Qwen3 Coder
Rede Neural
Qwen3 Coder é um modelo da equipe Qwen para geração de código, trabalho com ferramentas e tarefas de desenvolvimento de agentes.
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 Qwen3 Coder?
Qwen3 Coder é o Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, um modelo da equipe Qwen com arquitetura Mixture-of-Experts: 480 bilhões de parâmetros, dos quais 35 bilhões são ativados por solicitação. Ele foi criado para programação de agentes: chamada de funções, trabalho com ferramentas externas e raciocínio em contexto longo. No BotHub, o Qwen3 Coder funciona sem VPN ou cartões estrangeiros, e você paga conforme o uso por tokens, em rublos e sem assinatura. Com mais de 250 modelos disponíveis na mesma janela, é fácil executar uma tarefa em vários deles e comparar os resultados. Uma API única compatível com OpenAI permite trocar de modelo no projeto sem reescrever a integração, o tráfego é criptografado e as empresas têm acesso a contratos, faturas, EDI e painel administrativo com limites. Útil se você escreve e refatora código em várias linguagens, analisa projetos de terceiros em busca de bugs, cria agentes que chamam funções e ferramentas externas, gera testes e documentação ou migra sistemas legados para uma nova stack.Perguntas frequentes sobre Qwen3 Coder
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.
O Qwen3-coder trabalha com texto, documentos e imagens, raciocina antes de responder e chama funções externas. É adequado para escrever e refatorar código, analisar erros, revisão de código, trabalhar com grandes repositórios e documentação técnica, além de cenários de agentes com ferramentas.
Em uma única resposta, o modelo gera até 65.536 tokens — isso equivale a dezenas de páginas de texto ou um arquivo de código grande inteiro. Se a tarefa for maior, divida-a em partes: a janela de contexto de um milhão de tokens permite manter todo o projeto em um único diálogo.
Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado pelos nossos dados. O modelo decompõe a tarefa em etapas antes de fornecer o resultado, o que ajuda significativamente na depuração, no design de arquitetura e em tarefas algorítmicas. Em consultas complexas, a resposta demora mais, mas a lógica da solução é mais precisa.
Sim, ambos. Function calling e saída estruturada em JSON são suportados, portanto, o modelo pode ser conectado às suas ferramentas, bancos de dados e serviços internos. Através da API única compatível com OpenAI do BotHub, isso é conveniente: não é necessário alterar o esquema de integração, basta alternar o modelo.
O modelo aceita imagens e documentos como entrada — envie uma captura de tela de um erro, um esquema de interface ou uma especificação em arquivo. Não há informações sobre áudio e vídeo em nossos dados; para essas tarefas, o BotHub possui modelos separados disponíveis na mesma janela.
Não temos dados específicos sobre as capacidades linguísticas do qwen3-coder, por isso é melhor testar o modelo na sua tarefa — é rápido. O próprio BotHub está totalmente em russo: acesso da Federação Russa sem VPN e cartões estrangeiros, pagamento com cartões russos, e você pode alternar para outro modelo sem reescrever a integração.