Qwen3 Coder 30B A3B Instruct
Réseau Neuronal
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct : modèle Qwen pour le code : génération, compréhension de dépôts et appel d'outils.
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 30B A3B Instruct?
Qwen3 Coder 30B A3B Instruct est un modèle Qwen basé sur l'architecture Mixture-of-Experts : sur 30,5 milliards de paramètres et 128 experts, seuls huit sont activés à chaque étape, ce qui permet à ce grand modèle de fonctionner de manière économique. Son profil est spécialisé : génération de code, compréhension de projets à l'échelle d'un dépôt et travail d'agent avec appel d'outils externes, où le modèle choisit lui-même la fonction nécessaire et poursuit la chaîne d'actions. Sur BotHub, il est accessible sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes à l'usage, et les jetons inutilisés ne sont pas perdus. L'API unique compatible OpenAI permet de passer de Qwen3 Coder à n'importe laquelle des plus de 250 autres modèles sans réécrire l'intégration, tout en garantissant le chiffrement et la non-conservation des échanges. C'est pratique pour les développeurs pour écrire et refactoriser des modules, analyser du code inconnu et réviser des changements ; pour les équipes, pour créer des agents utilisant des outils et des API externes ; pour les ingénieurs de données, pour les scripts et tests automatiques ; et pour les entreprises, pour travailler sous contrat avec facturation, gestion électronique de documents et limites.Questions fréquentes sur Qwen3 Coder 30B A3B 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, refactorisation, analyse d'erreurs et explication de solutions tierces. Le contexte de 262 144 jetons permet de charger un projet volumineux ou une documentation entière, et vous pouvez fournir des documents et des images en entrée.
En une seule réponse, le modèle peut générer jusqu'à 235 929 jetons, ce qui suffit pour un module volumineux, une série de tests ou une analyse détaillée avec commentaires. Si la réponse est coupée, demandez simplement de continuer : le contexte de 262 144 jetons conservera tout l'historique.
Un mode de raisonnement distinct n'est pas indiqué dans nos données, nous ne pouvons donc pas le garantir. En pratique, il est utile de demander au modèle d'analyser la tâche étape par étape avant de coder : décrire les données d'entrée, les cas limites et le plan, puis rédiger l'implémentation.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Vous décrivez un ensemble d'outils et le modèle renvoie un appel correct avec des arguments, ce qui est pratique pour les agents et l'automatisation. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, cette intégration se connecte sans réécrire le code.
Images et documents, oui : vous pouvez joindre une capture d'écran avec une erreur, un schéma d'interface ou un cahier des charges et demander une analyse. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués comme formats d'entrée dans nos données. Le modèle répond par du texte et du code.
Nous n'avons pas de données sur les langues des prompts et des réponses, nous ne pouvons donc pas faire de promesses précises ; testez-le sur votre tâche, c'est rapide. L'interface BotHub est en russe, l'accès depuis la Russie se fait sans VPN ni carte étrangère, et le paiement s'effectue avec des cartes russes en roubles.