В чем преимущество архитектуры MoE в Qwen3 Coder?

Архитектура Mixture-of-Experts позволяет модели задействовать только нужные группы параметров для конкретной задачи, что обеспечивает высокую точность в программировании при сохранении скорости работы.

Какой объем контекста поддерживает модель на alltokens?

Модель поддерживает внушительное контекстное окно в 262 000 токенов, что позволяет загружать в нее целые репозитории кода или объемную техническую документацию.

Подходит ли модель для вызова функций (function calling)?

Да, Qwen3 Coder специально оптимизирована для агентских сценариев, включая точный вызов функций и использование сторонних инструментов в процессе решения задач.

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B (Бесплатно)

QwenОбновлено: 23 июля 2025 г.

Qwen3 Coder 480B — это мощная MoE-модель, специально оптимизированная для сложного программирования и агентских задач. Благодаря архитектуре Mixture-of-Experts и огромному контекстному окну, она эффективно справляется с многошаговым рассуждением и использованием внешних инструментов.

Использовать через API

Метрики

Вход

— ₽/M

Выход

— ₽/M

Контекст

262k tokens

Параметры

Релиз

23 июля 2025 г.

Поддерживаемые параметры

frequency_penaltymax_tokenspresence_penaltystoptemperaturetool_choicetoolstop_ktop_p

Технический обзор

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это модель генерации кода на базе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE), разработанная командой Qwen. Она оптимизирована для агентных задач программирования, таких как вызов функций, использование инструментов и рассуждение в рамках длинного контекста при работе с репозиториями. Модель содержит в общей сложности 480 миллиардов параметров, из которых 35 миллиардов активны при каждом проходе (используются 8 из 160 экспертов). Стоимость использования через API alltokens зависит от длины контекста. Если объем входного запроса превышает 128 000 токенов, применяется повышенный тариф.

Кодинг

Инструменты

Длинный контекст

Мультимодальность

Веб-автоматизация

Смежные подборки

Модели для программирования Недорогие модели Модели с длинным контекстом

Сравнение с похожими моделями

Модель

Для чего

Контекст

Цена ₽

Модель

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B (Бесплатно)Текущая

Для чего

Контекст

262k

Цена ₽

— / —

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B (Бесплатно)Текущая

262k

— / —

Модель

Qwen: Qwen3.6 Plus Preview (Бесплатно)

Для чего

Обе модели относятся к новому поколению Qwen, но Coder имеет узкую специализацию на разработке и логике кода.

Контекст

Цена ₽

— / —

Qwen: Qwen3.6 Plus Preview (Бесплатно)

Обе модели относятся к новому поколению Qwen, но Coder имеет узкую специализацию на разработке и логике кода.

— / —

Модель

NVIDIA: Nemotron 3 Super (Бесплатно)

Для чего

Используют схожую архитектуру MoE для оптимизации производительности при работе с большими объемами данных.

Контекст

262k

Цена ₽

— / —

NVIDIA: Nemotron 3 Super (Бесплатно)

Используют схожую архитектуру MoE для оптимизации производительности при работе с большими объемами данных.

262k

— / —

Когда выбирать

Необходима разработка сложных программных систем с использованием внешних инструментов и API
Требуется анализ и рефакторинг кода в рамках очень длинного контекста до 262 тысяч токенов
Нужна модель для создания автономных ИИ-агентов, способных выполнять многошаговые технические задачи

Когда не выбирать

Требуется модель для творческого написания художественных текстов или ролевых игр
Необходима работа исключительно с мультимедийным контентом, так как модель ориентирована на текст и код
Нужно решение для простых повседневных диалогов, где избыточна сложная логика MoE-архитектуры