Qwen2.5 Coder 32B Instruct
4997°
<qwen25-32b>
ModelTrendsのタグに対応したアプリでは、このコードをプロンプトにコピーするだけでモデルを実行・インストールでき、設定は不要です。Prism（下記）など対応アプリのアイコンを探してください。
このモデルを実行
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Easy Creator (Prism) Web
無制限・定額
初心者に最適。強力なワークフローで学習も簡単。
PirateDiffusion Telegram
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動画、画像、カスタムチャットペルソナなどを作成。
Pro studio (SpyGlass) Web
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どのブラウザやスマホからでもモデルを閲覧、レンダリング、調整できる。
Discord bot (Vector)
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Unified Editor Web
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画像と動画のエディター：レンダリング、編集、アップスケールなどを一つのページで。
OpenRouter ターミナル / API
トークンごとに支払い
ブラウザでこのモデルとチャットするか、1つのAPIキーでコードから呼び出せます。
ローカルアプリ
セットアップが必要
パソコンの性能が十分なら、ローカルプログラムもセットアップできるよ。
ModelDuel Web
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最大50のチェックポイント／ベースモデルで同じプロンプトを一度に生成します。
このモデルのガイド
Ollama vs LM Studio (2026)：どのローカルAIアプリを使うべきか、それぞれが動かすトップモデルは？
ローカルAIに実際どれくらいのVRAMが必要？
GGUFファイルとは？量子化モデルの解説（Q4、Q8、fp8、NF4）
qwen | 32,768 トークンコンテキスト | 入力 $0.66/M、出力 $1.00/M。Qwen2.5-Coder はコード特化型のQwen大型言語モデルシリーズ（旧称CodeQwen）の最新モデルです。Qwen2.5-Coder は CodeQwen1.5 に対して以下の改善をもたらしました：評価結果の詳細は Qwen 2.5 Coder のブログをご覧くださいOpens in new tab。
キャプテンのメモ
2026-10-13のメモ
Qwen2.5 Coder 32B InstructはAlibabaのフラッグシップのコード特化モデルで、5.5兆トークンのソースコードと関連データで訓練されています。開発者はGPT-4oに匹敵するコーディング能力を謳っており、この価格帯のオープンウェイトモデルとしては大胆な目標です。セルフホスティングや低コストAPI利用を望む開発者に適しています。
得意分野
- 5.5兆トークンで訓練されたコード生成、修正、推論能力
- オープンウェイトで自分のハードウェアで実行可能
- 131,072トークンのネイティブコンテキストウィンドウ、YaRNで拡張可能
- コーディングに加え強力な数学・一般推論能力も保持
- 0.5Bから32Bまで6サイズ展開でハードウェア予算に対応
注意点
- デフォルトのconfig.jsonではコンテキストが32,768トークンに制限されており、長い入力には手動でYaRNを有効化する必要あり。
- 32Bウェイトはローカルでフル精度実行に十分なVRAMを要求。
- transformers 4.37.0以降が必要で、古いバージョンではロード時に無言のKeyErrorが発生。
試してみるプロンプト
壊れた関数のデバッグ
CSVファイルを解析して辞書のリストを返すはずのPython関数がありますが、最後の行を静かに落としています。バグを見つけ、なぜ起きるか説明し、修正したバージョンと簡単なコメントを返してください。
```python
def parse_csv(path):
rows = []
with open(path) as f:
headers = f.readline().strip().split(',')
for line in f:
rows.append(dict(zip(headers, line.strip().split(','))))
return rows
```
小さなコードエージェントの設計
ユーザーの目標を文字列で受け取り、bashコマンドを実行するrun_shell(cmd)ツールを呼び出し、出力を読み取り、別のツールを呼ぶか最終回答を返すか判断する最小限のPythonエージェントループを書いてください。非ゼロ終了コードのエラーハンドリングとツール呼び出しの上限10回も含めてください。
読みやすさのためのリファクタリング
以下のJavaScriptを読みやすく保守しやすい形にリファクタリングしてください。動作は変えず、変更点ごとに該当行の上に短いコメントで説明を付けてください。
```js
function p(a,b,c){return a.filter(x=>x>b&&x<c).reduce((s,x)=>s+x,0)/a.filter(x=>x>b&&x<c).length||0}
```
比較する
- Qwen3.8 Max (0902)API専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $2.00/M 入力、$6.00/M 出力
- Qwen3.7 PlusAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.32/M 入力、$1.28/M 出力
- Qwen3.6 PlusAPI専用モデル1,000,000トークンのコンテキスト · $0.33/M 入力、$1.95/M 出力
- Qwen3.6 Max PreviewAPI専用モデル262,144トークンのコンテキスト · $1.03/M 入力、$6.16/M 出力
qwenの他のテキストモデル
よくある質問
- Qwen2.5 Coder 32Bをローカルで実行できますか？
- はい。ウェイトはオープンでHugging FaceのQwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instructにホストされています。32Bモデルをロードするには十分なVRAMまたはRAMが必要で、コミュニティ製の量子化GGUF版も低メモリ環境向けにあります。
- API利用時の料金とコンテキスト長は？
- OpenRouterでは入力トークン100万あたり0.66ドル、出力トークン100万あたり1.00ドルです。コンテキスト長は131,072トークンですが、多くのローカル環境では32,768トークン超の利用にYaRNの有効化が必要です。
- 32Bは他のQwen2.5 Coderサイズとどう違いますか？
- Qwen2.5 Coderは0.5Bから32Bまで6サイズあり、32Bは最上位でGPT-4oと比較されています。小さいサイズはコーディング能力を多少犠牲にしてハードウェア要件を大幅に下げています。
キャプテンの評価実際にセルフホスティング可能な最強のオープンウェイトコードモデルで、純粋なコード作業にはGPT-4oよりコスト面で優位です。
Hugging Faceのモデルカード
キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。
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.
このスコアの計算方法
このモデルはまだどのソースからも人気データがないため、リストを完全に保つために7,000°未満の仮の数値が割り当てられています。データのあるモデルより上位には決してなりません。内訳はソースが報告次第ここに表示されます。
用語集：ここで使われている用語
- ヒートスコア
- モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
- フロア
- 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
- ダウンロード相当数
- スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
- 対数スケール
- 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
- いいね
- すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
- 普及率
- 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
- 測定済みと推定
- 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
- シーダー
- トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
- AI Horde
- 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
- 生成サイト
- PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
- OpenRouterトークン
- ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
- 完全モデル（チェックポイント）
- 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
- LoRAと埋め込み
- 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
- ファミリーと重み
- モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
- 年齢
- ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
- ファミリーブースト
- このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
- 代替スコア
- まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
- 新着！(猶予期間)
- 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
- トレンド
- ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
- 典型的なモデル
- カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。
Qwen2.5 Coder 32B Instruct は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認し、PirateDiffusion または BitVector で開いて試すことができます。
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