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.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 262 144 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 536 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
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.