Kan jag köra Qwen2.5 Coder 32B lokalt?

Ja, vikterna är öppna och finns på Hugging Face under Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Du behöver en maskin med tillräckligt VRAM eller RAM för att ladda en 32B-modell; kvantiserade GGUF-versioner finns från communityn för lägre minneskrav.

Vad kostar det via API och hur långt är kontexten?

Priset på OpenRouter är $0,66 per miljon inputtoken och $1,00 per miljon outputtoken. Full kontextlängd är 131 072 token, men du måste aktivera YaRN i config för att använda mer än 32 768 token i de flesta lokala distributioner.

Hur står sig 32B jämfört med mindre Qwen2.5 Coder-storlekar?

Qwen2.5 Coder finns i sex storlekar från 0,5B till 32B; 32B är toppmodellen och den som tillverkaren jämför med GPT-4o. Mindre storlekar ger viss kodningsförmåga men kräver mycket mindre hårdvara.

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

4997°

#llm #qwen #kodning #agenter #matematik #lång kontext

Körs på Graydient

Kör modellen

Erbjudanden / annonser

Easy Creator (Prism) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bäst för nybörjare. Kraftfulla arbetsflöden, låg inlärningströskel.

PirateDiffusion Telegram

Obegränsat · fast avgift

Skapa videor, bilder, anpassade chattpersonligheter med mera.

Pro studio (SpyGlass) Webb

Obegränsat · fast avgift

Bläddra bland modeller, rendera och förbättra från vilken webbläsare eller telefon som helst.

Discord bot (Vector)

Obegränsat · fast avgift

Lägg till Vector till din server eller gå med i Vector Discord. Skapa vad som helst!

Unified Editor Webb

Obegränsat · fast avgift

Redigerare för bilder och video: rendera, redigera, förstora och mer på en sida.

OpenRouter Terminal / API

Betala per token

Chatta med den här modellen i webbläsaren eller anropa den från din kod med en API-nyckel.

Lokala appar

Kräver installation

Installera lokala program om din dator har tillräcklig prestanda.

ModelDuel Webb

Betala per användning

Generera samma prompt på upp till 50 checkpoint-/basmodeller samtidigt.

Hyra GPU i molnet

Graydient Cloud GPU

Obegränsat · fast avgift

Fast avgift, obegränsad användning. Denna modell installeras med ett klick.

RunPod Cloud GPU

Debiteras per minut

Hyra GPU per minut och installera modellen själv.

Guider för denna modell

Ollama vs LM Studio (2026): vilken lokal AI-app du ska använda och vilka toppmodeller varje kör

Hur mycket VRAM behöver jag egentligen för lokal AI?

Vad är en GGUF-fil? Förklaringar av kvantiserade modeller (Q4, Q8, fp8, NF4)

Alla guider

qwen | 32,768 token context | $0.66/M input, $1.00/M output. Qwen2.5-Coder är den senaste serien av kodspecifika Qwen-storspråkmodeller (tidigare kända som CodeQwen). Qwen2.5-Coder medför följande förbättringar jämfört med CodeQwen1.5: För att läsa mer om dess utvärderingsresultat, kolla in Qwen 2.5 Coders bloggOpens in new tab.

Kaptenens anteckningar

Skrivet av Captain, husets redaktör

Anteckningar från 2026-10-13

Qwen2.5 Coder 32B Instruct är Alibabas flaggskeppsmodell för kod, tränad på 5,5 biljoner token av källkod och relaterad data. Tillverkaren hävdar att dess kodningsförmåga matchar GPT-4o, vilket är en hög ribba för en öppen viktsmodell i denna prisklass. Den passar utvecklare som vill ha en seriös kodmodell de kan självhosta eller köra billigt via API.

Känd för

Kodgenerering, felsökning och resonemang tränat på 5,5 biljoner token
Öppna vikter: ladda ner och kör på egen hårdvara
Inbyggt kontextfönster på 131 072 token, utbyggbart via YaRN
Behåller stark matematik- och allmänt resonemang vid sidan av kodning
Finns i sex storlekar från 0,5B till 32B för olika hårdvarubudgetar

Se upp för

Standard config.json begränsar kontext till 32 768 token; du måste manuellt aktivera YaRN för längre indata.
32B-vikter kräver betydande VRAM för lokal körning i full precision.
Kräver transformers 4.37.0 eller senare, annars får du ett tyst KeyError vid laddning.

Bäst för

Kodning

Agenter och verktygsanvändning

Matematik

Lång kontext

Kör lokalt

Promptar att prova

Debugga en trasig funktion

Här är en Python-funktion som ska parsa en CSV-fil och returnera en lista med dicts, men den tappar tyst den sista raden. Hitta buggen, förklara varför den uppstår och returnera en korrigerad version med en kort kommentar om fixen. ```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 ```

Designa en liten kodagent

Skriv en minimal Python-agentloop som accepterar ett användarmål som sträng, anropar ett verktyg som heter run_shell(cmd) för att köra bash-kommandon, läser utdata och avgör om den ska anropa ett annat verktyg eller returnera ett slutgiltigt svar. Inkludera felhantering för icke-noll exitkoder och en hård gräns på tio verktygsanrop.

Refaktorera för läsbarhet

Refaktorera följande JavaScript så att det blir lättare att läsa och underhålla. Ändra inte beteendet. Förklara varje ändring i en kort kommentar ovanför relevant rad. ```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} ```

Jämför med

Qwen3.8 Max (0902)
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $2.00/M indata, $6.00/M utdata
Qwen3.7 Plus
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $0.32/M indata, $1.28/M utdata
Qwen3.6 Plus
Endast API-modell
1,000,000 tokens kontext · $0.33/M indata, $1.95/M utdata
Qwen3.6 Max Preview
Endast API-modell
262,144 tokens kontext · $1.03/M indata, $6.16/M utdata

Fler textmodeller från qwen

Vanliga frågor

Kan jag köra Qwen2.5 Coder 32B lokalt?: Ja, vikterna är öppna och finns på Hugging Face under Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Du behöver en maskin med tillräckligt VRAM eller RAM för att ladda en 32B-modell; kvantiserade GGUF-versioner finns från communityn för lägre minneskrav.
Vad kostar det via API och hur långt är kontexten?: Priset på OpenRouter är $0,66 per miljon inputtoken och $1,00 per miljon outputtoken. Full kontextlängd är 131 072 token, men du måste aktivera YaRN i config för att använda mer än 32 768 token i de flesta lokala distributioner.
Hur står sig 32B jämfört med mindre Qwen2.5 Coder-storlekar?: Qwen2.5 Coder finns i sex storlekar från 0,5B till 32B; 32B är toppmodellen och den som tillverkaren jämför med GPT-4o. Mindre storlekar ger viss kodningsförmåga men kräver mycket mindre hårdvara.

Kaptens omdöme
Den starkaste öppna vikts kodmodellen du faktiskt kan självhosta, till ett pris som gör GPT-4o svårt att motivera för ren kodning.

Model card på Hugging Face

Kapten skriver dessa anteckningar från modellens egen beskrivning och model card. Priser och kontextstorlekar är från leverantören vid skrivtillfället och kan ändras.

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

Hur denna poäng räknas ihop

Den här modellen har ännu inga popularitetsdata från någon källa, så den har ett tillfälligt nummer under 7,000° som håller listorna kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data. Uppdelningen visas här så fort en källa rapporterar den.

Ordlista: termerna som används här

Heat-poäng: Ett nummer för hur mycket en modell används och efterfrågas just nu, från 0° till 9 999°. Varje lista på den här sidan som säger hetast sorteras efter den och inget annat.
Golvet: De 7 000° som varje modell med verklig data börjar från. Skalan går från 0° till 9 999°; delen under golvet är reserverad för ersättare (modeller utan data), så att en modell med data alltid rankas över en utan. Golvet är samma för alla och avgör inget; graderna ovanför är själva mätningen.
Nedladdnings-ekvivalenter: Allt som poängen räknar som en nedladdning, summerat: själva nedladdningarna, varje torrent-seeder som 1 000, varje AI Horde-bild och varje körning på en genereringssajt som en.
Logaritmisk skala: Räknar i tiotal, inte i ental: att gå från 1 000 till 10 000 nedladdningar ger lika många grader som att gå från 10 000 till 100 000. Det hindrar jättar från att tränga ut allt annat.
Gillanden: Tummar upp och gillanden från alla källor, värda hälften av en nedladdning på den logaritmiska skalan.
Adoptionshastighet: Hur många nedladdningar per dag en modell får just nu, från skillnaden mellan två mätningar av en källa. En fjärdedels vikt av nedladdningsdelen.
Mätt och uppskattad: Mätt betyder att det finns två mätningar från en källa och skillnaden är verklig. Uppskattad betyder att bara dagens total är känd och det fördelas över modellens livstid; sidan visar vilken det är.
Seeder: Någon som håller en kopia av vikterna online för andra att ladda ner via torrent, eller en hostad spegel som gör samma sak. Varje sådan räknas som 1 000 nedladdningar.
AI Horde: Ett frivilligt nätverk som genererar bilder gratis på donerade datorer. Antalet bilder det har gjort med en modell är offentligt, och varje bild räknas som en nedladdning.
Genereringssajter: Sajter som hostar sina egna kopior av en modell och låter folk generera med den, som PixAI, SeaArt och Yodayo. Deras nedladdningar räknas som Civitaís och varje genereringskörning räknas som en nedladdning.
OpenRouter-token: En textmodell som nås via API, som Claude eller GPT, har inga vikter att ladda ner, så dess användning mäts i token: textbitar den läst och skrivit via OpenRouter, en gateway som många appar använder, under de senaste 30 dagarna. Varje 10,000,000 token räknas som en nedladdning. Källa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Full modell (checkpoint): Själva vikterna, filen som genererar självständigt. Den får en bonus eftersom tillägg beror på den.
LoRA och embedding: Små tilläggsfiler som styr någon annans vikter mot en stil, en karaktär eller ett koncept. De kan inte köras själva.
Familj och vikter: Basen en modell är byggd på, som SD 1.5, SDXL, Flux eller Wan. Varje modell ärver släppdatumet för sin familjs vikter.
Ålder: Poäng som dras av beroende på hur länge sedan familjens vikter släpptes: 150° per år, upp till 750°. Det behåller gamla nedladdningar som haft år på sig att samlas för att frysa toppen av listan.
Familjeboost: En liten, begränsad skjuts för LoRAs från en familj som den här sajten just nu vill lyfta fram, alltid med i uppdelningen.
Stand-in-poäng: Ett stabilt nummer under golvet som ges till en modell som ännu inte har rapporter från någon källa, så listorna förblir kompletta. Den rankas aldrig högre än en modell med data.
Ny! (karensperiod): En modell som är mindre än 7 dagar gammal visar Ny! istället för poäng och räknas inte i rankningen. Poängen räknas från dag ett, men en modell som är en dag gammal växer snabbare än allt annat, så utan väntan skulle veckans #1 alltid vara det som kom ut igår istället för det som hållit i en vecka.
Trend: Hur en modells tillväxt under en period jämförs med den typiska modellens tillväxt under samma period. Snabbare än vanligt läses som en ökning, långsammare som en nedgång.
Typisk modell: Mitten av katalogen: hälften av modellerna med siffror växte snabbare under perioden, hälften långsammare.

Liknande modeller

Qwen3 Coder 480B A35B Instruct Turbo

AI-modeller för bild-, video- och textgenerering

Qwen2.5 Coder 32B Instruct är en textmodell för familjen Text / LLM, listad på ModelTrends.ai, en skrivskyddad katalog över AI-modeller med öppen källkod för bild, video och text. Jämför den med andra Text / LLM-modeller, se dess hettapoäng och prova den på PirateDiffusion eller BitVector.

Fler Text / LLM-modeller llm qwen kodning agenter matematik lång kontext lokal

Bläddra efter modellfamilj