Anthropic前段時間出了一份《2026 Agentic Coding Trends Report》，預(yù)測就在今年，開發(fā)者會從寫代碼的人變成指揮AI寫代碼的人。

最近流行一個說法，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(yè)卷編程的節(jié)骨眼上，阿里發(fā)布了他們最新的大模型，Qwen3.6-Plus。

我的第一反應(yīng)是：3.5不是春節(jié)才出的嗎，前幾天還剛出了個3.5-Omni，迭代速度簡直是二倍速。

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(fā)了圖像模型Wan2.7-Image，再加上這次的Qwen3.6-Plus，主打一個全面開花。

據(jù)說旗艦版Qwen3.6-Max也已經(jīng)在路上了。

這次我不打算羅列Benchmark數(shù)據(jù)。

盡管Qwen3.6-Plus在SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2、NL2Repo等權(quán)威評測中，全面超越了GLM-5和Kimi-K2.5。

整體水平，逼近Claude Opus 4.5。

我更想跟你聊聊，實測過程中讓我印象深刻的那幾個瞬間。

01

從Vibe Coding到Agentic Coding

這次真不是噱頭

先聊最讓我興奮的部分。

4月2號凌晨，Qwen3.6-Plus剛上架阿里云百煉，我第一時間搞到了API Key。

二話沒說，直接上了個硬核需求：做一個具備動態(tài)交互功能的Agent組織架構(gòu)展示網(wǎng)站，要求包含動態(tài)粒子背景、響應(yīng)式布局，并且在移動端要完美適配。

說實話，放以前，這種需求我得干到凌晨三點。

自己寫Three.js的初始化代碼、調(diào)相機參數(shù)、折騰粒子系統(tǒng)的性能優(yōu)化，光調(diào)試就能耗掉大把時間。

但現(xiàn)在不一樣了。

我把需求丟給Qwen3.6-Plus，它沒有急著輸出代碼，而是先給出了詳細(xì)的任務(wù)拆解。

從技術(shù)棧選擇（React + Three.js），到文件結(jié)構(gòu)規(guī)劃，再到核心功能模塊的實現(xiàn)步驟。

然后開始自動生成代碼，在這個過程中還主動調(diào)用了工具進(jìn)行預(yù)覽和測試。

整個流程，從輸入需求到拿到一個可以直接運行的完整項目，全程我?guī)缀鯖]有寫過一行代碼。

Qwen3.6-Plus不僅完成了前端頁面的開發(fā)，還實現(xiàn)了粒子系統(tǒng)的動態(tài)效果和完整的交互邏輯。這讓我挺震撼的。

幾年前的Vibe Coding，說白了還是輔助性質(zhì)的。你描述需求，AI生成代碼片段，然后你需要自己把這些片段拼接起來，調(diào)試修復(fù)bug，反復(fù)折騰好幾輪才能跑起來。

但現(xiàn)在，Qwen3.6-Plus展現(xiàn)出的Agentic Coding能力，是真的在試圖替代整個開發(fā)流程。

它不只是幫你寫代碼，而是直接幫你把活干了。

只需要說清楚你想要什么，它自己去理解、拆解、寫代碼、測試、改bug，直到交付一個能用的成品。

這就是Agentic Coding的核心價值。

GitHub上已經(jīng)有開發(fā)者把Qwen3.6-Plus接入Copilot替代品中使用，反饋最多的是終于不用在GPT-4和Claude之間來回切換了。

側(cè)面說明，Qwen3.6-Plus確實達(dá)到了一個可以日常最強使用的水平。

讓Qwen3.6-Plus結(jié)合我的個人數(shù)據(jù)、全網(wǎng)信息，設(shè)計一個個人網(wǎng)站。

一輪對話，耗時3分鐘左右，消耗0.5萬個token，約等于0.15元。

網(wǎng)頁完成度相當(dāng)不錯。

還有個細(xì)節(jié)值得一說。

Qwen3.6-Plus默認(rèn)支持100萬token的超長上下文窗口，最大輸出可達(dá)65536 tokens。

這意味著你可以一次性把整個代碼倉庫丟給它，它能理解跨文件的依賴關(guān)系，完成倉庫級的復(fù)雜重構(gòu)任務(wù)。這種能力在過去是只有Claude等頂級模型才能做到的。

以前，做大規(guī)模代碼重構(gòu)，你可能需要手動分析幾百個文件的依賴關(guān)系，小心翼翼地改，生怕改崩了。

現(xiàn)在，你可以把整個項目交給AI，它能自己讀代碼、分析依賴、規(guī)劃改動路徑、逐步實施、測試驗證，最后交付一個經(jīng)過測試的重構(gòu)版本。

如果你現(xiàn)在去阿里云百煉上調(diào)用Qwen3.6-Plus，每百萬token輸入最低只要2元。

相比Claude Opus 4.6每百萬token輸入5美元、輸出25美元的價格，Qwen3.6-Plus的性價比確實非常有競爭力。

我在實測中完成上述那個復(fù)雜的3D網(wǎng)頁項目，總共花費不到1塊錢。

這種成本優(yōu)勢，讓大規(guī)模應(yīng)用AI編程變得真正可行了。

02

原生多模態(tài)，給Agent裝了雙眼睛

如果說Agentic Coding是Qwen3.6-Plus的大腦，那原生多模態(tài)理解就是它真正的眼睛。

以前的多模態(tài)模型，大多是后期拼接視覺模塊的方案。

也就是說，模型在處理文字和圖片時，用的是兩套不同的機制，然后再把結(jié)果拼在一起。

這種方式的問題是，模型很難真正理解圖片和文字之間的關(guān)系，就像一個人用左眼看圖、右眼讀字，兩只眼睛看到的沒法真正融合在一起。

但Qwen3.6-Plus不一樣。

它基于原生多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，從底層就把視覺和語言能力融合在了一起。

我測試了視覺智能體編程的場景。

隨便找了一張設(shè)計稿截圖丟給模型，告訴它按照這個設(shè)計稿的風(fēng)格，生成一個AI異類弗蘭克個人網(wǎng)頁展示頁面。

模型不僅準(zhǔn)確地提取了設(shè)計稿的色彩風(fēng)格、布局結(jié)構(gòu)，還自主完成了代碼生成、樣式調(diào)整和交互實現(xiàn)。

官方Demo中有一個很有意思的測試：讓Qwen3.6-Plus規(guī)劃從北京大興機場到北京首都機場的最快路線。

我按照同樣的方法測試了一下，模型的方案與高德地圖上的最快路徑完全一致。

這說明模型能夠理解真實世界的空間關(guān)系和交通網(wǎng)絡(luò)，不只是簡單地從文本中查找答案。

還有更進(jìn)階的應(yīng)用。

有網(wǎng)友實測上傳了一段200多兆的視頻，視頻里他一邊滾動網(wǎng)站頁面，一邊用非?？谡Z化甚至抽象的語言描述需要的功能和特效，連帥不帥這樣的詞都用上了。

Qwen3.6-Plus讀完視頻后，按照描述成功復(fù)刻出了高度相似的效果，甚至連進(jìn)入專業(yè)評選這樣的需求都準(zhǔn)確實現(xiàn)了。

以前，最頭疼的就是怎么把自己的想法翻譯成純文本告訴AI，術(shù)語太多，精確描述一件事和寫論文沒什么區(qū)別。

現(xiàn)在，當(dāng)多模態(tài)能力，讓Qwen3.6-Plus能看到一切、讀取一切，普通的vibe coding就已經(jīng)黯然失色了。

這種打通了看懂界面到生成代碼再到調(diào)用工具完成修改的完整鏈路，我覺得才是未來AI開發(fā)真正的方向。

03

價格屠夫又回來了，這次是認(rèn)真的

說實話，阿里這次在定價上挺狠的。

Qwen3.6-Plus已上架阿里云百煉，每百萬token輸入最低2元。

API原價是4元每百萬輸入tokens、12元每百萬輸出tokens，目前有限時5折優(yōu)惠。

即使按原價算，也遠(yuǎn)低于Claude Opus 4.6的5美元每百萬輸入、25美元每百萬輸出的定價。

按當(dāng)前匯率換算，價格不到Claude的十分之一。

這還不是全部。

Qwen3.6-Plus已經(jīng)登陸悟空、Qoder等阿里AI應(yīng)用和平臺，普通用戶可以直接免費體驗。

我實測完成了上面提到的那個3D網(wǎng)頁項目，總共才消耗了不到兩塊錢。

有開發(fā)者做了個簡單的成本測算：如果你每天用Qwen3.6-Plus完成10個中等復(fù)雜度的編程任務(wù)，日均花費可能不到5元。

相比之下，如果用Claude Opus 4.6完成同樣的工作量，日均花費可能高達(dá)幾百元。

這種成本差異，對于獨立開發(fā)者、初創(chuàng)團(tuán)隊、學(xué)生開發(fā)者來說，意義不言而喻。

而且阿里這次的定價策略，顯然不只是為了打價格戰(zhàn)。

從商業(yè)邏輯來看，更低的使用門檻意味著更多的開發(fā)者和企業(yè)愿意嘗試和接入，從而積累更多的使用數(shù)據(jù)和反饋，反過來推動模型的持續(xù)優(yōu)化。

這是一個正循環(huán)。

Qwen 3.5是2026年2月發(fā)布的，不到兩個月時間，Qwen已經(jīng)演進(jìn)到3.6，迭代速度明顯加速。

而Qwen3.6-Plus還只是系列的首款模型，性能更強的旗艦版Qwen3.6-Max也將于近期發(fā)布，系列后續(xù)還將開源其他尺寸的模型。這種多尺寸覆蓋的策略，讓不同需求的用戶都能找到合適的選擇。

這種快速迭代和全面的布局，正說明千問不再是以前那個只靠單一模型打天下的選手了。

04

不只是模型，阿里正在織一張更大的網(wǎng)

過去這段時間，阿里在AI領(lǐng)域的動作密集得有點讓人應(yīng)接不暇。

3月30日，國產(chǎn)最強全模態(tài)大模型Qwen3.5-Omni發(fā)布；

4月1日，國產(chǎn)最佳圖像生成與編輯統(tǒng)一模型Wan2.7-Image發(fā)布；

4月2日，Qwen3.6-Plus上線。三個模型覆蓋多模態(tài)、圖像生成、編程、Agent等不同領(lǐng)域，每個都在各自領(lǐng)域達(dá)到SOTA水平。

Wan2.7-Image值得單獨說兩句。

這個模型直擊當(dāng)前AI生圖領(lǐng)域的痛點，解決了標(biāo)準(zhǔn)臉審美疲勞和色彩盲盒等問題，實現(xiàn)了千人千面，能捏出活人感，還支持Hex色值精準(zhǔn)調(diào)色、3K Token超長文本印刷級渲染。

更重要的是，Wan2.7-Image已經(jīng)支持Skill調(diào)用，讓龍蝦畫畫成為現(xiàn)實，全面解鎖了生成模型的應(yīng)用場景。

不過，模型能力只是故事的一部分。

真正讓我覺得有意思的，是阿里正在發(fā)生的一場組織變革。

阿里成立了ATH（Alibaba Token Hub）事業(yè)群，目的是增強從大模型到AI應(yīng)用的協(xié)同。

這次模型連續(xù)發(fā)布，阿里內(nèi)部重點推的AI產(chǎn)品如悟空、qoder等應(yīng)用第一時間接入，說明協(xié)同效應(yīng)正在生效。

換句話說，阿里終于不只是埋頭做模型了，他們在認(rèn)認(rèn)真真地思考怎么讓模型真正用起來。

這種從實驗室到產(chǎn)業(yè)化的跨越，對于千問的未來生態(tài)建設(shè)來說，可能比模型本身的能力提升更加重要。

說了這么多，我想分享幾個更深層的判斷。

第一，Agentic Coding正在重新定義編程這件事本身。以前，寫代碼是程序員的核心工作；現(xiàn)在，寫代碼正在變成AI的工作，而程序員的核心價值正在轉(zhuǎn)向需求理解、系統(tǒng)設(shè)計、架構(gòu)決策和結(jié)果驗收。

第二，多模態(tài)能力正在成為AI Agent的標(biāo)配。純文本模型的天花板已經(jīng)越來越明顯。未來的AI Agent需要能夠理解這個世界，而這個世界是圖文并茂、聲色俱全的。

原生多模態(tài)訓(xùn)練帶來的理解深度，是后期拼接方案難以企及的。Qwen3.6-Plus在視覺智能體編程上的嘗試，就是沿著這個方向邁出的重要一步。

第三，國產(chǎn)AI正在從追趕者變成定義者。在SWE-bench等權(quán)威評測中，Qwen3.6-Plus已經(jīng)超越了參數(shù)規(guī)模是其2至3倍的GLM-5和Kimi-K2.5，逼近Claude Opus 4.5。

說明國產(chǎn)模型在算法效率和工程實現(xiàn)上已經(jīng)有了質(zhì)的突破，不再是單純靠堆參數(shù)來提升性能。這種以小勝大的能力，才是真正體現(xiàn)技術(shù)實力的地方。

期待千問能繼續(xù)保持這種快速迭代的節(jié)奏，用更短的時間縮小與Claude的差距。

也期待Qwen3.6-Max發(fā)布時能帶來更多驚喜，特別是在更復(fù)雜的Agent任務(wù)和多模態(tài)推理上實現(xiàn)突破。

更期待阿里的ATH事業(yè)群能把模型、應(yīng)用、生態(tài)真正打通，讓千問不只是實驗室里的標(biāo)桿，更是開發(fā)者手中真正好用的工具。

AI編程的浪潮已經(jīng)來了，而且這次，是真的可以動手了。