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Qwen2.5 Coder 32B InstructOPEN
Qwen2.5-Coder è l'ultima serie di modelli di linguaggio di grandi dimensioni specifici per il codice (precedentemente conosciuti come CodeQwen).
I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.
- $0.75 per 1M token, assumendo 3 input per 1 output la convenzione utilizzata da Artificial Analysis
- più economico del 25% dei 191 modelli open-weight monitorati qui
- 36 di 51 modelli Alibaba monitorati qui, dal più economico
Benchmark e prestazioni
Punteggi di benchmark indipendenti per Qwen2.5 Coder 32B Instruct, misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.
I modelli a questo livello costano $0.2 per 1M token (mediana di 22) — questo costa $0.75.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna e 93 in più
Informazioni su questo modello
Qwen2.5 Coder 32B Instruct è un modello AI open-weight di Alibaba. Può scaricarlo e self-hostarlo gratuitamente; i prezzi sotto riportati sono i prezzi di listino delle API hosted, tracciati quotidianamente, per quando preferisce la comodità rispetto al self-hosting.
Domande frequenti
Che cos'è Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen2.5 Coder 32B Instruct è un modello di linguaggio AI di Alibaba. È open-weight: può scaricarlo ed eseguirlo sul proprio hardware, gratuitamente. Ottiene 6.9 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct è gratuito?
I pesi sono gratuiti e aperti — puoi auto-ospitare Qwen2.5 Coder 32B Instruct e non pagare nulla per token. Se preferisci un'API ospitata, i prezzi sono $0.66 per milione di token in input e $1 per milione di token in output.
A cosa serve Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%.
Posso auto-ospitare Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Sì. Qwen2.5 Coder 32B Instruct ha open weights, quindi può scaricarlo e eseguirlo sul suo GPU o server con strumenti come Ollama, vLLM o llama.cpp — senza costi per token.