Bolehkah saya jalankan Qwen2.5 Coder 32B secara tempatan?

Ya, beratnya terbuka dan dihoskan di Hugging Face pada Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Anda perlukan mesin dengan VRAM atau RAM cukup untuk muat model 32B; versi GGUF kuantisasi tersedia dari komuniti untuk konfigurasi memori rendah.

Berapa kos melalui API dan berapa panjang konteksnya?

Harga di OpenRouter adalah $0.66 setiap sejuta token input dan $1.00 setiap sejuta token output. Panjang konteks penuh 131,072 token, walaupun anda perlu aktifkan YaRN dalam konfigurasi untuk guna lebih 32,768 token dalam kebanyakan pelaksanaan tempatan.

Bagaimana 32B dibandingkan dengan saiz Qwen2.5 Coder yang lebih kecil?

Qwen2.5 Coder datang dalam enam saiz dari 0.5B hingga 32B; 32B adalah yang tertinggi dan yang pembuat bandingkan dengan GPT-4o. Saiz lebih kecil menukar sedikit kebolehan pengkodan untuk keperluan perkakasan jauh lebih rendah.

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

4997°

#llm #qwen #pengaturcaraan #ejen #matematik #konteks panjang

Berjalan di Graydient

Jalankan model ini

Tawaran / Iklan

Easy Creator (Prism) Web

Tanpa had · yuran tetap

Terbaik untuk pemula. Aliran kerja yang kuat, lengkung pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Tanpa had · yuran tetap

Cipta video, imej, persona sembang tersuai, dan banyak lagi.

Pro studio (SpyGlass) Web

Tanpa had · yuran tetap

Layari model, render dan perbaiki dari mana-mana pelayar atau telefon.

Discord bot (Vector)

Tanpa had · yuran tetap

Tambah Vector ke pelayan anda atau sertai Discord Vector. Cipta apa sahaja!

Unified Editor Web

Tanpa had · yuran tetap

Editor untuk imej dan video: render, sunting, tingkatkan dan banyak lagi dalam satu halaman.

OpenRouter Terminal / API

Bayar setiap token

Bual dengan model ini dalam pelayar atau panggil ia dari kod anda dengan satu kunci API.

Aplikasi tempatan

Perlu tetapan

Pasang program tempatan kalau komputer kau cukup kuat.

ModelDuel Web

Bayar ikut guna

Jana arahan yang sama pada sehingga 50 model checkpoint/asas sekaligus.

Sewa GPU di awan

Graydient Cloud GPU

Tanpa had · yuran tetap

Bayaran tetap, penggunaan tanpa had. Model ini dipasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Caj mengikut minit

Sewa GPU mengikut minit dan pasang model sendiri.

Panduan untuk model ini

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI tempatan mana yang patut digunakan, dan model teratas yang dijalankan oleh setiap satu

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI tempatan?

Apakah fail GGUF? Model kuantisasi diterangkan (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

qwen | konteks 32,768 token | $0.66/M input, $1.00/M output. Qwen2.5-Coder adalah siri terkini model bahasa besar Khusus Kod Qwen (dahulunya dikenali sebagai CodeQwen). Qwen2.5-Coder membawa penambahbaikan berikut berbanding CodeQwen1.5: Untuk membaca lebih lanjut tentang keputusan penilaiannya, lihat blog Qwen 2.5 CoderOpens in new tab.

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen2.5 Coder 32B Instruct adalah model khusus kod utama Alibaba, dilatih pada 5.5 trilion token kod sumber dan data berkaitan. Pembuat mendakwa kebolehan pengkodannya setanding GPT-4o, satu tahap tinggi untuk model berat terbuka pada harga ini. Ia sesuai untuk pembangun yang mahu model kod serius yang boleh hos sendiri atau jalankan murah melalui API.

Dikenali untuk

Penjanaan, pembetulan dan penalaran kod dilatih pada 5.5 trilion token
Berat terbuka: muat turun dan jalankan pada perkakasan sendiri
Tetingkap konteks asli 131,072 token, boleh diperluas melalui YaRN
Mengekalkan kebolehan matematik dan penalaran umum yang kuat selain pengkodan
Tersedia dalam enam saiz dari 0.5B hingga 32B untuk bajet perkakasan berbeza

Berhati-hati dengan

Konfigurasi default config.json mengehadkan konteks pada 32,768 token; anda mesti aktifkan YaRN secara manual untuk input lebih panjang.
Berat 32B memerlukan VRAM besar untuk jalankan secara tempatan dengan ketepatan penuh.
Memerlukan transformers 4.37.0 atau lebih baru atau anda akan mendapat KeyError senyap semasa muat.

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Matematik

Konteks panjang

Jalankan secara tempatan

Arahan untuk cuba

Sahihkan fungsi rosak

Ini fungsi Python yang sepatutnya mengurai fail CSV dan mengembalikan senarai dict, tetapi ia secara senyap menjatuhkan baris terakhir. Cari pepijat, terangkan sebabnya, dan kembalikan versi betul dengan komen ringkas tentang pembaikan. ```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 ```

Reka agen kod kecil

Tulis gelung agen Python minimal yang menerima matlamat pengguna sebagai rentetan, memanggil alat run_shell(cmd) untuk laksanakan arahan bash, membaca output, dan memutuskan sama ada memanggil alat lain atau mengembalikan jawapan akhir. Sertakan pengendalian ralat untuk kod keluar bukan sifar dan had keras sepuluh panggilan alat.

Refaktor untuk kebolehbacaan

Refaktor JavaScript berikut supaya lebih mudah dibaca dan diselenggara. Jangan ubah tingkah laku. Terangkan setiap perubahan dalam komen ringkas di atas baris berkaitan. ```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} ```

Bandingkan dengan

Qwen3.8 Max (0902)
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $2.00/M, output $6.00/M
Qwen3.7 Plus
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.32/M, output $1.28/M
Qwen3.6 Plus
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · Input $0.33/M, output $1.95/M
Qwen3.6 Max Preview
Model hanya API
konteks 262,144 token · Input $1.03/M, output $6.16/M

Lebih banyak model teks dari qwen

Soalan yang sering ditanya

Bolehkah saya jalankan Qwen2.5 Coder 32B secara tempatan?: Ya, beratnya terbuka dan dihoskan di Hugging Face pada Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Anda perlukan mesin dengan VRAM atau RAM cukup untuk muat model 32B; versi GGUF kuantisasi tersedia dari komuniti untuk konfigurasi memori rendah.
Berapa kos melalui API dan berapa panjang konteksnya?: Harga di OpenRouter adalah $0.66 setiap sejuta token input dan $1.00 setiap sejuta token output. Panjang konteks penuh 131,072 token, walaupun anda perlu aktifkan YaRN dalam konfigurasi untuk guna lebih 32,768 token dalam kebanyakan pelaksanaan tempatan.
Bagaimana 32B dibandingkan dengan saiz Qwen2.5 Coder yang lebih kecil?: Qwen2.5 Coder datang dalam enam saiz dari 0.5B hingga 32B; 32B adalah yang tertinggi dan yang pembuat bandingkan dengan GPT-4o. Saiz lebih kecil menukar sedikit kebolehan pengkodan untuk keperluan perkakasan jauh lebih rendah.

Keputusan Kapten
Model kod berat terbuka terkuat yang anda boleh hos sendiri, pada harga yang menjadikan GPT-4o sukar dibenarkan untuk kerja kod tulen.

Kad model di Hugging Face

Kapten menulis nota ini berdasarkan penerangan model dan kad model itu sendiri. Harga dan saiz konteks adalah dari penyedia pada masa penulisan dan boleh 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 dijumlahkan

Model ini belum ada data populariti dari mana-mana sumber lagi, jadi ia membawa nombor gantian di bawah 7,000° yang memastikan senarai lengkap. Ia tidak pernah menduduki tempat lebih tinggi daripada model yang ada data. Pecahan muncul di sini sebaik sahaja sumber melaporkannya.

Glosari: istilah yang digunakan di sini

Skor heat: Satu nombor untuk seberapa banyak model digunakan dan diingini sekarang, dari 0° hingga 9,999°. Setiap senarai di laman ini yang kata paling panas disusun mengikutnya dan tiada yang lain.
Lantai: 7,000° yang setiap model dengan data sebenar bermula. Skala dari 0° hingga 9,999°; bahagian bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data sentiasa lebih tinggi dari yang tiada. Lantai sama untuk semua dan tidak tentukan apa-apa; darjah di atasnya adalah ukuran.
Setara muat turun: Semua yang skor anggap sebagai muat turun, dijumlahkan: muat turun sendiri, setiap torrent seeder sebagai 1,000, setiap imej AI Horde dan setiap larian di laman generasi sebagai satu.
Skala log: Mengira dengan puluhan, bukan satuan: dari 1,000 ke 10,000 muat turun tambah darjah sama seperti dari 10,000 ke 100,000. Ini elak gergasi menindas yang lain.
Suka: Jempol dan suka dari semua sumber, bernilai separuh muat turun pada skala log.
Kadar penerimaan: Berapa banyak muat turun sehari model dapat sekarang, dari beza dua bacaan sumber. Berat suku dari terma muat turun.
Diukur dan dianggarkan: Diukur bermaksud ada dua bacaan dari satu sumber dan perbezaannya adalah nyata. Dianggarkan bermaksud hanya jumlah hari ini yang diketahui dan masa lalu diagihkan sepanjang hayat model; laman web akan memberitahu yang mana satu ia tunjukkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan berat secara dalam talian untuk dimuat turun oleh orang lain melalui torrent, atau cermin yang dihoskan melakukan perkara yang sama. Setiap satu dikira sebagai 1,000 muat turun.
AI Horde: Rangkaian sukarelawan yang menjana imej secara percuma pada komputer yang didermakan. Bilangan imej yang telah dihasilkan dengan model adalah awam, dan setiap satu dikira sebagai satu muat turun.
Laman penjanaan: Laman yang menghoskan salinan model mereka sendiri dan membenarkan orang menjana dengannya, seperti PixAI, SeaArt dan Yodayo. Muat turun mereka dikira seperti Civitai dan setiap sesi penjanaan dikira sebagai satu muat turun.
Token OpenRouter: Model teks yang disediakan melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak mempunyai berat untuk dimuat turun, jadi penggunaannya diukur dalam token: bahagian teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, pintu masuk yang digunakan oleh banyak aplikasi, dalam 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dikira sebagai satu muat turun. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Berat itu sendiri, fail yang menjana secara sendiri. Ia mendapat bonus kerana add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: Fail add-on kecil yang mengarahkan berat orang lain ke arah gaya, watak atau konsep. Ia tidak boleh dijalankan sendiri.
Keluarga dan berat: Asas yang model dibina, seperti SD 1.5, SDXL, Flux atau Wan. Setiap model mewarisi tarikh keluaran berat keluarganya.
Umur: Darjah yang ditolak berdasarkan berapa lama berat keluarga itu dikeluarkan: 150° setahun, sehingga 750°. Ia mengekalkan muat turun lama yang mempunyai masa bertahun-tahun untuk terkumpul dengan membekukan di bahagian atas senarai.
Peningkatan keluarga: Dorongan kecil dan terhad untuk LoRA dari keluarga yang laman ini sedang galakkan sekarang, sentiasa disenaraikan dalam pecahan.
Skor gantian: Nombor stabil di bawah paras yang diberikan kepada model yang belum ada laporan sumber, supaya senarai kekal lengkap. Ia tidak pernah mendahului model yang ada data.
Baru! (tempoh kelonggaran): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan Baru! dan tidak mempunyai skor serta tidak menduduki tempat dalam kedudukan. Skornya dikira dari hari pertama, tetapi model yang berumur satu hari berkembang lebih cepat daripada apa pun, jadi tanpa menunggu, #1 minggu ini akan sentiasa menjadi apa sahaja yang keluar semalam dan bukan yang bertahan selama seminggu.
Trend: Bagaimana pertumbuhan model dalam tempoh tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa dalam tempoh yang sama. Lebih cepat dari biasa bermaksud naik, lebih perlahan bermaksud turun.
Model biasa: Tengah katalog: separuh model dengan angka tumbuh lebih cepat dalam tempoh itu, separuh lagi lebih perlahan.

Model serupa

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen2.5 Coder 32B Instruct ialah model teks untuk keluarga Text / LLM yang disenaraikan di ModelTrends.ai, katalog baca sahaja untuk model AI imej, video dan teks sumber terbuka. Bandingkannya dengan model Text / LLM lain, semak skor habanya untuk melihat trendnya, dan bukanya di PirateDiffusion atau BitVector untuk mencubanya.

Lagi model Text / LLM Lagi Teks / LLM Text / LLM llm qwen pengaturcaraan ejen matematik konteks panjang tempatan

Layari mengikut keluarga model