Bolehkah saya jalankan Qwen3 Coder 480B secara tempatan?

Tidak — berat tidak dilepaskan, jadi model ini hanya melalui API. Anda mengaksesnya melalui penyedia yang menghoskannya.

Berapa kos dan berapa besar konteksnya?

Harga adalah $0.30 setiap sejuta token input dan $1.00 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 262,144 token.

Bagaimana ini berbeza daripada model Qwen3 lain?

Ini adalah model pengaturcaraan agenik Qwen yang paling serius — ia khusus disesuaikan untuk tugasan kod berbilang langkah dan penggunaan pelayar, bukan model sembang atau penaakulan am.

Qwen3 Coder 480B A35B Instruct Turbo

3741°

#llm #qwen #pengaturcaraan #ejen #konteks panjang

Buka DeepInfra

Qwen | konteks token 262,144 | $0.30/M input, $1.00/M output. Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct adalah model kod Qwen3 yang paling agenik, menampilkan Prestasi Signifikan dalam Pengekodan Agenik, Penggunaan Pelayar Agenik dan tugasan pengekodan asas lain, mencapai keputusan yang setanding dengan Claude Sonnet.

Panduan untuk model ini

Berat terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya kamu dibenarkan lakukan

Cara memilih model AI pada Oktober 2026: berita sumber tertutup, kemudian berat terbuka yang patut dimuat turun

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

Semua panduan

Nota Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Nota dari 2026-10-13

Qwen3 Coder 480B A35B Instruct Turbo adalah model pengaturcaraan utama Qwen, MoE jarang 480B yang mengaktifkan 35B parameter setiap laluan ke hadapan. Ia dibina untuk aliran kerja pengaturcaraan agenik — fikir penggunaan alat berbilang langkah, automasi pelayar dan penjanaan kod berterusan — dan Qwen meletakkan hasilnya setanding dengan Claude Sonnet. Pada harga $0.30 setiap sejuta token input, ia berharga jauh lebih rendah daripada kebanyakan pesaing hadapan.

Dikenali untuk

Pengaturcaraan agenik: tugasan berbilang langkah, bukan hanya penyempurnaan fail tunggal.
Penggunaan pelayar dan panggilan alat dibina dalam keutamaan reka bentuknya.
Seni bina MoE mengekalkan kos inferensi rendah walaupun jumlah parameter 480B.
Tetingkap konteks 262,144 token mengendalikan pangkalan kod besar dalam satu laluan.
Penempatan penanda aras setanding dengan Claude Sonnet menurut dakwaan Qwen sendiri.

Berhati-hati dengan

Hanya API — tiada berat tersedia, jadi anda tidak boleh menjalankan ini secara tempatan atau hos sendiri.
Output berharga $1.00/M token; gelung agenik panjang dengan output panjang cepat menambah kos.
Dakwaan 'setanding dengan Claude Sonnet' datang dari pembuat, bukan audit bebas.

Terbaik untuk

Pengaturcaraan

Ejen dan penggunaan alat

Konteks panjang

Arahan untuk cuba

Refaktor modul berserabut

Ini modul Python yang mengendalikan pengesahan pengguna. Ia berkembang secara organik dan kini sukar diikuti. Refaktor: pisahkan tanggungjawab ke dalam kelas jelas, buang penduaan, tambah petunjuk jenis di seluruh modul, dan tulis komen ringkas di atas setiap kelas menerangkan peranannya. Jangan ubah kelakuan luaran.

Rancang dan bina agen

Reka gelung agenik Python minimum yang boleh mencari web, membaca URL, dan menulis ringkasan ke fail tempatan. Takrifkan antara muka alat, tunjukkan gelung utama, dan terangkan bagaimana anda akan tambah pengendalian ralat dan logik cuba semula tanpa menjadikan gelung rapuh.

Betulkan pepijat keserentakan

Saya ada perkhidmatan FastAPI di mana dua titik akhir berkongsi kamus global dan kadang-kadang mengembalikan data lapuk di bawah beban. Terangkan kemungkinan keadaan perlumbaan, tunjukkan reproduksi minimum, kemudian berikan versi diperbetulkan menggunakan primitif keserentakan Python yang sesuai.

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 Qwen3 Coder 480B secara tempatan?: Tidak — berat tidak dilepaskan, jadi model ini hanya melalui API. Anda mengaksesnya melalui penyedia yang menghoskannya.
Berapa kos dan berapa besar konteksnya?: Harga adalah $0.30 setiap sejuta token input dan $1.00 setiap sejuta token output, dengan tetingkap konteks 262,144 token.
Bagaimana ini berbeza daripada model Qwen3 lain?: Ini adalah model pengaturcaraan agenik Qwen yang paling serius — ia khusus disesuaikan untuk tugasan kod berbilang langkah dan penggunaan pelayar, bukan model sembang atau penaakulan am.

Keputusan Kapten
Model pengaturcaraan agenik serius dengan harga input yang mengejutkan rendah — kos output adalah yang perlu diperhatikan pada larian panjang.

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.

Cara memasang

Cara Pasang Ollama dan Jalankan AI Tempatan (Windows, Mac, Linux)

Model serupa

Model AI untuk penjanaan imej, video dan teks

Qwen3 Coder 480B A35B Instruct Turbo 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 dan semak skor habanya untuk melihat trendnya.

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

Layari mengikut keluarga model