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Qwen2.5 Coder 32B InstructOPEN
Qwen2.5-Coder ist die neueste Serie von Code-spezifischen Qwen großen Sprachmodellen (ehemals bekannt als CodeQwen).
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $0.75 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 25% der 191 Open-Weight-Modelle, die hier verfolgt werden
- 36 von 51 Alibaba Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Qwen2.5 Coder 32B Instruct, gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.2 pro 1M Tokens (Median von 22) — dieses kostet $0.75.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna und 93 mehr
Über dieses Modell
Qwen2.5 Coder 32B Instruct ist ein open-weight KI-Modell von Alibaba. Sie können es kostenlos herunterladen und selbst hosten; die unten aufgeführten Preise sind die Hosted-API-Listenpreise, die täglich aktualisiert werden, für den Fall, dass Sie Bequemlichkeit dem Selbsthosten vorziehen.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen2.5 Coder 32B Instruct ist ein KI-Sprachmodell von Alibaba. Es ist open-weight: Sie können es herunterladen und auf Ihrer eigenen Hardware kostenlos ausführen. Es erzielt 6.9 im Artificial Analysis Intelligenzindex.
Ist Qwen2.5 Coder 32B Instruct kostenlos?
Die Gewichte sind kostenlos und offen — Sie können Qwen2.5 Coder 32B Instruct selbst hosten und zahlen nichts pro Token. Wenn Sie eine gehostete API bevorzugen, betragen die Listenpreise 0,66 $ pro Million Eingabetokens und 1 $ pro Million Ausgabetokens.
Worin ist Qwen2.5 Coder 32B Instruct gut?
Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 41.7%, MMLU-Pro 63.5%, Humanity's Last Exam 3.5%, LiveCodeBench 29.5%, SciCode 27.1%, MATH-500 76.7%, AIME 12%.
Kann ich Qwen2.5 Coder 32B Instruct selbst hosten?
Ja. Qwen2.5 Coder 32B Instruct hat open weights, sodass Sie es herunterladen und auf Ihrer eigenen GPU oder Ihrem Server mit Tools wie Ollama, vLLM oder llama.cpp ausführen können — ohne Kosten pro Token.