हम cookies इस्तेमाल करते हैं. Cookies और ब्राउज़र स्टोरेज आपको साइन इन रखते हैं और आपकी प्राथमिकताएं याद रखते हैं। आपकी अनुमति से हम यह भी मापते हैं कि साइट कैसे इस्तेमाल होती है। आप कभी भी । हमारी cookie नीति देखें।

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B

qwen/qwen3-coder

टेक्स्टइनपुट: textTools262K23 जुल॰ 2025 को जोड़ा गया

playground में खोलें Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B के लिए API key पाएं

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B अभी आज़माएं

ऊपर दी गई कीमतों पर आपके बैलेंस से चलता है। नए अकाउंट मुफ्त उपयोग से शुरू होते हैं।

एक API. हर मॉडल.

आज 5 में से 5 मुफ्त मैसेज बाकी, मुफ्त अकाउंट से अतिरिक्त मुफ्त उपयोग और API key मिलती है।मुफ्त अकाउंट बनाएं साइन इन

सेशन लागत $0.00

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B एक नज़र में

इनपुट कीमत 434 टेक्स्ट मॉडल के मीडियन से 33% कम है।
2,62,144 tokens की context window, लंबे दस्तावेज़ों और कई चरणों वाली बातचीत के लिए काफी।
agents और integrations के लिए tool (function) calling सपोर्ट करता है।
schema के साथ structured JSON output सपोर्ट करता है।
एक सामान्य request (1,000 इनपुट / 500 आउटपुट tokens) की लागत लगभग $0.00280 है।

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B के बारे में

Qwen3 Coder 480B A35B, Qwen टीम का एक टेक्स्ट जनरेशन मॉडल है, जिसे 23 जुलाई 2025 को जारी किया गया था। यह विशेष रूप से कोड जनरेशन के लिए बनाया गया Mixture-of-Experts (MoE) मॉडल है, और नाम इसकी आर्किटेक्चर को दर्शाता है: कुल 480 बिलियन पैरामीटर, जिनमें से प्रत्येक फॉरवर्ड पास में लगभग 35 बिलियन सक्रिय होते हैं। प्रोवाइडर इसे एक instruct मॉडल के रूप में वर्णित करता है जो एजेंटिक कोडिंग कार्यों के लिए अनुकूलित है, जिसमें function calling, tool use, और लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग शामिल हैं। इसका नॉलेज कटऑफ 30 जून 2025 है।

मॉडल टेक्स्ट इनपुट स्वीकार करता है और टेक्स्ट आउटपुट लौटाता है, इसलिए यह प्रॉम्प्ट, सोर्स फ़ाइलों, diffs, लॉग्स, और डॉक्युमेंटेशन के साथ काम करता है, न कि इमेज या ऑडियो के साथ। इसका कॉन्टेक्स्ट विंडो 262,144 टोकन है, जो इतना बड़ा है कि एक ही रिक्वेस्ट में पूरे रिपॉज़िटरी, लंबे कन्वर्सेशन हिस्ट्री, या विस्तृत tool transcripts रख सकता है। अधिकतम आउटपुट लंबाई 65,536 टोकन है, इसलिए यह एक ही प्रतिक्रिया में बड़ी कोड फ़ाइलें या मल्टी-स्टेप प्लान तैयार कर सकता है। चूंकि यह कोडिंग के लिए ट्यून किया गया है, इसका सबसे मजबूत व्यवहार प्रोग्रामिंग और tool-driven कार्यों पर दिखता है, न कि ओपन-एंडेड गद्य पर।

ये क्षमताएं काफी विशिष्ट उपयोग मामलों की ओर इशारा करती हैं। एजेंटिक कोडिंग प्राथमिक है: मॉडल तय कर सकता है कि कब function कॉल करना है, संरचित tool आर्गुमेंट emit करना है, और किसी कार्य के कई turns में रीज़निंग जारी रखना है। बड़े कोडबेस पर लॉन्ग-कॉन्टेक्स्ट रीज़निंग refactoring, migration कार्य, और ऐसे प्रश्नों के उत्तर देने के लिए उपयुक्त है जिनमें एक साथ कई फ़ाइलें पढ़नी पड़ती हैं। संरचित आउटपुट और response formats इसे patches, configuration फ़ाइलें, या machine-readable प्लान तैयार करने के लिए उपयोगी बनाते हैं। Tool calling इसे ऐसे assistants के लिए भी उपयुक्त बनाता है जिन्हें APIs query करने, commands चलाने, या चरणों को एक साथ जोड़ने की आवश्यकता होती है।

आप इसे api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से model id "qwen/qwen3-coder" का उपयोग करके कॉल करते हैं, इसलिए मौजूदा OpenAI SDKs और clients केवल base URL और key बदलकर काम करते हैं। यह जिन request parameters का समर्थन करता है वे हैं frequency_penalty, logit_bias, logprobs, max_tokens, min_p, presence_penalty, repetition_penalty, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools, top_k, top_logprobs, और top_p। Tool use और structured outputs दोनों उपलब्ध हैं, यही ऊपर बताए गए एजेंटिक वर्कफ़्लो को व्यवहार में लागू करना संभव बनाता है।

एक सीमा ध्यान देने योग्य है: modality। इनपुट और आउटपुट केवल टेक्स्ट हैं, इसलिए इमेज या ऑडियो पर निर्भर कार्यों के लिए अलग मॉडल चाहिए। 65,536 टोकन की आउटपुट सीमा का मतलब यह भी है कि बहुत बड़े जनरेट किए गए artifacts को कई passes में तैयार करना पड़ सकता है। सामान्य बातचीत या गैर-कोडिंग लेखन के लिए, उन कार्यों के लिए ट्यून किया गया मॉडल बेहतर फिट हो सकता है, जबकि Qwen3 Coder का लक्ष्य कोड और tool-driven कार्य हैं।

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B 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/qwen3-coder" 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/qwen3-coder",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain vector databases in two sentences."
    }
  ]
});
console.log(result.choices[0].message.content);

समर्थित parameters

frequency_penaltylogit_biaslogprobsmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_ktop_logprobstop_p

स्पेसिफिकेशन

Context लंबाई: 2,62,144
अधिकतम आउटपुट: 65,536
इनपुट: text
आउटपुट: text
Knowledge cutoff: 2025-06-30

api14 पर requests · पिछले 7 दिन

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B: अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B API की कीमत कितनी है?: Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B की कीमत इनपुट $1.05 / 1M tokens है। शुल्क आपके USD बैलेंस से सिर्फ सफल requests के लिए कटता है; फेल हुई requests मुफ्त हैं।
Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B की context window कितनी है?: Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B हर request में 2,62,144 tokens तक पढ़ता है, prompt, इतिहास और दस्तावेज़ मिलाकर। यह हर जवाब में 65,536 आउटपुट tokens तक लिखता है।
Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B क्या कर सकता है?: Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B text स्वीकार करता है और text लौटाता है। यह tool calling, structured JSON output सपोर्ट करता है।
अपने कोड से Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B कैसे कॉल करूं?: किसी भी OpenAI SDK को https://api14.com/api/v1 पर पॉइंट करें और model को "qwen/qwen3-coder" पर सेट करें, कोड में और कोई बदलाव नहीं। इस पेज के कोड पैनल से तैयार उदाहरण कॉपी करें।
Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B के विकल्प क्या हैं?: मिलती-जुलती कीमत वाले टेक्स्ट मॉडल: Google: Gemma 2 27B, MiniMax: MiniMax-01, Xiaomi: MiMo-V2.6-Pro। सभी एक ही API key से चलते हैं, इसलिए बदलना बस एक string बदलना है।

Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B कम्युनिटी

नया टॉपिक

इस कम्युनिटी में अभी कोई टॉपिक नहीं है। Qwen: Qwen3 Coder 480B A35B के बारे में पहला टॉपिक खोलें।