Qwen3 Coder Plus
Red Neuronal
Qwen3 Coder Plus: modelo de Alibaba para código, programación de agentes con llamada a herramientas e interacción con el entorno.
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 Plus?
Qwen3 Coder Plus es un modelo propietario de Alibaba, evolución del modelo abierto Qwen3 Coder 480B A35B. Su especialidad es la programación en modo agente: el modelo no se limita a generar fragmentos de código, sino que gestiona tareas mediante llamadas a herramientas e interacción con el entorno, ejecutando pasos secuencialmente hasta obtener resultados. En BotHub, funciona desde Rusia sin VPN ni tarjetas extranjeras; el pago se realiza en rublos por uso de tokens y los tokens no utilizados no caducan. Dispones de otras redes neuronales en la misma ventana: puedes comparar enfoques o cambiar de modelo sin reescribir la integración, gracias a una API unificada compatible con OpenAI. Los diálogos están protegidos con cifrado AES-GCM, y para empresas ofrecemos contratos, facturación, intercambio electrónico de documentos y un panel de administración con límites. Conecta Qwen3 Coder Plus a tus agentes y escenarios de CI, asígnala tareas de refactorización, análisis de repositorios desconocidos, depuración de errores, escritura de pruebas y utilidades, o revisión de cambios antes de entregarlos al equipo.Preguntas frecuentes sobre Qwen3 Coder Plus
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 Qwen enfocado en el trabajo con código: escritura de funciones, refactorización, análisis de errores, revisión y explicación de soluciones ajenas. Su contexto de 128 000 tokens permite cargar archivos grandes o varios módulos a la vez. Acepta texto, documentos e imágenes como entrada.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 536 tokens, lo que equivale a decenas de páginas de texto o un módulo de código completo. Si la tarea es mayor, simplemente pide que continúe: el contexto se mantiene en el mismo diálogo y la generación puede dividirse en varios pasos.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento independiente; la respuesta es inmediata. Sin embargo, puedes pedirle que descomponga la tarea paso a paso en el prompt: el modelo detallará la lógica antes de generar el código final. Esto ayuda en la depuración compleja.
Sí, admite tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. Describe el esquema de las herramientas y el modelo seleccionará la adecuada y devolverá los argumentos en un formato estricto. Es útil para agentes y pipelines donde la respuesta se integra directamente en el código sin necesidad de análisis manual.
Se pueden cargar imágenes y documentos: el modelo analizará capturas de pantalla de errores, esquemas de interfaz, fragmentos de especificaciones o archivos PDF con requisitos y responderá con texto. El audio y el video no figuran entre los formatos de entrada en nuestros datos, al igual que la generación de cualquier contenido que no sea texto.
La calidad del trabajo en ruso no está registrada en nuestros datos, por lo que no podemos prometer nada; es mejor probarlo con tu propia tarea. En BotHub, la interfaz está en ruso, el pago se realiza con tarjetas de la Federación Rusa y sin VPN, y si el resultado no te satisface, puedes cambiar a otro modelo en la misma ventana.