Puis-je exécuter Qwen3 Coder Plus localement ?

Non. Qwen3 Coder Plus est un modèle API propriétaire ; Alibaba n’a pas publié les poids. Le modèle frère à poids ouverts, Qwen3 Coder 480B A35B, est un modèle distinct que vous pouvez télécharger et exécuter vous-même.

Quel est le coût et quelle est la taille du contexte ?

Le tarif est de 0,65 $ par million de tokens en entrée et 3,25 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens.

En quoi cela diffère-t-il du Qwen3 Coder à poids ouverts ?

Qwen3 Coder Plus est la version hébergée et propriétaire d’Alibaba sur la même architecture sous-jacente — vous l’obtenez uniquement via API, tandis que la version à poids ouverts peut être téléchargée et auto-hébergée.

Qwen3 Coder Plus

1862°

#llm #qwen #programmation #agents #contexte long

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Qwen | contexte de 1 000 000 tokens | 0,65 $/M en entrée, 3,25 $/M en sortie. Qwen3 Coder Plus est la version propriétaire d’Alibaba du Qwen3 Coder 480B A35B Open Source. C’est un puissant modèle agent de codage spécialisé dans la programmation autonome via l’appel d’outils et...

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Qwen3 Coder Plus est la version API propriétaire d’Alibaba du Qwen3 Coder 480B A35B, optimisée spécifiquement pour le codage autonome via appels d’outils. Sa fenêtre de contexte d’un million de tokens le distingue de la plupart des modèles de codage, le rendant pratique pour de grands codebases en un seul passage. Il convient aux développeurs qui veulent un modèle agentiel de codage à intégrer dans un pipeline sans gérer les poids.

Connu pour

Programmation autonome via appels d’outils et workflows agentiels
Fenêtre de contexte d’un million de tokens — adapté aux grands codebases multi-fichiers
Soutenu par l’architecture 480B A35B, un nombre de paramètres sérieux
Build propriétaire sur une famille de modèles par ailleurs à poids ouverts

Attention à

Poids non publiés ; usage API uniquement, pas de déploiement local.
Les tokens de sortie coûtent cinq fois plus que ceux d’entrée — les boucles agentielles avec génération lourde s’accumulent vite.
Licence et conditions d’usage sont celles d’Alibaba ; le fabricant ne les a pas publiées clairement.

Idéal pour

Programmation

Agents et utilisation d'outils

Contexte long

Prompts à essayer

Refactoriser un grand module

Voici un module Python qui gère l’authentification utilisateur. Il mélange appels base de données, logique métier et réponses HTTP dans les mêmes fonctions. Refactorez-le en trois couches clairement séparées — accès aux données, service et contrôleur — sans changer le comportement externe. Expliquez chaque décision structurelle prise.

Construire un outil CLI de bout en bout

Écrivez un outil CLI Node.js autonome qui surveille un dossier pour de nouveaux fichiers JSON, valide chacun selon un schéma que je décrirai, et déplace les fichiers valides dans un dossier traité et les invalides dans un dossier rejeté avec un journal des raisons. Utilisez uniquement les modules natifs Node, sans paquets npm. Incluez gestion des erreurs et message d’usage.

Déboguer une suite de tests qui échoue

J’ai une suite de tests Go où trois tests passent localement mais échouent en CI avec une erreur de condition de course. Les tests partagent une map globale que plusieurs goroutines écrivent. Identifiez le problème, expliquez pourquoi il apparaît en CI mais pas localement, et réécrivez le code concerné pour qu’il soit sûr sans utiliser de mutex global.

Comparer avec

Qwen3.8 Flash
Modèle à poids ouverts
Contexte de 1,000,000 tokens · entrée $0.15/M, sortie $0.47/M
Qwen3 Coder Next
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.12/M, sortie $0.80/M
Qwen3 Coder 480B A35B
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.30/M, sortie $1.00/M
Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.09/M, sortie $1.10/M

Plus de modèles de texte de qwen

Questions fréquentes

Puis-je exécuter Qwen3 Coder Plus localement ?: Non. Qwen3 Coder Plus est un modèle API propriétaire ; Alibaba n’a pas publié les poids. Le modèle frère à poids ouverts, Qwen3 Coder 480B A35B, est un modèle distinct que vous pouvez télécharger et exécuter vous-même.
Quel est le coût et quelle est la taille du contexte ?: Le tarif est de 0,65 $ par million de tokens en entrée et 3,25 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte d’un million de tokens.
En quoi cela diffère-t-il du Qwen3 Coder à poids ouverts ?: Qwen3 Coder Plus est la version hébergée et propriétaire d’Alibaba sur la même architecture sous-jacente — vous l’obtenez uniquement via API, tandis que la version à poids ouverts peut être téléchargée et auto-hébergée.

Verdict du capitaine
Un modèle agentiel de codage sérieux avec une fenêtre d’un million de tokens vraiment utile, mais le tarif en sortie signifie qu’il faut surveiller le coût des boucles.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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