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Qwen2.5 Coder 32B InstructOPEN
Qwen2.5-Coder es la última serie de modelos de lenguaje grande específicos para código Qwen (anteriormente conocido como CodeQwen).
Los precios se actualizan automáticamente; se verifican a diario contra las tarifas oficiales de los proveedores.
- $0.75 por 1M de tokens, asumiendo 3 entradas por 1 salida la convención utilizada por Artificial Analysis
- más barato que el 25% de los 191 modelos open-weight rastreados aquí
- 36 de 51 modelos Alibaba rastreados aquí, desde el más barato
Puntuaciones de referencia y rendimiento
Puntuaciones de referencia independientes para Qwen2.5 Coder 32B Instruct, medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor.
Los modelos en este nivel cuestan $0.2 por 1M de tokens (mediana de 22) — este cuesta $0.75.
Más barato y mejor en este índice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna y 93 más
Acerca de este modelo
Qwen2.5 Coder 32B Instruct es un modelo de IA open-weight de Alibaba. Puede descargarlo y alojarlo usted mismo (self-host) de forma gratuita; los precios a continuación son precios de lista de hosted-API, rastreados diariamente, para cuando prefiera la comodidad sobre el self-hosting.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen2.5 Coder 32B Instruct es un modelo de lenguaje de IA de Alibaba. Es open-weight: puede descargarlo y ejecutarlo en su propio hardware, de forma gratuita. Obtiene 6.9 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.
¿Es Qwen2.5 Coder 32B Instruct gratuito?
Los pesos son gratuitos y abiertos — puedes autoalojar Qwen2.5 Coder 32B Instruct y no pagar nada por token. Si prefieres una API alojada, los precios son $0.66 por millón de tokens de entrada y $1 por millón de tokens de salida.
¿En qué es bueno Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan 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%.
¿Puedo autoalojar Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Sí. Qwen2.5 Coder 32B Instruct tiene open weights, por lo que puede descargarlo y ejecutarlo en su propia GPU o servidor con herramientas como Ollama, vLLM o llama.cpp — sin costo por token.