A
Qwen2.5 Coder 32B InstructOPEN
Qwen2.5-Coder é a mais recente série de modelos de linguagem grande específicos para código da Qwen (anteriormente conhecido como CodeQwen).
Os preços são atualizados automaticamente — verificados diariamente em relação aos preços de lista dos provedores.
- $0.75 por 1M de tokens, assumindo 3 entradas para 1 saída a convenção usada pela Artificial Analysis
- mais barato que 25% dos 191 modelos open-weight rastreados aqui
- 36 de 51 modelos Alibaba rastreados aqui, do mais barato
Benchmarks & performance
Pontuações de benchmark independentes para Qwen2.5 Coder 32B Instruct, medidas pela Artificial Analysis. Quanto maior, melhor.
Modelos neste nível custam $0.2 por 1M de tokens (mediana de 22) — este custa $0.75.
Mais barato e melhor neste índice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna e 93 a mais
Sobre este modelo
Qwen2.5 Coder 32B Instruct é um modelo de IA open-weight da Alibaba. Você pode baixá-lo e hospedá-lo gratuitamente; os preços abaixo são os preços de lista da API hospedada, rastreados diariamente, para quando você preferir conveniência em vez de self-hosting.
Perguntas frequentes
O que é Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Qwen2.5 Coder 32B Instruct é um modelo de linguagem de IA da Alibaba. É open-weight: você pode baixá-lo e executá-lo em seu próprio hardware, gratuitamente. Ele pontua 6.9 no índice de inteligência Artificial Analysis.
O Qwen2.5 Coder 32B Instruct é gratuito?
Os pesos são gratuitos e abertos — você pode auto-hospedar o Qwen2.5 Coder 32B Instruct e não pagar nada por token. Se preferir uma API hospedada, os preços são $0.66 por milhão de tokens de entrada e $1 por milhão de tokens de saída.
Para que serve o Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Benchmarks independentes da Artificial Analysis dão a ele 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-hospedar o Qwen2.5 Coder 32B Instruct?
Sim. Qwen2.5 Coder 32B Instruct tem open weights, então você pode baixá-lo e executá-lo em sua própria GPU ou servidor com ferramentas como Ollama, vLLM ou llama.cpp — sem custo por token.