Qwen3 Coder
Réseau Neuronal
Qwen3 Coder est un modèle de l'équipe Qwen pour la génération de code, l'utilisation d'outils et les tâches de développement agentique.
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 Qwen3 Coder?
Qwen3 Coder est le modèle Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, un modèle de l'équipe Qwen basé sur l'architecture Mixture-of-Experts : 480 milliards de paramètres, dont 35 milliards sont activés par requête. Il est conçu pour la programmation agentique : appel de fonctions, utilisation d'outils externes et raisonnement en contexte long. Sur BotHub, Qwen3 Coder est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec un paiement à l'usage en roubles sans abonnement. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre, facilitant la comparaison des résultats. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Le trafic est chiffré et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Idéal pour écrire et refactoriser du code, déboguer des projets, créer des agents autonomes, générer des tests et de la documentation, ou migrer du code legacy vers une nouvelle pile technologique.Questions fréquentes sur Qwen3 Coder
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.
Qwen3-Coder traite le texte, les documents et les images, raisonne avant de répondre et appelle des fonctions externes. Il est adapté à l'écriture et au refactoring de code, au débogage, à la revue de code, au travail sur de grands dépôts et à la documentation technique, ainsi qu'aux scénarios agentiques avec outils.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 65 536 jetons, soit des dizaines de pages de texte ou un gros fichier de code complet. Si la tâche est plus volumineuse, divisez-la : la fenêtre de contexte d'un million de jetons permet de garder tout le projet dans une seule discussion.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé. Le modèle décompose la tâche en étapes avant de fournir un résultat, ce qui aide considérablement pour le débogage, la conception d'architecture et les tâches algorithmiques. Pour les requêtes complexes, la réponse prend plus de temps, mais la logique est plus précise.
Oui, les deux. L'appel de fonctions (Function calling) et la sortie JSON structurée sont pris en charge, permettant de connecter le modèle à vos outils, bases de données et services internes. Via l'API compatible OpenAI de BotHub, c'est pratique : pas besoin de changer l'intégration, il suffit de changer de modèle.
Le modèle accepte les images et les documents en entrée : envoyez une capture d'écran d'erreur, un schéma d'interface ou une spécification sous forme de fichier. Il n'y a pas d'indication concernant l'audio et la vidéo ; pour ces tâches, BotHub propose des modèles dédiés accessibles dans la même fenêtre.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur les capacités linguistiques de Qwen3-Coder, il est donc préférable de tester le modèle sur votre tâche. BotHub est entièrement en russe : accès depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, paiement par cartes russes, et possibilité de changer de modèle sans réécrire l'intégration.