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.

É um modelo Qwen focado em código: geração de funções e módulos, refatoração, análise de repositórios, busca de erros e explicação de lógica. A janela de contexto de 262.144 tokens permite carregar projetos grandes ou documentação completa e discuti-los em um único diálogo.

O limite de saída é de até 235.929 tokens por resposta, o suficiente para um módulo inteiro com testes, análise detalhada de código ou documentação técnica extensa. Se a resposta for interrompida, basta pedir para continuar — o modelo retomará de onde parou.

Em nossos dados, não há um modo de raciocínio separado marcado para este modelo, por isso não podemos prometer. Na prática, um truque simples ajuda: peça para analisar a tarefa passo a passo e mostrar o raciocínio antes do código final — a qualidade da resposta aumenta visivelmente.

Sim, o modelo suporta function calling e saída estruturada em JSON. Isso é útil para agentes, testes automatizados, linters e integrações com seus serviços. Através da API unificada compatível com OpenAI do BotHub, você a conecta uma vez e alterna para outros modelos sem reescrever o código.

Imagens e documentos são aceitos: você pode enviar um print de erro, esquema de arquitetura, layout de interface ou arquivo de especificação e discuti-los junto com o código. O recebimento de áudio e vídeo não está marcado em nossos dados; o modelo responde com texto.

As modelos da família Qwen foram treinadas em dados multilíngues, portanto, lidam bem com tarefas em português. Formule os requisitos como faria com um colega: qual a stack, qual o resultado desejado, quais as restrições. No BotHub, o modelo está acessível sem VPN, com pagamento em rublos.