Qwen3 Coder
нейросеть
Qwen3 Coder — модель команды Qwen для генерации кода, работы с инструментами и агентных задач разработки.
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 262 144 токена
- Макс. длина ответа
- 65 536 токенов
- Уровни рассуждений
- низкий, средний, высокий
- Возможности
- рассуждения, вызов функций
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Как работает Qwen3 Coder?
Qwen3 Coder — это Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct, модель команды Qwen с архитектурой Mixture-of-Experts: 480 миллиардов параметров, из которых на запрос активируются 35 миллиардов. Она собрана под агентное программирование: вызов функций, работу с внешними инструментами и рассуждения в длинном контексте. В BotHub Qwen3 Coder работает из России без VPN и зарубежной карты, а платите вы по факту за токены, рублями и без подписки. Рядом в одном окне более 250 моделей, поэтому одну задачу легко прогнать через несколько и сравнить результат. Единый OpenAI-совместимый API позволяет сменить модель в проекте без переписывания интеграции, трафик шифруется, а компаниям доступны договор, счёт, ЭДО и админ-панель с лимитами. Пригодится, если вы пишете и рефакторите код на нескольких языках, разбираете чужой проект в поисках причины бага, собираете агента, который сам вызывает функции и внешние инструменты, генерируете тесты и документацию или переносите легаси на новый стек.Частые вопросы о Qwen3 Coder
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.
Qwen3-coder работает с текстом, документами и изображениями, рассуждает перед ответом и вызывает внешние функции. Подходит для написания и рефакторинга кода, разбора ошибок, code review, работы с большими репозиториями и технической документацией, а также для агентных сценариев с инструментами.
За один ответ модель выдаёт до 65 536 токенов — это десятки страниц текста или крупный файл с кодом целиком. Если задача объёмнее, разбивайте её на части: контекстное окно в миллион токенов позволяет держать весь проект в одном диалоге.
Да, рассуждения перед ответом подтверждены нашими данными. Модель раскладывает задачу на шаги, прежде чем выдать результат, и это заметно помогает в отладке, проектировании архитектуры и алгоритмических задачах. На сложных запросах ответ идёт дольше, зато логика решения аккуратнее.
Да, и то и другое. Function calling и структурированный вывод JSON поддерживаются, поэтому модель можно подключать к вашим инструментам, базам и внутренним сервисам. Через единый OpenAI-совместимый API BotHub это удобно: схему интеграции менять не нужно, достаточно переключить модель.
Изображения и документы модель принимает на вход — пришлите скриншот ошибки, схему интерфейса или спецификацию файлом. Про аудио и видео в наших данных пометки нет; для таких задач в BotHub есть отдельные модели, доступные в том же окне.
Отдельных данных о языковых возможностях qwen3-coder у нас нет, поэтому лучше проверить модель на своей задаче — это быстро. Сам BotHub полностью на русском: доступ из РФ без VPN и зарубежной карты, оплата российскими картами, а переключиться на другую модель можно без переписывания интеграции.