Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
нейросеть
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct — специализированная модель Qwen для кода: генерация, рассуждение о коде и исправление ошибок.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 32 768 токенов
- Макс. длина ответа
- 29 491 токен
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Qwen 2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen 2.5 Coder 32B Instruct — модель из линейки Qwen 2.5 Coder, которую команда Qwen развивает специально под работу с кодом; раньше эта серия называлась CodeQwen. По сравнению с CodeQwen1.5 версия заметно прибавила в генерации кода, в рассуждениях о коде и в исправлении ошибок, а вариант Instruct настроен на выполнение инструкций в диалоге. Внутри BotHub модель открывается без VPN и зарубежной карты: вы платите российской картой в рублях и только за фактически израсходованные токены, которые не сгорают. Рядом в том же окне лежат другие модели — переключиться и сравнить ответы можно в пару кликов, а единый OpenAI-совместимый API позволяет менять модель в коде, не переписывая интеграцию. Переписка шифруется по AES-GCM, данные не сохраняются; для компаний есть договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Пригодится, когда нужно собрать функцию или модуль по описанию задачи, разобрать чужой репозиторий и объяснить логику, найти причину падающего теста, перевести фрагмент с одного языка программирования на другой или привести старый код в порядок перед ревью.Частые вопросы о Qwen 2.5 Coder 32B Instruct
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это модель Qwen, ориентированная на работу с кодом: написание функций и модулей, рефакторинг, объяснение чужого кода, поиск и разбор ошибок, перевод между языками программирования. Контекст 128 000 токенов позволяет загрузить крупный репозиторий или документацию и работать с ними целиком.
Лимит одного ответа — 29 491 токен. Этого достаточно для большого файла с кодом, развёрнутого набора тестов или подробного технического разбора с комментариями. Если задача объёмнее, разбивайте её на шаги: модель помнит предыдущие сообщения в рамках контекста.
Отдельный режим скрытых размышлений в наших данных не отмечен. На практике помогает попросить модель расписать решение по шагам или сначала составить план, а потом писать код — так ответ получается аккуратнее. Для сложных цепочек рассуждений в BotHub можно переключиться на reasoning-модель.
В наших данных пометки о function calling и структурированном выводе нет, поэтому гарантировать их мы не будем. Проверить проще всего на практике: запросите ответ строго в нужном формате и опишите схему в промте. Доступ идёт через единый OpenAI-совместимый API BotHub.
Изображения и документы на вход поддерживаются: можно прислать скриншот ошибки, схему архитектуры, фрагмент интерфейса или файл с техзаданием и спецификацией. Про аудио и видео в наших данных пометок нет. На выходе модель формирует текст и код.
Qwen 2.5 — многоязычная линейка, и ставить задачи по разработке вы можете привычными формулировками, без перевода. Если какой-то ответ покажется неточным, в BotHub легко сравнить результат с другой моделью в том же окне и выбрать лучший вариант.