后魔搭平台的请求 URL 为：
<blockquote>
https://api-inference.modelscope.cn
</blockquote>
密钥的获取方式如下：
<blockquote>
首先要有个阿里云账号，然后去这里登录注册一下，绑定自己的阿里云账号（给出的链接就是 Qwen-Coder 模型地址）：
魔搭社区：https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct/summary
然后页面右侧的 <code>查看代码范例</code>中复制自己的 <code>api_key</code>即可。
注意的是，魔搭平台的免费模型有一定的使用限制，不过对于个人使用还是足够的了
</blockquote>
<img src="https://images.bigseek.com//forum/202507/24/104208g2evjnsen4tkzseb.jpeg" alt="e85ab6b9e15c2872e4ec7e92a6845bc988b90b2a.jpeg" title="e85ab6b9e15c2872e4ec7e92a6845bc988b90b2a.jpeg" />
再一次提示
<blockquote>
使用前检查你的密钥：魔搭的api key复制有bug，在某些情况下（具体没测试出来）会在key的开头增加：ms- 导致整个key就错了，如果这时候查看一下发现复制的和实际显示根本不是一个key，复制的多了东西。所以，各位如果怎么配魔搭的api发现都报401，可以看看自己的key是不是复制对了。
</blockquote>
模型的名称填写为：
Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct
并且通过 NewAPI 聚合还可以实现参数覆盖的功能。官方建议如下：
<img src="https://images.bigseek.com//forum/202507/24/104310q7jzqzebiznfl7tc.jpeg" alt="ca704eb53224410ef1588d5a4c9679b22ed1e68f.jpeg" title="ca704eb53224410ef1588d5a4c9679b22ed1e68f.jpeg" />
那么我们可以在添加渠道的时候，通过参数覆盖添加实现：
<img src="https://images.bigseek.com//forum/202507/24/104317pq9zg4qsqapazgvk.webp" alt="9de9925427f74fdbf963af0245072aa9ece763cd.webp" title="9de9925427f74fdbf963af0245072aa9ece763cd.webp" /> 
不过，我个人不太清楚覆盖参数的语法是否正确，我没有进行验证，如觉得有问题，恳请指正，JSON 内容如下：
<pre><code>{
"temperature": 0.7,
"top_p": 0.8,
"top_k": 20,
"repetition_penalty": 1.05
}
</code></pre>
这样，我们便在自己的 NewAPI 中添加了属于自己的模型，如何使用便不在此赘述了
<h2>间接接入 Claude Code</h2>
需要再次强调的是，魔搭的接口是 OpenAI 的格式的，这意味着是无法直接接入到 Claude Code 中去的，需要使用 Claude Code Router 项目来进行转换。
项目地址如下：https://github.com/musistudio/claude-code-router/blob/main/README_zh.md
在根据项目文档，安装好 Claude Code 和 Claude Code Router 之后，我们需要在自己的家目录下创建一个配置文件 <code>~/.claude-code-router/config.json</code>。这个配置文件是全局生效的。
一个直接连接魔搭社区的配置文件参考模板如下：
<pre><code>{
"Providers": [
{
 "name": "modelscope",
 "api_base_url": "https://api-inference.modelscope.cn/v1/chat/completions",
 "api_key": "xxxx",
 "models": ["Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"],
 "transformer": {
 "use": [
 [
 "maxtoken",
 {
 "max_tokens": 65536
 }
 ]
 ]
 }
}
],
"Router": {
"default": "modelscope,Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct"
},
"HOST": "127.0.0.1",
"LOG": true
}
</code></pre>
只需要修改其中的密钥为你之前获取到的，便可以在你的项目根目录通过 <code>ccr code</code> 命令启动进行对话了。
如果你采用了和我一样的 NewAPI 聚合法，可以调整的选择更多一些，能够自由定义大小模型。我自己的最简配置如下：
<pre><code>{
"LOG": true,
"Providers": [
{
 "name": "newapi",
 "api_base_url": "https://xxx.xyz/v1/chat/completions",
 "api_key": "sk-xxx",
 "models": ["Qwen3-Coder-Instruct-MD", "GPT-4.1", "GPT-4o", "DeepSeek-R1-HuoShan"]
}
],
"Router": {
"default": "newapi,Qwen3-Coder-Instruct-MD",
"background": "newapi,GPT-4o",
"think": "newapi,DeepSeek-R1-HuoShan",
"longContext": "newapi,Qwen3-Coder-Instruct-MD",
"webSearch": "newapi,Qwen3-Coder-Instruct-MD"
}
}
</code></pre>
将其中的 xxx 内容换成你的 NewAPI 服务器的域名地址，密钥也修改为你创建的密钥即可。也不要忘记修改模型，在 models中填写好你的调用的模型的实际名字（我做了模型重定向，因此我的模型名称自定义程度很高），并且将最后的 Router 中的各种模型修改好（细节见Claude Code Router 项目文档，在此处便不多赘述了）即可。
<h2>直接接入 Roocode、Cline、Kilocode 等插件</h2>
因为魔搭的 URL 是 OpenAI 兼容的，这意味着我们可以很方便地直接将其及接入到我们的插件中去，而仅仅只需要做一点点修改。
<ol>
<li>供应商选择 OpenAI 兼容（也就是 OpenAI Compatible）</li>
<li>Base URL 填写：https://api-inference.modelscope.cn/v1</li>
<li>API KEY 填写你从魔搭社区创建的密钥（不是 NewAPI 密钥哦！）</li>
<li>Model 填写：Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct</li>
<li>不支持图片输入</li>
<li>下面的 Context Windows Sizes 写 262000 即可</li>
<li>模型温度（temperature）选择 0.7</li>
</ol>
图示 
<img src="https://images.bigseek.com//forum/202507/24/104528h3xx6q97v9ioz9ex.jpeg" alt="4bf04ef2bf264c91110b1f3dba0c98260b56219f.jpeg" title="4bf04ef2bf264c91110b1f3dba0c98260b56219f.jpeg" /> 
<img src="https://images.bigseek.com//forum/202507/24/104533xggufzgt1jjmucmz.jpeg" alt="82768e719ada6d1989b9d9e7738091efcccfc01b.jpeg" title="82768e719ada6d1989b9d9e7738091efcccfc01b.jpeg" />
这样，便可以开始使用了。
<h2>通过 Qwen Code 直接接入</h2>
这个方法也是从官方博客看到的。官方说到：
<blockquote>
Qwen Code 支持 OpenAI SDK 调用 LLM，你可以导出以下环境变量，或者简单地将其放在 <code>.envfile</code> 中。
<pre><code>export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
export OPENAI_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
export OPENAI_MODEL="qwen3-coder-plus"
</code></pre>
</blockquote>
因此可以认为，Qwen Code 原生支持 OpenAI 格式接口接入，所以只要将其中的 URL 修改为魔搭或者你的 NewAPI 的 URL，写到 /v1 即可。密钥也修改为对应平台的密钥，模型名称同理，<code>.env</code> （官方博客笔误为 <code>.envfile</code>，需注意）配置文件默认放在家目录下，然后便可以开始使用了。
什么是 Qwen Code 呢？官方介绍说：
<blockquote>
Qwen Code 是一个 CLI 工具，修改自 Gemini CLI，针对 Qwen3‑Coder系列的模型增强了解析器和工具支持。
确保已安装 Node.js 20 及以上版本，可以通过以下命令安装：
<pre><code class="language-bash">curl -qL https://www.npmjs.com/install.sh | sh
</code></pre>
然后通过 npm 管理器安装 Qwen Code：
<pre><code class="language-css">npm i -g @qwen-code/qwen-code
</code></pre>
另一种方式是从源码安装：
<pre><code class="language-bash">git clone https://github.com/QwenLM/qwen-code.git
cd qwen-code && npm install && npm install -g
</code></pre>
</blockquote>
最后，可以通过简单地输入 <code>qwen</code> 来享受 Qwen-Code 和 Qwen 带来的编程体验。
<h1>百炼方式接入</h1>
<blockquote>
再次强调：如果你没有什么其他的需求的话，强烈推荐你从魔搭开始，而不是使用百炼。后者虽有免费的 1M额度，但是站内已经有不少朋友被反薅了，魔搭则是按次的，每日免费 2k额度，开通了直接就可以调用不需要部署。用量在右上方头像那里，鼠标悬浮在头像上面，就会弹出菜单，然后最下面就会显示用量情况
</blockquote>
<h2>百炼直接接入 Claude Code</h2>
从官方博客可以知道，百炼是支持直接接入到 Claude Code 中使用的，官方提供了dashscope上的接口转换。我们使用的请求地址为：
https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
如果上面的地址还是用不了，那么可能是因为没有开通服务，详情可以移步至官方文档：
通义千问API参考 - 大模型服务平台百炼 - 阿里云：https://www.alibabacloud.com/help/zh/model-studio/use-qwen-by-calling-api
将 API KEY 也换成百炼获取的 KEY（上面文档开通获取）：
<pre><code>export ANTHROPIC_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/api/v2/apps/claude-code-proxy
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-dashscope-apikey
</code></pre>
然后直接使用 Claude Code 即可
<h2>百炼直接接入插件</h2>
和之前的魔搭同理，只要填入正确的 URL、模型名称等即可，其中模型名称应为：<code>qwen3-coder-plus</code>
<h2>百炼的其他用途</h2>
有了 URL 和 KEY，接入方式和先前的魔搭大同小异，因此不多赘述，只要看好自己的钱包即可
<h1>最后</h1>
通过 Claude-code-router 的方式接入的，速度真的很不错，响应速度也快，工具调用也是丝滑，目前没有出现工具调用失败的情况，而且可以和 IDEA 或者VSCode 的 Claude Code 插件搭配使用，修改的时候可以直接定位到修改文件（效果也是不错的，听我同学说，基本都是一次改对什么的）
还是值得大家尝试的。趁现在还没有什么人知道，爽用起来吧
<h1>补充</h1>
然后再补充一个在 Windows 下给 Claude Code 添加 Context7 的 MCP 的命令（需要你的 CMD 能够识别到 node 环境，我没有给出 powershell 的了……因为我自己是 MacOS）：
<pre><code class="language-shell">claude mcp add context7 -- cmd /c "npx -y @upstash/context7-mcp@latest"
</code></pre>
命令执行完毕之后，启动 Claude（或者用 ccr code 启动），然后使用 /mcp 命令就可以看到加载出来的 MCP 了
其他的 MCP 添加方式大同小异，大家可以自行摸索一下

tzjj 发表于 2025-7-24 11:12:13

赶紧试试啦，效果好像还不错的样子

ghgh456 发表于 2025-7-24 11:12:35

但是魔搭一段时间后会停机，有什么办法吗

Llg 发表于 2025-7-24 11:12:46

ghgh456 发表于 2025-7-24 11:12
但是魔搭一段时间后会停机，有什么办法吗

弄个浏览器定时自动刷新

kallen007 发表于 2025-7-24 11:13:01

nice,已经品上了，感谢推荐分享

寻找机会 发表于 2025-7-24 11:13:23

我开始也半天不成功，原来是没有绑定阿里云账号，遇到同样问题的可以检查下

songxiao530 发表于 2025-7-24 11:13:38

被百炼反薅了 5 块

bulbul 发表于 2025-7-24 11:17:46

是需要先部署模型么，官方的脚本都跑不通
<img src="data/attachment/forum/202507/24/111745j5qnoco8qnsnxsn9.webp" alt="145b2b23a2229e748ebc5334036849f6442e4572.webp" title="145b2b23a2229e748ebc5334036849f6442e4572.webp" />

疯狂de少年 发表于 2025-7-24 11:20:04

bulbul 发表于 2025-7-24 11:17
是需要先部署模型么，官方的脚本都跑不通

不需要部署，开箱即用，代码规范是：from openai import OpenAI

client = OpenAI(
base_url='https://api-inference.modelscope.cn/v1/',
api_key='ms-36219a95-9acf-419a-8bcf-5c8a13526636', # ModelScope Token
)

response = client.chat.completions.create(
model='Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct', # ModelScope Model-Id
messages=[
   {
         'role': 'system',
         'content': 'You are a helpful assistant.'
   },
   {
         'role': 'user',
         'content': '你好'
   }
],
stream=True
)

for chunk in response:
print(chunk.choices.delta.content, end='', flush=True)

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