Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Rede Neural
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct é um modelo Qwen especializado em código: geração, raciocínio sobre código e correção de erros.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Qwen 2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct é um modelo da linha Qwen 2.5 Coder, desenvolvida pela equipe Qwen especificamente para trabalhar com código; anteriormente, esta série chamava-se CodeQwen. Em comparação com o CodeQwen1.5, esta versão melhorou significativamente na geração de código, raciocínio sobre código e correção de erros, e a variante Instruct está configurada para seguir instruções em diálogo. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro: você paga com cartão russo em rublos e apenas pelos tokens efetivamente consumidos, que não expiram. Outros modelos estão disponíveis na mesma janela — você pode alternar e comparar respostas com poucos cliques, e uma API única compatível com OpenAI permite trocar de modelo no código sem reescrever a integração. As conversas são criptografadas via AES-GCM e os dados não são salvos; para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Útil para criar funções ou módulos a partir de descrições, analisar repositórios de terceiros, explicar lógica, encontrar causas de falhas em testes, traduzir código entre linguagens ou organizar código antigo antes de uma revisão.Perguntas frequentes sobre Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
Este é um modelo Qwen focado em trabalho com código: escrita de funções e módulos, refatoração, explicação de código de terceiros, busca e análise de erros, tradução entre linguagens de programação. O contexto de 128.000 tokens permite carregar um repositório grande ou documentação e trabalhar com eles na íntegra.
O limite de uma resposta é de 29.491 tokens. Isso é suficiente para um arquivo de código grande, um conjunto de testes detalhado ou uma análise técnica minuciosa com comentários. Se a tarefa for maior, divida-a em etapas: o modelo lembra das mensagens anteriores dentro do contexto.
Não há um modo separado de raciocínio oculto indicado em nossos dados. Na prática, ajuda pedir ao modelo para detalhar a solução passo a passo ou criar um plano antes de escrever o código — assim a resposta fica mais precisa. Para cadeias complexas de raciocínio no BotHub, você pode alternar para um modelo de raciocínio (reasoning).
Em nossos dados, não há indicação sobre 'function calling' ou saída estruturada, portanto não podemos garantir. A maneira mais fácil de verificar é na prática: solicite a resposta estritamente no formato desejado e descreva o esquema no prompt. O acesso é feito através da API única do BotHub compatível com OpenAI.
Imagens e documentos são suportados como entrada: você pode enviar uma captura de tela de um erro, um diagrama de arquitetura, um fragmento de interface ou um arquivo com especificações técnicas. Não há indicações sobre áudio e vídeo em nossos dados. Na saída, o modelo gera texto e código.
A Qwen 2.5 é uma linha multilíngue, e você pode definir tarefas de desenvolvimento usando formulações habituais, sem necessidade de tradução. Se alguma resposta parecer imprecisa, no BotHub é fácil comparar o resultado com outro modelo na mesma janela e escolher a melhor opção.