Qwen 3 Coder 480B

Apache 2.0

Alibaba · 480B (35B active) · MoE

أكبر مزيج خبراء مفتوح للبرمجة — ٣٥ مليار معامل نشط. تعرّف على ما إذا كان كرت شاشتك أو جهاز الماك قادرًا على تشغيل Qwen 3 Coder 480B محليًا — 268.2 جيجابايت كحد أدنى، و447 جيجابايت موصى بها.

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في Transformers

حمّل Qwen 3 Coder 480B في بايثون عبر مكتبة Transformers من HuggingFace. هذه الأوزان الكاملة غير المكمَّمة، فتحتاج ذاكرة أكبر من ملفات GGUF.

عبر pipeline — الطريقة الأسهل

pip install -U transformers
# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe(messages)

تحميل النموذج مباشرة

pip install -U transformers
# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct", device_map="auto")
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
	messages,
	add_generation_prompt=True,
	tokenize=True,
	return_dict=True,
	return_tensors="pt",
).to(model.device)

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=40)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:]))

التوثيق الرسمي: Transformers

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في llama.cpp

يحمّل llama.cpp ملف Qwen 3 Coder 480B من HuggingFace مباشرة ويشغّله، إمّا خادمًا متوافقًا مع OpenAI بواجهة ويب أو في الطرفية. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

التثبيت على macOS وLinux

curl -LsSf https://llama.app/install.sh | sh
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

التثبيت عبر WinGet على Windows

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama serve -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama cli -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

نسخة جاهزة من صفحة الإصدارات

# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

البناء من الكود المصدري

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

عبر Docker

docker model run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

التوثيق الرسمي: llama.cpp

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في Ollama

ينزّل Ollama النموذج ويفتح محادثة محلية بأمر واحد. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

من مكتبة Ollama الرسمية

ollama run qwen3-coder:480b

من ملف GGUF على HuggingFace

ollama run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

التوثيق الرسمي: Ollama

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في Pi

Pi وكيل برمجة يعمل في الطرفية. شغّل Qwen 3 Coder 480B على خادم llama.cpp محلي ثم وجّه Pi إليه. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

شغّل خادم llama.cpp

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

أضف النموذج إلى Pi

# Install Pi:
npm install -g @earendil-works/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

شغّل Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

التوثيق الرسمي: Pi

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في node-llama-cpp

شغّل Qwen 3 Coder 480B من Node.js بلا تثبيت مسبق. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

محادثة مع النموذج

npx -y node-llama-cpp chat hf:unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

قدّر توافق النموذج مع جهازك

npx -y node-llama-cpp inspect estimate hf:unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

التوثيق الرسمي: node-llama-cpp

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في Docker Model Runner

يشغّل Docker Desktop النموذج محليًا ويتيحه عبر واجهة متوافقة مع OpenAI. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

شغّل النموذج

docker model run hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

التوثيق الرسمي: Docker Model Runner

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في LocalAI

LocalAI خادم محلي متوافق مع OpenAI. استبدل {{GGUF_FILE}} باسم ملف GGUF الذي تريده من المستودع unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF.

التثبيت من ملف تنفيذي

curl https://localai.io/install.sh | sh
# Load and run the model:
local-ai run huggingface://unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF/{{GGUF_FILE}}

عبر صور Docker

# Pull the image:
docker pull localai/localai:latest-cpu
# Load and run the model:
docker run -p 8080:8080 --name localai -v $PWD/models:/build/models localai/localai:latest-cpu huggingface://unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF/{{GGUF_FILE}}

التوثيق الرسمي: LocalAI

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في Lemonade

Lemonade خادم محلي من AMD يعمل على المعالجات وكروت الشاشة. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

نزّل النموذج

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

شغّل النموذج وحاوره

lemonade run user.Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF-Q4_K_M

اعرض كل النماذج المتاحة

lemonade list

التوثيق الرسمي: Lemonade

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في Hermes Agent

وكيل Hermes من Nous Research. شغّل Qwen 3 Coder 480B على خادم llama.cpp محلي ثم وجّه Hermes إليه. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

شغّل خادم llama.cpp

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

اضبط Hermes

# Install Hermes:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
# Point Hermes at the local server:
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1
hermes config set model.default unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

شغّل Hermes

hermes

التوثيق الرسمي: Hermes Agent

كيف تستخدم Qwen 3 Coder 480B في OpenClaw

OpenClaw وكيل مفتوح المصدر يعمل على جهازك. شغّل Qwen 3 Coder 480B على خادم llama.cpp محلي ثم سجّله في OpenClaw. اختر مستوى الـ Quantization من القائمة، وتتحدّث الأوامر معه.

ملف GGUF من unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF

شغّل خادم llama.cpp

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama serve -hf unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M

اضبط OpenClaw

# Install OpenClaw:
npm install -g openclaw@latest
# Register the local server and set it as the default model:
openclaw onboard --non-interactive --mode local \
  --auth-choice custom-api-key \
  --custom-base-url http://127.0.0.1:8080/v1 \
  --custom-model-id "unsloth/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct-GGUF:Q4_K_M" \
  --custom-provider-id llama-cpp \
  --custom-compatibility openai \
  --custom-text-input \
  --accept-risk \
  --skip-health

شغّل OpenClaw

openclaw agent --local --agent main --message "Hello from Hugging Face"

التوثيق الرسمي: OpenClaw

أوامر التشغيلHuggingFaceOllamaLM Studio
2025-07سياق 256K

MoE

إجمالي الخبراء: 128
الخبراء النشطون: 8
المعاملات النشطة: 35.0B

مستويات الـ Quantization

Quantizationالبتاتالذاكرةالجودةالحالة
Q2_K2154.2GBمنخفضة—
Q3_K_M3215.6GBمتوسطة—
Q4_K_M4246.4GBجيدة—
Q5_K_M5307.8GBجيدة—
Q6_K6369.3GBممتازة—
Q8_08492.2GBممتازة—
F1616984GBبلا فقد—

الأرقام تشمل الأوزان وذاكرة KV عند طول سياق 2K توكن. غيّر طول السياق من لوحة جهازك لترى أثره على الذاكرة والسرعة.

التطبيقات

شغّل Qwen 3 Coder 480B داخل أدوات البرمجة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي — يشغّل الأمر خادم Ollama على جهازك، يحمّل النموذج، ثم يفتح الأداة موصولة به.

  • Claude Code

    وكيل البرمجة من Anthropic، يعمل في الطرفية وداخل المحرّر

    ollama launch claude --model qwen3-coder:480b
  • OpenCode

    وكيل برمجة مفتوح المصدر يعمل في الطرفية داخل مستودعك

    ollama launch opencode --model qwen3-coder:480b
  • Codex

    وكيل البرمجة من OpenAI في سطر الأوامر

    ollama launch codex --model qwen3-coder:480b
  • Droid

    وكيل البرمجة من Factory، للمهام الطويلة عبر عدّة ملفات

    ollama launch droid --model qwen3-coder:480b
  • Hermes Agent

    وكيل برمجة مفتوح من Nous Research، بذاكرة تمتد عبر الجلسات

    ollama launch hermes --model qwen3-coder:480b
  • OpenClaw

    وكيل مفتوح المصدر يشغّل المهام على جهازك بلا خدمة سحابية

    ollama launch openclaw --model qwen3-coder:480b

تحتاج Ollama والأداة نفسها مثبَّتين. إن لم تكن الأداة مثبّتة، يرشدك الأمر إلى طريقة تثبيتها. اكتب ollama launch وحده لاختيار الأداة من قائمة.

عن هذا النموذج

الوصف الرسمي كما نشرته الجهة المطوِّرة، بلغته الأصلية.

Qwen 3 logo Qwen3-Coder is the most agentic code model to date in the Qwen series.

Get started

480B

Cloud

ollama run qwen3-coder:480b-cloud

Local

ollama run qwen3-coder:480b

Running locally requires a minimum of 250GB of memory or unified memory.

30B

ollama run qwen3-coder:30b

Overview

qwen3-coder:30b offers 30B total parameters with only 3.3B activated, delivering strong performance while maintaining efficiency.

  • Exceptional agentic capabilities for real-world software engineering tasks through advanced long-horizon reinforcement learning on SWE-Bench and similar benchmarks.
  • Long context support with 256K tokens natively and up to 1M tokens using extrapolation methods, optimized for repository-scale understanding.
  • Scaled pretraining on 7.5T tokens (70% code ratio) while preserving strong general and mathematical abilities.
  • Execution-driven reinforcement learning that significantly boosts code execution success rates across diverse real-world coding tasks.

image.png

Reference

أسئلة شائعة عن تشغيل Qwen 3 Coder 480B محليًا

هل أستطيع تشغيل Qwen 3 Coder 480B على جهازي؟
يحتاج Qwen 3 Coder 480B إلى 268.2 جيجابايت من الذاكرة كحد أدنى، والموصى به 447 جيجابايت. يكفي أن تفتح هذه الصفحة ليُقيَّم النموذج تلقائيًا أمام كرت شاشتك أو جهاز الماك، ثم تشغّله عبر Ollama أو LM Studio أو llama.cpp.
كم يحتاج Qwen 3 Coder 480B من الـ VRAM؟
بتكميم Q4_K_M يستهلك Qwen 3 Coder 480B نحو 246.4 جيجابايت من ذاكرة الكرت. أما المستويات الأعلى فتحتاج ذاكرة أكبر، والأدنى تناسب الكروت المحدودة مقابل تنازل في الجودة.