Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct est un modèle Qwen spécialisé pour le code : génération, raisonnement et correction d'erreurs.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche Qwen 2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct est un modèle de la gamme Qwen 2.5 Coder, développé par l'équipe Qwen spécifiquement pour le code ; cette série s'appelait auparavant CodeQwen. Par rapport à CodeQwen1.5, cette version a nettement progressé en génération de code, en raisonnement et en correction d'erreurs, et la variante Instruct est optimisée pour suivre des instructions en dialogue. Dans BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère : vous payez avec une carte russe en roubles, uniquement pour les jetons réellement consommés, qui n'expirent pas. D'autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de basculer et de comparer les réponses en quelques clics. Une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle dans votre code sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés en AES-GCM et les données ne sont pas conservées. Pour les entreprises, nous proposons des contrats, factures, EDI et un panneau d'administration avec limites. Utile pour créer une fonction ou un module à partir d'une description, analyser un dépôt tiers, expliquer une logique, déboguer un test, traduire du code ou nettoyer du code ancien avant une revue.Questions fréquentes sur Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
C'est un modèle Qwen axé sur le code : écriture de fonctions et de modules, refactoring, explication de code tiers, recherche et analyse d'erreurs, traduction entre langages de programmation. Le contexte de 128 000 jetons permet de charger un grand dépôt ou une documentation et de travailler dessus dans son intégralité.
La limite par réponse est de 29 491 jetons. C'est suffisant pour un gros fichier de code, une suite de tests étendue ou une analyse technique détaillée avec commentaires. Si la tâche est plus volumineuse, divisez-la en étapes : le modèle se souvient des messages précédents dans le contexte.
Aucun mode de réflexion caché spécifique n'est indiqué dans nos données. En pratique, il est utile de demander au modèle de détailler la solution étape par étape ou d'établir un plan avant d'écrire le code ; la réponse est ainsi plus précise. Pour des chaînes de raisonnement complexes, vous pouvez passer à un modèle de raisonnement dans BotHub.
Nos données ne mentionnent pas explicitement l'appel de fonctions (function calling) ou la sortie structurée, nous ne pouvons donc pas le garantir. Le plus simple est de tester en pratique : demandez une réponse dans le format souhaité et décrivez le schéma dans le prompt. L'accès se fait via l'API BotHub compatible OpenAI.
Les images et les documents sont pris en charge en entrée : vous pouvez envoyer une capture d'écran d'erreur, un schéma d'architecture, un fragment d'interface ou un fichier de spécifications techniques. Il n'y a pas d'indication concernant l'audio et la vidéo dans nos données. En sortie, le modèle génère du texte et du code.
Qwen 2.5 est une gamme multilingue, vous pouvez donc formuler vos tâches de développement dans votre langue habituelle, sans traduction. Si une réponse semble imprécise, BotHub permet de comparer facilement le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre pour choisir la meilleure option.