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C'est un modèle Qwen axé sur le code : génération de fonctions et modules, refactoring, analyse de dépôts, débogage et explication logique. Sa fenêtre de contexte de 262 144 jetons permet de charger un projet entier ou une documentation pour en discuter.

La limite de sortie est de 235 929 jetons par réponse, suffisant pour un module complet avec tests, une analyse détaillée ou une documentation technique. Si la réponse est coupée, demandez simplement de continuer : le modèle reprendra là où il s'est arrêté.

Nous n'avons pas noté de mode de raisonnement spécifique pour ce modèle. En pratique, une astuce simple aide : demandez de décomposer la tâche étape par étape et de montrer le raisonnement avant le code final ; la qualité de la réponse s'améliore nettement.

Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. C'est pratique pour les agents, les tests auto, les linters et vos intégrations. Via l'API BotHub compatible OpenAI, connectez-le une fois et basculez entre les modèles sans réécrire le code.

Les images et documents sont acceptés : envoyez une capture d'erreur, un schéma d'architecture, une maquette ou une spécification pour en discuter avec le code. L'audio et la vidéo ne sont pas pris en charge ; le modèle répond par texte.

Les modèles Qwen sont entraînés sur des données multilingues et traitent donc les tâches en français avec assurance. Formulez vos exigences comme pour un collègue : stack, résultat attendu, contraintes. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN, avec paiement en roubles.