Qwen3 Coder
Red Neuronal
Qwen3 Coder es un modelo de Qwen para generación de código, uso de herramientas y tareas de desarrollo con agentes.
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 Qwen3 Coder?
Qwen3 Coder es Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, un modelo del equipo Qwen con arquitectura Mixture-of-Experts: 480 mil millones de parámetros, de los cuales 35 mil millones se activan por solicitud. Está diseñado para programación con agentes: llamada a funciones, trabajo con herramientas externas y razonamiento en contexto largo. En BotHub, Qwen3 Coder funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras, y pagas por uso de tokens en rublos sin suscripción. Tienes más de 250 modelos en una sola ventana, lo que facilita comparar resultados. La API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración, el tráfico está cifrado y las empresas disponen de contratos, facturas, EDI y panel de administración con límites. Es útil si escribes o refactorizas código en varios lenguajes, analizas proyectos ajenos para encontrar errores, creas agentes que llaman a funciones y herramientas, generas pruebas y documentación, o migras código legacy a un nuevo stack.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 Coder
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.
Qwen3-coder trabaja con texto, documentos e imágenes, razona antes de responder y llama a funciones externas. Es ideal para escribir y refactorizar código, analizar errores, revisiones de código, trabajar con grandes repositorios y documentación técnica, así como para escenarios de agentes con herramientas.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65,536 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto o un archivo de código grande completo. Si la tarea es más extensa, divídela en partes: la ventana de contexto de un millón de tokens permite mantener todo el proyecto en un solo diálogo.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado por nuestros datos. El modelo desglosa la tarea en pasos antes de dar el resultado, lo que ayuda notablemente en la depuración, el diseño de arquitectura y las tareas algorítmicas. En consultas complejas, la respuesta tarda más, pero la lógica de la solución es más precisa.
Sí, ambos. Se admiten llamadas a funciones (function calling) y salida estructurada en JSON, por lo que puedes conectar el modelo a tus herramientas, bases de datos y servicios internos. Con la API de BotHub compatible con OpenAI, es sencillo: no necesitas cambiar el esquema de integración, solo cambiar el modelo.
El modelo acepta imágenes y documentos como entrada; puedes enviar una captura de pantalla de un error, un esquema de interfaz o un archivo de especificación. No hay información sobre audio y video en nuestros datos; para esas tareas, BotHub tiene modelos específicos disponibles en la misma ventana.
No tenemos datos específicos sobre las capacidades lingüísticas de Qwen3-coder, por lo que es mejor probar el modelo con tu tarea; es rápido. BotHub está completamente en ruso: acceso desde la Federación Rusa sin VPN ni tarjetas extranjeras, pago con tarjetas rusas, y puedes cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.