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Qwen2.5 Coder 32B Instruct
qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct
Nuestro análisis
Análisis asistido por IA basado en las fuentes siguientes. La idoneidad es una valoración editorial; compruébala con tus propias tareas.
Qwen2.5 Coder 32B Instruct es un modelo de lenguaje causal ajustado por instrucciones y centrado en código, desarrollado por Qwen a partir de la base Qwen2.5-Coder-32B y entrenado con 5,5 billones de tokens. Su ficha reporta mejoras en generación, razonamiento y corrección de código respecto a CodeQwen1.5, manteniendo capacidades matemáticas y generales. Solo procesa texto, ofrece un contexto predeterminado de 32.768 tokens y puede alcanzar 128K mediante escalado YaRN. Las afirmaciones del proveedor, incluida la paridad con GPT-4o, no fueron verificadas de forma independiente en este paquete de fuentes.[1][2]
Puntos fuertes
- El proveedor reporta una sólida capacidad de generación, razonamiento y corrección de código, basada en 5,5 billones de tokens de entrenamiento que incluyen código fuente y datos sintéticos.[2]
- Modelo de chat texto-texto con amplios controles de muestreo en OpenRouter, como temperature, top_p, top_k, seed, stop y response_format.[1]
- Compatibilidad con contextos largos de hasta 131.072 tokens mediante escalado YaRN, más allá de la configuración predeterminada de 32.768 tokens.[2]
Limitaciones
- No había datos de evaluación independientes en este paquete de fuentes; OpenRouter no lista resultados de benchmarks, por lo que afirmaciones como la paridad con GPT-4o siguen sin verificar y requieren validación con cargas reales.[1][2]
- OpenRouter expone el modelo con 32.768 tokens de contexto; alcanzar 128K exige configurar YaRN, lo que la ficha advierte que puede reducir el rendimiento en textos cortos.[1][2]
- Entrada y salida solo de texto, el inglés es el único idioma listado y el corte de conocimiento es 2024-06-30.[1][2]
Dónde utilizarlo
- Sugerencia editorial: asistencia en generación, completado y corrección de código, en línea con los objetivos declarados por el proveedor.[2]
- Sugerencia editorial: flujos de trabajo con agentes de código, que la ficha del modelo menciona como área de aplicación prevista.[2]
- Sugerencia editorial: análisis de código de contexto largo para equipos dispuestos a habilitar el escalado YaRN, sujeto a su propia validación.[2]
Fuentes
- [1] OpenRouter catalog · Qwen2.5 Coder 32B InstructFuentes consultadas: 13 nov 2026
- [2] Model documentation · Qwen2.5 Coder 32B InstructFuentes consultadas: 13 nov 2026
Sobre este modelo
La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.
Qwen2.5-Coder is the latest series of Code-Specific Qwen large language models (formerly known as CodeQwen). Qwen2.5-Coder brings the following improvements upon CodeQwen1.5: - Significantly improvements in **code generation**, **code reasoning**...
Especificaciones
- ID del modelo
- qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct
- Creador
- qwen
- Añadido a OpenRouter
- 11.11.2024
- Longitud de contexto
- 32,768
- Modalidad
- text->text
- Modalidades de entrada
- text
- Modalidades de salida
- text
- Precio por token
- USD por 1M de tokens: entrada $0.660 / salida $1
- Corte de conocimiento
- 30.06.2024
- Fecha de expiración
- —
Tareas y capacidades
Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.
| Tarea | Nota | Capacidad declarada por la fuente |
|---|---|---|
| Calidad general | Sin medición | — |
| Programación | Sin medición | — |
| Agentes | Sin medición | — |
| Escritura | Sin medición | salida: text |
| Razonamiento | Sin medición | — |
| Análisis de documentos | Sin medición | — |
| Visión | Sin medición | — |
| Generación de imágenes | Sin medición | — |
| Audio | Sin medición | — |
| Vídeo | Sin medición | — |
| Embeddings | Sin medición | — |
Evaluaciones
No hay evaluaciones aportadas para este modelo.
Cómo funcionan las notas
Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.
- S — S — 10% superior de la cohorte
- A — A — siguiente 20% de la cohorte
- B — B — siguiente 30% de la cohorte
- C — C — por debajo de la franja B
Proveedores
Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.
| Proveedor | Longitud de contexto | Precio entrada /1M | Precio salida /1M | Latencia p50 (30m, s) | Rendimiento p50 (30m, tok/s) | Disponibilidad (30m) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Cloudflare | 32,768 | $0.660 | $1 | — | — | 100% |
Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026
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