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Qwen2.5 Coder 32B Instruct

qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct

टेक्स्टइनपुट: text33K11 नव॰ 2024 को जोड़ा गया

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Qwen2.5 Coder 32B Instruct एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 47% ज़्यादा है।
32,768 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00406 है।

Qwen2.5 Coder 32B Instruct के बारे में

Qwen2.5 Coder 32B Instruct, Qwen का एक कोड-केंद्रित बड़ा भाषा मॉडल है, जिसे पहले CodeQwen के नाम से जाना जाता था। इसे प्रदाता ने 11 नवंबर 2024 को जारी किया था और यह टेक्स्ट श्रेणी में आता है, इसलिए यह छवियों या ऑडियो के बजाय भाषा कार्यों के लिए बनाया गया है। "Instruct" प्रत्यय का अर्थ है कि इसे निर्देशों का पालन करने के लिए ट्यून किया गया है, यही वह वेरिएंट है जो आप असिस्टेंट-शैली के कोडिंग कार्यों के लिए चाहते हैं, न कि कच्चे कम्प्लीशन के लिए। इसका ज्ञान कटऑफ 30 जून 2024 है, इसलिए उस तारीख के बाद की कोई भी चीज़ मॉडल के प्रशिक्षण के दौरान देखी गई सामग्री से बाहर है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट लेता है और टेक्स्ट आउटपुट देता है, जिसमें 32,768 टोकन की कॉन्टेक्स्ट विंडो और 29,491 टोकन का अधिकतम आउटपुट है। यह संयोजन कोडिंग कार्यों के लिए महत्वपूर्ण है: बड़ा कॉन्टेक्स्ट आपको अपने प्रश्न के साथ कई फ़ाइलें, एक लंबा diff, या एक विस्तृत विवरण पेस्ट करने देता है, जबकि उदार आउटपुट सीमा एक ही प्रतिक्रिया में पूर्ण फ़ंक्शन, मल्टी-फ़ाइल पैच, या लंबी व्याख्याओं की अनुमति देती है। प्रदाता Qwen2.5-Coder श्रृंखला को CodeQwen1.5 की तुलना में कोड जनरेशन और कोड रीज़निंग में महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करने वाली बताता है, जो इस मॉडल का मूल उद्देश्य है।

ये क्षमताएं उपयोगों के एक स्पष्ट समूह की ओर इशारा करती हैं। कोड जनरेशन, जहां आप एक फ़ंक्शन या मॉड्यूल का वर्णन करते हैं और कार्यशील कोड प्राप्त करते हैं, प्राथमिक उपयोग है। कोड रीज़निंग में यह समझाना शामिल है कि कोई अपरिचित स्निपेट क्या करता है, कॉल चेन के माध्यम से बग का पता लगाना, या एज केस के लिए किसी बदलाव की समीक्षा करना। चूंकि कॉन्टेक्स्ट विंडो बड़ी है, आप इसे कई फ़ाइलों में रीफैक्टरिंग, मौजूदा इम्प्लीमेंटेशन के विरुद्ध टेस्ट लिखने, भाषाओं के बीच कोड अनुवाद करने, या diff से दस्तावेज़ीकरण और कमिट संदेश जनरेट करने के लिए भी उपयोग कर सकते हैं। यह एक टेक्स्ट मॉडल है, इसलिए यह UI के स्क्रीनशॉट नहीं पढ़ेगा या आरेखों को पार्स नहीं करेगा; आपको उन्हें शब्दों में वर्णित करना होगा।

आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि इंटरफ़ेस OpenAI chat completions के स्वरूप का अनुसरण करता है, आप एक मौजूदा OpenAI क्लाइंट को api14 के बेस URL पर इंगित कर सकते हैं और केवल मॉडल आईडी बदल सकते हैं। यह जिन अनुरोध पैरामीटर का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, logit_bias, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, temperature, top_k और top_p। व्यवहार में आप सैंपलिंग व्यवहार के लिए temperature और top_p सेट करेंगे, प्रतिक्रिया की लंबाई सीमित करने के लिए max_tokens, डेलिमीटर-आधारित वर्कफ़्लो के लिए stop, पुनरुत्पादक आउटपुट चाहने पर seed, और JSON जैसे संरचित आउटपुट की आवश्यकता होने पर response_format। पेनल्टी और min_p आपको पुनरावृत्ति और कम-संभावना वाले टोकन पर बेहतर नियंत्रण देते हैं, जो लंबे कोड ब्लॉक जनरेट करते समय उपयोगी है।

ध्यान में रखने योग्य मुख्य बाधा 32,768 टोकन का कॉन्टेक्स्ट है। यदि आपका रिपॉजिटरी या दस्तावेज़ सेट उससे बड़ा है, तो आपको पूरी चीज़ के बजाय केवल प्रासंगिक अनुभागों को पुनःप्राप्त करके पास करना होगा। मॉडल भी केवल-टेक्स्ट है, इसलिए दृश्य इनपुट पर निर्भर कार्यों के लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होगी। सामान्य बातचीत या गैर-कोडिंग लेखन के लिए, एक व्यापक सामान्य-उद्देश्य वाला मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, लेकिन कॉन्टेक्स्ट सीमा के भीतर कोड जनरेशन और कोड रीज़निंग के लिए, यह मॉडल सीधा विकल्प है।

Qwen2.5 Coder 32B Instruct API कैसे कॉल करें

अपने dashboard में API key बनाएं।
अपनी भाषा के लिए आधिकारिक openai SDK इंस्टॉल करें।
baseURL को https://api14.com/api/v1 और model को "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct" पर सेट करें।

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api14.com/api/v1",
  apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});

const result = await client.chat.completions.create({
  "model": "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 32,768
अधिकतम आउटपुट: 29,491
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2024-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen2.5 Coder 32B Instruct: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen2.5 Coder 32B Instruct API की कीमत कितनी है?: Qwen2.5 Coder 32B Instruct की कीमत इनपुट $2.31 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen2.5 Coder 32B Instruct की context window कितनी है?: Qwen2.5 Coder 32B Instruct हर request में 32,768 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 29,491 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen2.5 Coder 32B Instruct क्या कर सकता है?: Qwen2.5 Coder 32B Instruct text स्वीकार करता है और text लौटाता है।
अपने कोड से Qwen2.5 Coder 32B Instruct कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen2.5 Coder 32B Instruct के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Perceptron: Perceptron Mk1.5, Perceptron: Perceptron Mk1, Thinking Machines: Inkling Small। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

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