Qwen2.5 Coder 32B Instruct
4997°
<qwen25-32b>
Ang mga app na sumusuporta sa mga tag ng ModelTrends ay nagpapahintulot sa'yo na patakbuhin/install ang mga modelo sa pamamagitan ng pagkopya ng code na ito sa iyong prompt nang walang setup. Hanapin ang aming icon sa mga app na sumusuporta dito, tulad ng Prism (sa ibaba).
Patakbuhin ang modelong ito
Alok / Ads
Easy Creator (Prism) Web
Walang limitasyon · flat fee
Pinakamainam para sa mga baguhan. Malalakas na workflows, madaling matutunan.
PirateDiffusion Telegram
Walang limitasyon · flat fee
Gumawa ng mga video, larawan, custom na chat personas, at iba pa.
Pro studio (SpyGlass) Web
Walang limitasyon · flat fee
Mag-browse ng mga modelo, mag-render at mag-refine mula sa kahit anong browser o telepono.
Discord bot (Vector)
Walang limitasyon · flat fee
Idagdag ang Vector sa iyong server o sumali sa Vector Discord. Gumawa ng kahit ano!
Unified Editor Web
Walang limitasyon · flat fee
Editor para sa mga larawan at video: mag-render, mag-edit, mag-upscale at iba pa sa isang pahina.
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.
Mga Lokal na App
Kailangang i-setup
Mag-setup ng mga lokal na programa kung kaya ng hardware ng computer mo.
ModelDuel Web
Bayad kada gamit
Gumawa ng parehong prompt sa hanggang 50 checkpoint/base models nang sabay-sabay.
Mga gabay para sa model na ito
Ollama vs LM Studio (2026): alin ang local AI app na gagamitin, at alin ang mga top models na pinapatakbo ng bawat isa
Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?
Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)
qwen | 32,768 token context | $0.66/M input, $1.00/M output. Ang Qwen2.5-Coder ay ang pinakabagong serye ng Code-Specific Qwen large language models (dating kilala bilang CodeQwen). Nagdadala ang Qwen2.5-Coder ng mga sumusunod na pagpapabuti mula sa CodeQwen1.5: Para malaman pa ang tungkol sa mga resulta ng pagsusuri nito, tingnan ang blog ng Qwen 2.5 CoderOpens in new tab.
Mga tala ng Kapitan
Mga tala mula sa 2026-10-13
Ang Qwen2.5 Coder 32B Instruct ay ang pangunahing code-specific model ng Alibaba, na sinanay sa 5.5 trilyong tokens ng source code at kaugnay na data. Inaangkin ng gumawa na ang kakayahan nitong mag-code ay katumbas ng GPT-4o, isang matapang na pamantayan para sa isang open-weights model sa presyong ito. Angkop ito para sa mga developer na naghahanap ng seryosong coding model na maaari nilang i-self-host o patakbuhin nang mura sa pamamagitan ng API.
Kilalang-kilala sa
- Code generation, pag-aayos, at reasoning na sinanay sa 5.5 trilyong tokens
- Bukas na weights: i-download at patakbuhin sa sarili mong hardware
- Native context window na 131,072 tokens, na pinalalawig gamit ang YaRN
- Pinananatili ang malakas na math at pangkalahatang reasoning kasabay ng coding
- Available sa anim na laki mula 0.5B hanggang 32B para sa iba't ibang hardware budget
Mag-ingat sa
- Ang default config.json ay naglilimita ng context sa 32,768 tokens; kailangan mong mano-manong i-enable ang YaRN para sa mas mahahabang inputs.
- Ang 32B weights ay nangangailangan ng malaking VRAM para patakbuhin nang lokal sa full precision.
- Kailangan ang transformers 4.37.0 o mas bago upang maiwasan ang silent KeyError sa load time.
Pinakamainam para sa
Mga prompt na subukan
Debug a broken function
Narito ang isang Python function na dapat mag-parse ng CSV file at magbalik ng listahan ng dicts, pero tahimik nitong hindi isinasama ang huling row. Hanapin ang bug, ipaliwanag kung bakit ito nangyayari, at ibalik ang naitama na bersyon na may maikling paliwanag sa pag-aayos.
```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
```
Design a small code agent
Sumulat ng minimal na Python agent loop na tumatanggap ng user goal bilang string, tumatawag ng tool na run_shell(cmd) para magpatakbo ng bash commands, binabasa ang output, at nagpapasya kung tatawag ng isa pang tool o magbabalik ng panghuling sagot. Isama ang error handling para sa non-zero exit codes at hard limit na sampung tool calls.
Refactor for readability
I-refactor ang sumusunod na JavaScript upang maging mas madaling basahin at panatilihin. Huwag baguhin ang behavior. Ipaliwanag ang bawat pagbabago sa isang maikling komento sa itaas ng kaukulang linya.
```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}
```
Ihambing sa
- Qwen3.8 Max (0902)Modelong API lang1,000,000 token na konteksto · $2.00/M input, $6.00/M output
- Qwen3.7 PlusModelong API lang1,000,000 token na konteksto · $0.32/M input, $1.28/M output
- Qwen3.6 PlusModelong API lang1,000,000 token na konteksto · $0.33/M input, $1.95/M output
- Qwen3.6 Max PreviewModelong API lang262,144 token na konteksto · $1.03/M input, $6.16/M output
Higit pang mga text model mula sa qwen
Mga tanong na madalas itanong
- Maaari ko bang patakbuhin ang Qwen2.5 Coder 32B nang lokal?
- Oo, bukas ang weights at naka-host sa Hugging Face sa Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Kakailanganin mo ng makina na may sapat na VRAM o RAM para i-load ang 32B model; may mga quantized GGUF versions mula sa komunidad para sa mas mababang memory setup.
- Magkano ang gastos sa API, at gaano kahaba ang context?
- Ang presyo sa OpenRouter ay $0.66 kada milyong input tokens at $1.00 kada milyong output tokens. Ang buong haba ng context ay 131,072 tokens, pero kailangan mong i-enable ang YaRN sa config para magamit ang higit sa 32,768 tokens sa karamihan ng lokal na deployment.
- Paano ikinumpara ang 32B sa mas maliliit na Qwen2.5 Coder sizes?
- Ang Qwen2.5 Coder ay may anim na laki mula 0.5B hanggang 32B; ang 32B ang pinakamalaki at ang benchmark ng gumawa laban sa GPT-4o. Ang mas maliliit ay nagpapalit ng ilang coding capability para sa mas mababang hardware requirements.
Hatol ng KapitanAng pinakamalakas na open-weights coding model na maaari mong i-self-host, sa presyong nagpapahirap gawing makatwiran ang GPT-4o para sa purong code work.
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.
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.
Ang Qwen2.5 Coder 32B Instruct 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, tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat, at buksan ito sa PirateDiffusion o BitVector para subukan.
Higit pang Text / LLM modelHigit pang Text / LLM Teksto / LLMllmqwenpag-codingmga ahentematematikamahabang kontekstolokal
Mag-browse ayon sa pamilya ng model
Mga Text / LLM model
434
Mga Anima model
528
Mga Chroma model
19
Mga Fibo model
2
Mga Flux model
1,496
Mga Flux 2 / Klein model
1,239
Mga Flux 3 model
3
Mga Moss model
3
Mga Iris model
1
Mga MiniMax H3 model
364
Mga Hunyuan model
204
Mga Ideogram model
20
Mga Krea2 model
717
Mga Qwen model
20
Mga Qwen2 model
47
Mga Ltx2 model
153