Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Red Neuronal
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct: modelo especializado de Qwen para código: generación, razonamiento sobre código y corrección de errores.
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Cómo funciona Qwen 2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct es un modelo de la línea Qwen 2.5 Coder, desarrollada por el equipo de Qwen específicamente para trabajar con código; anteriormente esta serie se llamaba CodeQwen. En comparación con CodeQwen1.5, esta versión ha mejorado notablemente en la generación de código, el razonamiento sobre código y la corrección de errores, y la variante Instruct está configurada para seguir instrucciones en un diálogo. Dentro de BotHub, el modelo se abre sin VPN ni tarjeta extranjera: pagas con tarjeta rusa en rublos y solo por los tokens realmente consumidos, que no caducan. Otras modelos están disponibles en la misma ventana, permitiendo cambiar y comparar respuestas con un par de clics, y una API única compatible con OpenAI permite cambiar el modelo en el código sin reescribir la integración. La correspondencia se cifra mediante AES-GCM y los datos no se guardan; para empresas hay contrato, factura, intercambio electrónico de documentos y panel de administración con límites. Es útil cuando necesitas crear una función o módulo a partir de una descripción, analizar un repositorio ajeno y explicar su lógica, encontrar la causa de un test fallido, traducir un fragmento de un lenguaje de programación a otro o poner en orden código antiguo antes de una revisión.Preguntas frecuentes sobre Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de Qwen orientado al trabajo con código: escritura de funciones y módulos, refactorización, explicación de código ajeno, búsqueda y análisis de errores, traducción entre lenguajes de programación. El contexto de 128 000 tokens permite cargar un repositorio grande o documentación y trabajar con ellos en su totalidad.
El límite de una respuesta es de 29 491 tokens. Esto es suficiente para un archivo de código grande, un conjunto extenso de pruebas o un análisis técnico detallado con comentarios. Si la tarea es más voluminosa, divídela en pasos: el modelo recuerda los mensajes anteriores dentro del contexto.
No se indica un modo separado de razonamiento oculto en nuestros datos. En la práctica, ayuda pedirle al modelo que desglose la solución paso a paso o que primero haga un plan y luego escriba el código; así la respuesta resulta más precisa. Para cadenas de razonamiento complejas en BotHub, puedes cambiar a un modelo de razonamiento.
En nuestros datos no hay mención sobre 'function calling' o salida estructurada, por lo que no podemos garantizarlos. Lo más fácil es comprobarlo en la práctica: solicita la respuesta estrictamente en el formato deseado y describe el esquema en el prompt. El acceso se realiza a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI.
Se admiten imágenes y documentos como entrada: puedes enviar una captura de pantalla de un error, un esquema de arquitectura, un fragmento de interfaz o un archivo con especificaciones técnicas. No hay menciones sobre audio y video en nuestros datos. Como salida, el modelo genera texto y código.
Qwen 2.5 es una línea multilingüe, por lo que puedes plantear tareas de desarrollo con tus formulaciones habituales, sin necesidad de traducción. Si alguna respuesta parece imprecisa, en BotHub es fácil comparar el resultado con otro modelo en la misma ventana y elegir la mejor opción.