Qwen2.5 Coder 32B Instruct
4997°
<qwen25-32b>
ModelTrends 태그를 지원하는 앱에서는 이 코드를 프롬프트에 복사해 붙여넣기만 하면 별도 설정 없이 모델을 실행하거나 설치할 수 있어요. Prism(아래) 같은 지원 앱에서 아이콘을 찾아보세요.
모델 실행
제공 / 광고
Easy Creator (Prism) 웹
무제한 · 정액제
초보자에게 최적. 강력한 워크플로우, 낮은 학습 곡선.
PirateDiffusion 텔레그램
무제한 · 정액제
영상, 이미지, 맞춤형 채팅 페르소나 등 다양하게 만들어 보세요.
Pro studio (SpyGlass) 웹
무제한 · 정액제
어떤 브라우저나 휴대폰에서도 모델을 탐색하고 렌더링하며 수정하세요.
Discord bot (Vector) 디스코드
무제한 · 정액제
Vector를 서버에 추가하거나 Vector Discord에 참여하세요. 무엇이든 만들어 보세요!
Unified Editor 웹
무제한 · 정액제
이미지와 비디오 편집기: 한 페이지에서 렌더링, 편집, 업스케일 등 모두 가능합니다.
OpenRouter 터미널 / API
토큰당 결제
브라우저에서 이 모델과 채팅하거나 하나의 API 키로 코드에서 호출하세요.
로컬 앱
설정 필요
내 컴퓨터 성능이 되면 로컬 프로그램을 설치해.
ModelDuel 웹
사용량별 결제
한 번에 최대 50개의 체크포인트/기본 모델에서 동일한 프롬프트를 생성하세요.
이 모델의 가이드
Ollama vs LM Studio (2026): 어떤 로컬 AI 앱을 사용할까, 그리고 각각 어떤 최고 모델을 실행할까
로컬 AI에 실제로 필요한 VRAM은 얼마나 될까?
GGUF 파일이란? 양자화 모델 설명 (Q4, Q8, fp8, NF4)
qwen | 32,768 토큰 컨텍스트 | 입력 $0.66/M, 출력 $1.00/M. Qwen2.5-Coder는 코드 특화 Qwen 대형 언어 모델 시리즈(이전 명칭 CodeQwen)의 최신 버전입니다. Qwen2.5-Coder는 CodeQwen1.5 대비 다음과 같은 개선점을 제공합니다: 평가 결과에 대해 더 알고 싶다면 Qwen 2.5 Coder의 블로그를 확인하세요Opens in new tab.
캡틴의 노트
2026-10-13의 노트
Qwen2.5 Coder 32B Instruct는 알리바바의 플래그십 코드 특화 모델로, 5.5조 토큰의 소스 코드 및 관련 데이터로 학습되었습니다. 제작사는 코딩 능력이 GPT-4o와 맞먹는다고 주장하며, 이 가격대에서 오픈 가중치 모델로는 대담한 기준입니다. 자체 호스팅하거나 저렴하게 API로 사용하려는 개발자에게 적합합니다.
알려진 점
- 5.5조 토큰으로 학습된 코드 생성, 수정 및 추론 능력
- 오픈 가중치: 직접 다운로드하여 자체 하드웨어에서 실행 가능
- 131,072 토큰의 기본 컨텍스트 윈도우, YaRN으로 확장 가능
- 코딩과 함께 강력한 수학 및 일반 추론 유지
- 0.5B부터 32B까지 6가지 크기로 다양한 하드웨어 예산에 대응
주의할 점
- 기본 config.json은 컨텍스트를 32,768 토큰으로 제한; 더 긴 입력은 YaRN을 수동으로 활성화해야 함.
- 32B 가중치는 로컬에서 완전 정밀도로 실행 시 상당한 VRAM 요구.
- transformers 4.37.0 이상 필요, 그렇지 않으면 로드 시 조용한 KeyError 발생.
시도해볼 프롬프트
고장난 함수 디버깅
다음은 CSV 파일을 파싱해 딕셔너리 리스트를 반환하는 Python 함수인데, 마지막 행을 조용히 누락합니다. 버그를 찾아 원인 설명과 함께 수정된 버전을 간단한 주석과 함께 반환해 주세요.
```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
```
작은 코드 에이전트 설계
사용자 목표를 문자열로 받아 bash 명령을 실행하는 run_shell(cmd) 도구를 호출하고, 출력을 읽어 다음 도구 호출 여부를 결정하거나 최종 답변을 반환하는 최소한의 Python 에이전트 루프를 작성하세요. 비영구 종료 코드에 대한 오류 처리와 최대 10회 도구 호출 제한도 포함하세요.
가독성 향상을 위한 리팩터링
다음 JavaScript 코드를 더 읽기 쉽고 유지보수하기 쉽게 리팩터링하세요. 동작은 변경하지 말고, 각 변경 사항 위에 간단한 주석으로 설명을 덧붙이세요.
```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}
```
비교하기
- Qwen3.8 Max (0902)API 전용 모델1,000,000 토큰 컨텍스트 · $2.00/M 입력, $6.00/M 출력
- Qwen3.7 PlusAPI 전용 모델1,000,000 토큰 컨텍스트 · $0.32/M 입력, $1.28/M 출력
- Qwen3.6 PlusAPI 전용 모델1,000,000 토큰 컨텍스트 · $0.33/M 입력, $1.95/M 출력
- Qwen3.6 Max PreviewAPI 전용 모델262,144 토큰 컨텍스트 · $1.03/M 입력, $6.16/M 출력
qwen의 더 많은 텍스트 모델
사람들이 묻는 질문
- Qwen2.5 Coder 32B를 로컬에서 실행할 수 있나요?
- 네, 가중치는 오픈되어 있으며 Hugging Face의 Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct에 호스팅되어 있습니다. 32B 모델을 로드하려면 충분한 VRAM 또는 RAM이 필요하며, 커뮤니티에서 제공하는 양자화된 GGUF 버전은 메모리 요구를 낮춥니다.
- API 가격과 컨텍스트 크기는 어떻게 되나요?
- OpenRouter 기준 입력 토큰당 $0.66, 출력 토큰당 $1.00이며, 전체 컨텍스트 길이는 131,072 토큰입니다. 대부분 로컬 배포에서는 32,768 토큰 초과 사용 시 config에서 YaRN을 활성화해야 합니다.
- 32B 모델은 작은 Qwen2.5 Coder 크기들과 어떻게 다른가요?
- Qwen2.5 Coder는 0.5B부터 32B까지 6가지 크기로 제공되며, 32B는 최상위 모델로 GPT-4o와 비교 벤치마크 대상입니다. 작은 모델은 코딩 능력 일부를 희생하는 대신 훨씬 낮은 하드웨어 요구를 가집니다.
캡틴의 평가실제로 자체 호스팅 가능한 가장 강력한 오픈 가중치 코딩 모델로, 순수 코드 작업에 GPT-4o를 쓰기 어려운 가격 경쟁력을 가집니다.
Hugging Face의 모델 카드
캡틴은 모델의 설명과 모델 카드에서 이 노트를 작성합니다. 가격과 컨텍스트 크기는 작성 시점의 제공자 기준이며 변경될 수 있습니다.
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.
이 점수가 어떻게 계산되는지
이 모델은 아직 어떤 출처에서도 인기 데이터가 없어서 7,000° 아래에 임시 점수를 가지고 있어. 이 점수는 목록을 완성하는 데 쓰여. 데이터가 있는 모델보다 절대 순위가 높지 않아. 출처에서 보고가 들어오는 즉시 여기서 세부 내역이 나타나.
용어집: 여기서 쓰는 말들
- 히트 점수
- 모델이 지금 얼마나 쓰이고 원하는지 한 숫자로 나타낸 거야, 0°부터 9,999°까지. 이 사이트에서 가장 인기 있는 목록은 모두 이 점수로 정렬돼.
- 기본 점수
- 실제 데이터가 있는 모든 모델이 시작하는 7,000°야. 점수는 0°부터 9,999°까지인데, 기본 점수 아래는 데이터 없는 모델(대체 모델)용으로 남겨둬서 데이터 있는 모델이 항상 위에 오도록 해. 기본 점수는 모두 같고 아무것도 결정하지 않아; 그 위 점수가 실제 측정치야.
- 다운로드 동등치
- 점수가 다운로드로 취급하는 모든 걸 합친 거야: 실제 다운로드, 토렌트 시더 1,000개씩, AI Horde 이미지와 생성 사이트 실행 1개씩.
- 로그 스케일
- 1씩이 아니라 10씩 세는 거야: 1,000에서 10,000 다운로드가 늘면 10,000에서 100,000 늘어난 것과 같은 점수가 더해져. 큰 모델이 다 차지하는 걸 막아줘.
- 좋아요
- 모든 출처의 좋아요와 엄지척, 로그 스케일에서 다운로드 절반 가치야.
- 채택률
- 두 번 측정한 차이로 계산한 지금 하루 다운로드 수야. 다운로드 항목 무게의 4분의 1이야.
- 측정 및 추정
- 측정은 두 번의 소스 읽기가 존재하고 그 차이가 실제라는 뜻이야. 추정은 오늘의 총합만 알고 과거는 모델의 전체 기간에 나눠서 보여주는 거야; 사이트에서 어떤 걸 보여주는지 알려줘.
- 시더
- 토렌트를 통해 다른 사람이 다운로드할 수 있도록 가중치 파일을 온라인에 보관하는 사람이나 호스팅 미러를 말해. 각각 1,000번 다운로드로 계산돼.
- AI 호드
- 기부받은 컴퓨터에서 무료로 이미지를 생성하는 자원봉사 네트워크야. 모델로 만든 이미지 수가 공개되고, 각각이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- 생성 사이트
- PixAI, SeaArt, Yodayo 같은 모델 복사본을 직접 호스팅하고 사람들이 생성할 수 있게 하는 사이트들이야. 이들의 다운로드는 Civitai와 같고, 생성 한 번이 한 번의 다운로드로 계산돼.
- OpenRouter 토큰
- Claude나 GPT 같은 API를 통해 제공되는 텍스트 모델은 다운로드할 가중치가 없으므로, 지난 30일간 OpenRouter를 통해 읽고 쓴 텍스트 조각인 토큰 수로 사용량을 측정합니다. 10,000,000 토큰마다 다운로드 1회로 계산합니다. 출처: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- 전체 모델 (체크포인트)
- 가중치 자체, 혼자서 생성하는 파일이야. 애드온이 이걸 기반으로 하기 때문에 보너스 점수를 받아.
- LoRA와 임베딩
- 다른 사람의 가중치를 특정 스타일, 캐릭터, 개념 쪽으로 조정하는 작은 추가 파일이야. 혼자 실행할 수 없어.
- 패밀리와 가중치
- 모델이 기반으로 하는 것, 예를 들어 SD 1.5, SDXL, Flux, Wan 같은 거야. 모든 모델은 패밀리 가중치의 출시일을 물려받아.
- 연령
- 패밀리 가중치가 나온 지 얼마나 됐는지에 따라 점수를 깎아: 1년에 150°, 최대 750°까지. 오래된 다운로드는 리스트 상단 고정을 풀어 쌓이도록 해.
- 패밀리 부스트
- 이 사이트가 지금 밀고 있는 패밀리의 LoRA에 주는 작고 제한된 점수 조정으로, 항상 세부 내역에 표시돼.
- 대체 점수
- 아직 소스 보고가 없는 모델에 안정적으로 주는 최저 점수로, 리스트가 완전하게 유지되도록 해. 데이터가 있는 모델보다 절대 높게 평가되지 않아.
- 신규! (유예 기간)
- 7일 미만의 신규 모델은 점수 대신 '신규!' 표시가 나오며 순위에 포함되지 않습니다. 점수는 첫날부터 계산되지만, 하루 된 모델은 매우 빠르게 성장하므로 유예 기간 없이는 항상 어제 나온 모델이 이번 주 #1이 되어버립니다.
- 추세
- 한 기간 동안 모델의 성장 속도가 같은 기간의 일반 모델 성장 속도와 비교해서 어떤지 보여줘. 일반보다 빠르면 상승, 느리면 하락으로 봐.
- 일반 모델
- 카탈로그의 중간값: 수치가 있는 모델 중 절반은 기간 동안 더 빨리 성장했고, 절반은 더 느리게 성장했어.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct은(는) Text / LLM 패밀리용 텍스트 모델으로, 오픈 소스 AI 이미지·영상·텍스트 모델의 읽기 전용 카탈로그인 ModelTrends.ai에 등록되어 있습니다. 다른 Text / LLM 모델과 비교하고, 열기 점수로 트렌드를 확인하고, PirateDiffusion 또는 BitVector에서 열어 사용해 보세요.
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