Qwen2.5 Coder 32B Instruct
4997°
<qwen25-32b>
Aplicațiile care suportă etichetele ModelTrends îți permit să rulezi/instalezi modele copind acest cod în promptul tău, fără configurare. Caută pictograma noastră în aplicațiile care o suportă, cum este Prism (mai jos).
Rulează modelul
Oferte / Reclame
Easy Creator (Prism) Web
Nelimitat · taxă fixă
Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.
PirateDiffusion Telegram
Nelimitat · taxă fixă
Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.
Pro studio (SpyGlass) Web
Nelimitat · taxă fixă
Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.
Discord bot (Vector)
Nelimitat · taxă fixă
Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!
Unified Editor Web
Nelimitat · taxă fixă
Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.
OpenRouter Terminal / API
Plătește pe token
Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.
Aplicații locale
Necesită configurare
Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.
ModelDuel Web
Plătești pe utilizare
Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.
Ghiduri pentru acest model
Ollama vs LM Studio (2026): ce aplicație AI locală să folosești și ce modele de top rulează fiecare
De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?
Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)
qwen | context de 32.768 tokeni | $0.66/M input, $1.00/M output. Qwen2.5-Coder este cea mai recentă serie de modele mari de limbaj specifice codului de la Qwen (fost cunoscut sub numele de CodeQwen). Qwen2.5-Coder aduce următoarele îmbunătățiri față de CodeQwen1.5: Pentru a afla mai multe despre rezultatele evaluării, consultă blogul Qwen 2.5 CoderOpens in new tab.
Notele căpitanului
Note din 2026-10-13
Qwen2.5 Coder 32B Instruct este modelul de top pentru codare al Alibaba, antrenat pe 5,5 trilioane de tokeni de cod sursă și date conexe. Producătorul susține că abilitatea sa de codare se compară cu GPT-4o, un standard îndrăzneț pentru un model cu greutăți deschise la acest preț. Se potrivește dezvoltatorilor care vor un model serios de codare pe care îl pot găzdui singuri sau rula ieftin prin API.
Cunoscut pentru
- Generare, corectare și raționament în cod antrenat pe 5,5 trilioane de tokeni
- Greutăți deschise: descarcă și rulează pe propriul hardware
- Fereastră nativă de context de 131.072 tokeni, extensibilă prin YaRN
- Păstrează raționament puternic matematic și general pe lângă codare
- Disponibil în șase dimensiuni de la 0.5B la 32B pentru bugete hardware diferite
Atenție la
- Configurația implicită config.json limitează contextul la 32.768 tokeni; trebuie să activezi manual YaRN pentru intrări mai lungi.
- Greutățile de 32B necesită VRAM semnificativ pentru rulare locală la precizie completă.
- Necesită transformers 4.37.0 sau mai recent, altfel vei întâmpina o eroare KeyError silențioasă la încărcare.
Cel mai bun pentru
Sugestii de încercat
Depanează o funcție stricată
Iată o funcție Python care ar trebui să parseze un fișier CSV și să returneze o listă de dicționare, dar elimină silențios ultimul rând. Găsește bug-ul, explică de ce se întâmplă și returnează o versiune corectată cu un comentariu scurt despre remediere.
```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
```
Proiectează un agent mic de cod
Scrie un agent minimal Python care acceptă un scop al utilizatorului ca șir, apelează o unealtă numită run_shell(cmd) pentru a executa comenzi bash, citește ieșirea și decide dacă apelează o altă unealtă sau returnează un răspuns final. Include gestionarea erorilor pentru coduri de ieșire diferite de zero și o limită dură de zece apeluri de unealtă.
Refactorizează pentru lizibilitate
Refactorizează următorul JavaScript pentru a fi mai ușor de citit și întreținut. Nu schimba comportamentul. Explică fiecare modificare într-un comentariu scurt deasupra liniei relevante.
```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}
```
Compară cu
- Qwen3.8 Max (0902)Model doar APIcontext de 1,000,000 tokeni · $2.00/M intrare, $6.00/M ieșire
- Qwen3.7 PlusModel doar APIcontext de 1,000,000 tokeni · $0.32/M intrare, $1.28/M ieșire
- Qwen3.6 PlusModel doar APIcontext de 1,000,000 tokeni · $0.33/M intrare, $1.95/M ieșire
- Qwen3.6 Max PreviewModel doar APIcontext de 262,144 tokeni · $1.03/M intrare, $6.16/M ieșire
Mai multe modele text de la qwen
Întrebări frecvente
- Pot rula Qwen2.5 Coder 32B local?
- Da, greutățile sunt deschise și găzduite pe Hugging Face la Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Vei avea nevoie de o mașină cu suficient VRAM sau RAM pentru a încărca un model 32B; versiuni cuantizate GGUF sunt disponibile în comunitate pentru configurații cu memorie redusă.
- Care este costul prin API și cât de lung este contextul?
- Prețul pe OpenRouter este $0.66 per milion tokeni de intrare și $1.00 per milion tokeni de ieșire. Lungimea completă a contextului este 131.072 tokeni, dar trebuie să activezi YaRN în config pentru a folosi peste 32.768 tokeni în majoritatea implementărilor locale.
- Cum se compară 32B cu dimensiunile mai mici Qwen2.5 Coder?
- Qwen2.5 Coder vine în șase dimensiuni de la 0.5B la 32B; 32B este vârful de gamă și cel cu care producătorul îl compară cu GPT-4o. Dimensiunile mai mici sacrifică ceva capacitate de codare pentru cerințe hardware mult mai mici.
Verdictul căpitanuluiCel mai puternic model de codare cu greutăți deschise pe care îl poți găzdui singur, la un preț care face dificilă justificarea GPT-4o pentru muncă pură de cod.
Fișa modelului pe Hugging Face
Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.
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.
Cum se adună acest scor
Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.
Glosar: termenii folosiți aici
- Scor de căldură
- Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
- Prag
- 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
- Echivalente descărcări
- Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
- Scară logaritmică
- Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
- Aprecieri
- Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
- Rata de adoptare
- Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
- Măsurat și estimat
- Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
- Seeder
- Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
- AI Horde
- O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
- Site-uri de generare
- Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
- Tokeni OpenRouter
- Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Model complet (checkpoint)
- Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
- LoRA și embedding
- Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
- Familie și greutăți
- Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
- Vârstă
- Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
- Boost de familie
- Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
- Scor de rezervă
- Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
- Nou! (perioadă de grație)
- Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
- Tendință
- Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
- Model tipic
- Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.
Răsfoiește după familia de modele
Modele Text / LLM
434
Modele Anima
528
Modele Chroma
19
Modele Fibo
2
Modele Flux
1,496
Modele Flux 2 / Klein
1,239
Modele Flux 3
3
Modele Moss
3
Modele Iris
1
Modele MiniMax H3
364
Modele Hunyuan
204
Modele Ideogram
20
Modele Krea2
717
Modele Qwen
20
Modele Qwen2
47
Modele Ltx2
153