Bukás ba ang weights at pwede ko bang patakbuhin ito nang lokal?

Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct. Sa 480B kabuuang parameters, nangangailangan ng malaking hardware ang self-hosting; karamihan ay gagamit ng API endpoint.

Magkano ang presyo at gaano kalawak ang konteksto?

Sa Alibaba endpoints, ang presyo ay $0.30 kada milyon input tokens at $1.00 kada milyon output tokens, tataas kapag lumampas sa 128K input tokens ang request. Native context ay 262,144 tokens, pwedeng palawakin hanggang 1M gamit ang Yarn.

Ano ang pagkakaiba nito sa ibang Qwen3 models?

Ang Qwen3 Coder ay espesyal na ginawa para sa agentic coding at paggamit ng tool, hindi para sa pangkalahatang chat o reasoning; hindi ito sumusuporta sa thinking mode. Ang ibang Qwen3 variants ay may chain-of-thought, pero ito ay nagpapalit nito para sa specialized na function-call format at repository-scale na paghawak ng konteksto.

Qwen3 Coder 480B A35B

5816°

#llm #qwen #pag-coding #mga ahente #mahabang konteksto #lokal

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Qwen | 262,144 token context | $0.30/M input, $1.00/M output. Ang Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ay isang Mixture-of-Experts (MoE) code generation model na binuo ng Qwen team. Ito ay na-optimize para sa agentic coding tasks tulad ng function calling, paggamit ng tool, at long-context reasoning sa mga repositoryo. Ang modelo ay may 480 bilyong kabuuang parameter, na may 35 bilyong aktibo bawat forward pass (8 sa 160 eksperto). Nag-iiba ang presyo para sa Alibaba endpoints depende sa haba ng context. Kapag lumampas ang request sa 128k input tokens, ginagamit ang mas mataas na presyo.

Mga gabay para sa model na ito

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Qwen3 Coder 480B A35B ay isang Mixture-of-Experts na modelo para sa code mula sa koponan ng Qwen, na partikular na ginawa para sa agentic coding na gawain: paggamit ng mga tool, pagtawag ng mga function, at pangangatwiran sa malalaking codebase. Aktibo nitong ginagamit ang 35 bilyon sa 480 bilyong parameters sa bawat pass, kaya mas mababa ang gastos sa inference kumpara sa isang dense na modelo na may katulad na laki. Bukas ang mga weights, at sinasabi ng koponan ng Qwen na ang performance nito ay katulad ng Claude Sonnet sa mga agentic coding na gawain.

Kilalang-kilala sa

Agentic coding: pagtawag ng function, paggamit ng tool, at mga multi-step na gawain sa repository
262K native na konteksto, pwedeng palawakin hanggang 1M tokens gamit ang Yarn para sa malawakang trabaho sa repo
Bukas na weights na makukuha sa Hugging Face para sa self-hosted na deployment
MoE architecture: 35B aktibong parameters para mapanatiling makatwiran ang gastos kada token
Compatible sa CLINE, Qwen Code, at OpenAI-compatible na mga API endpoints

Mag-ingat sa

Walang thinking mode: hindi gumagawa ang modelong ito ng chain-of-thought reasoning blocks.
Ang presyo sa Alibaba endpoint ay dumodoble kapag lumampas sa 128K input tokens ang request; planuhin nang maayos ang paggamit ng konteksto.
Ang 480B kabuuang parameters ay nangangailangan ng seryosong hardware para sa self-hosting; karamihan sa mga user ay gagamit ng API.

Pinakamainam para sa

Pag-coding

Mga ahente at paggamit ng tool

Mahabang konteksto

Tumakbo nang lokal

Mga prompt na subukan

I-refactor ang magulong function

Narito ang isang Python function na nagbabasa ng CSV, nagsasala ng mga hilera base sa isang date column, at nagsusulat ng resulta sa bagong file. Gumagana ito pero mahirap sundan at walang error handling. I-refactor ito para maging malinaw, magdagdag ng type hints, ayusin nang maayos ang mga nawawala o maling date values, at ipaliwanag ang bawat pagbabago.

Gumawa ng CLI tool

Gumawa ng self-contained na Python CLI tool gamit ang argparse na nagbabantay sa isang directory para sa mga bagong .json files, sinusuri ang bawat isa laban sa hardcoded schema (minimum: isang 'id' na string field at isang 'value' na number field), nagla-log ng valid files sa stdout at invalid sa stderr kasama ang dahilan, at maayos na nag-eexit kapag pinindot ang Ctrl-C.

I-debug ang tool-calling loop

Mayroon akong agent na paulit-ulit na tumatawag sa isang search tool pero hindi tumitigil: patuloy itong tumatawag kahit nakakuha na ng sagot na dapat ay sapat na para sa tanong ng user. Narito ang code ng agent loop at ang depinisyon ng tool. Tukuyin kung bakit hindi natutugunan ang stopping condition at ipakita ang naitama na code.

Ihambing sa

Qwen3.8 Max (0902)
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $2.00/M input, $6.00/M output
Qwen3.7 Plus
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $0.32/M input, $1.28/M output
Qwen3.6 Plus
Modelong API lang
1,000,000 token na konteksto · $0.33/M input, $1.95/M output
Qwen3.6 Max Preview
Modelong API lang
262,144 token na konteksto · $1.03/M input, $6.16/M output

Higit pang mga text model mula sa qwen

Mga tanong na madalas itanong

Bukás ba ang weights at pwede ko bang patakbuhin ito nang lokal?: Oo, ang weights ay inilathala sa Hugging Face sa Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct. Sa 480B kabuuang parameters, nangangailangan ng malaking hardware ang self-hosting; karamihan ay gagamit ng API endpoint.
Magkano ang presyo at gaano kalawak ang konteksto?: Sa Alibaba endpoints, ang presyo ay $0.30 kada milyon input tokens at $1.00 kada milyon output tokens, tataas kapag lumampas sa 128K input tokens ang request. Native context ay 262,144 tokens, pwedeng palawakin hanggang 1M gamit ang Yarn.
Ano ang pagkakaiba nito sa ibang Qwen3 models?: Ang Qwen3 Coder ay espesyal na ginawa para sa agentic coding at paggamit ng tool, hindi para sa pangkalahatang chat o reasoning; hindi ito sumusuporta sa thinking mode. Ang ibang Qwen3 variants ay may chain-of-thought, pero ito ay nagpapalit nito para sa specialized na function-call format at repository-scale na paghawak ng konteksto.

Hatol ng Kapitan
Kung ang iyong trabaho ay agentic coding sa repository scale, ito ang pinaka-kakayahang bukas na weights na opsyon na available sa makatwirang presyo.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mixtral 8x7B Instruct v0.1

TEXT / LLM

granite 4.2 3b

TEXT / LLM

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Qwen3 Coder 480B A35B ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm qwen pag-coding mga ahente mahabang konteksto lokal

Mag-browse ayon sa pamilya ng model