Bisakah saya menjalankan Qwen3 Coder Plus secara lokal?

Tidak. Qwen3 Coder Plus adalah model API proprietary; Alibaba belum merilis bobotnya. Versi saudara dengan bobot terbuka, Qwen3 Coder 480B A35B, adalah model terpisah yang bisa Anda unduh dan jalankan sendiri.

Berapa biaya dan berapa panjang konteksnya?

Harga $0,65 per juta token input dan $3,25 per juta token output, dengan jendela konteks satu juta token.

Apa perbedaan dengan Qwen3 Coder bobot terbuka?

Qwen3 Coder Plus adalah build proprietary yang dihosting Alibaba pada arsitektur yang sama — Anda mendapatkannya hanya lewat API, sementara versi bobot terbuka bisa diunduh dan self-hosted.

Qwen3 Coder Plus

1862°

#llm #qwen #pemrograman #agen #konteks panjang

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

Qwen | konteks 1.000.000 token | $0,65/M input, $3,25/M output. Qwen3 Coder Plus adalah versi proprietary Alibaba dari Qwen3 Coder 480B A35B Open Source. Ini adalah model agen pemrograman kuat yang mengkhususkan diri dalam pemrograman otonom melalui pemanggilan alat dan...

Panduan untuk model ini

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

Qwen3 Coder Plus adalah versi API proprietary Alibaba dari arsitektur Qwen3 Coder 480B A35B, disetel khusus untuk pekerjaan pengkodean otonom melalui pemanggilan alat. Jendela konteks satu juta token membedakannya dari sebagian besar model pengkodean, membuatnya praktis untuk basis kode besar dalam satu kali proses. Cocok untuk pengembang yang menginginkan model pengkodean agenik yang bisa langsung digunakan dalam pipeline tanpa mengelola bobot.

Dikenal untuk

Pemrograman otonom melalui pemanggilan alat dan alur kerja agenik
Jendela konteks satu juta token — cocok untuk basis kode besar multi-file
Didukung oleh arsitektur 480B A35B, jumlah parameter yang serius
Build proprietary pada keluarga model dengan bobot terbuka

Waspadai

Bobot tidak dirilis; Anda hanya bisa menggunakan API, tidak bisa menjalankan lokal.
Token output berbiaya lima kali token input — loop agenik dengan keluaran berat cepat menumpuk biaya.
Lisensi dan ketentuan penggunaan milik Alibaba; pembuat belum mempublikasikannya secara jelas.

Terbaik untuk

Pemrograman

Agen dan penggunaan alat

Konteks panjang

Prompt untuk dicoba

Refaktor modul besar

Berikut modul Python yang menangani autentikasi pengguna. Modul ini mencampur panggilan basis data, logika bisnis, dan respons HTTP dalam fungsi yang sama. Refaktor menjadi tiga lapisan yang jelas terpisah — akses data, layanan, dan pengontrol — tanpa mengubah perilaku eksternal. Jelaskan setiap keputusan struktural yang Anda buat.

Bangun alat CLI end-to-end

Tulis alat CLI Node.js mandiri yang memantau direktori untuk file JSON baru, memvalidasi setiap file terhadap skema yang akan saya jelaskan, dan memindahkan file valid ke folder processed dan file tidak valid ke folder rejected dengan log alasan. Gunakan hanya built-in Node, tanpa paket npm. Sertakan penanganan error dan pesan penggunaan.

Debug suite tes yang gagal

Saya memiliki suite tes Go di mana tiga tes lulus lokal tapi gagal di CI dengan error race condition. Tes berbagi peta global yang ditulis oleh beberapa goroutine. Identifikasi masalah, jelaskan mengapa muncul di CI tapi tidak lokal, dan tulis ulang kode terkait agar aman tanpa menggunakan mutex global.

Bandingkan dengan

Qwen3.8 Flash
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,000,000 token · $0.15/M input, $0.47/M output
Qwen3 Coder Next
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.12/M input, $0.80/M output
Qwen3 Coder 480B A35B
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.30/M input, $1.00/M output
Qwen3 Next 80B A3B Instruct
Model dengan bobot terbuka
konteks 262,144 token · $0.09/M input, $1.10/M output

Model teks lain dari qwen

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan Qwen3 Coder Plus secara lokal?: Tidak. Qwen3 Coder Plus adalah model API proprietary; Alibaba belum merilis bobotnya. Versi saudara dengan bobot terbuka, Qwen3 Coder 480B A35B, adalah model terpisah yang bisa Anda unduh dan jalankan sendiri.
Berapa biaya dan berapa panjang konteksnya?: Harga $0,65 per juta token input dan $3,25 per juta token output, dengan jendela konteks satu juta token.
Apa perbedaan dengan Qwen3 Coder bobot terbuka?: Qwen3 Coder Plus adalah build proprietary yang dihosting Alibaba pada arsitektur yang sama — Anda mendapatkannya hanya lewat API, sementara versi bobot terbuka bisa diunduh dan self-hosted.

Putusan Kapten
Model pengkodean agenik serius dengan jendela konteks sejuta token yang benar-benar berguna, tapi harga output berarti Anda harus mengawasi biaya loop Anda.

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

Qwen3 Coder Plus adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm qwen pemrograman agen konteks panjang

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model