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Qwen2.5 Coder 32B Instruct

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

テキスト入力: text33K2024/11/11に追加

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セッション費用 $0.00

Qwen2.5 Coder 32B Instructの概要

入力料金はテキストモデル434件の中央値より47%高くなっています。
コンテキストウィンドウは32,768トークン。長いドキュメントや複数ターンの会話にも十分です。
一般的なリクエスト（入力1,000 / 出力500トークン）の費用は約$0.00406です。

Qwen2.5 Coder 32B Instructについて

Qwen2.5 Coder 32B Instruct は、Qwen によるコードに特化した大規模言語モデルであり、このモデルシリーズは以前 CodeQwen として知られていました。プロバイダーによって 2024 年 11 月 11 日にリリースされ、テキストカテゴリに属するため、画像や音声ではなく言語処理のために作られています。「Instruct」という接尾辞は、指示に従うように調整されていることを意味し、生の補完ではなくアシスタント形式のコーディングタスクに適したバリアントです。知識のカットオフは 2024 年 6 月 30 日であるため、それ以降のものはトレーニング中にモデルが見た範囲外です。

このモデルはテキストを入力として受け取り、テキストを出力し、コンテキストウィンドウは 32,768 トークン、最大出力は 29,491 トークンです。この組み合わせはコーディング作業において重要です。大きなコンテキストにより、複数のファイル、長い diff、または詳細な仕様を質問と一緒に貼り付けることができ、余裕のある出力上限により、完全な関数、複数ファイルのパッチ、または長い説明を 1 回の応答で生成できます。プロバイダーは Qwen2.5-Coder シリーズが CodeQwen1.5 と比較してコード生成とコード推論において大幅な改善を提供すると説明しており、これがこのモデルの目的の核心です。

これらの能力は、かなり明確な用途を示しています。関数やモジュールを説明して動作するコードを返してもらうコード生成が主な用途です。コード推論は、なじみのないスニペットが何をするかを説明する、呼び出しチェーンを通してバグを追跡する、変更のエッジケースをレビューするといったタスクをカバーします。コンテキストウィンドウが大きいため、複数ファイルにまたがるリファクタリング、既存の実装に対するテストの作成、言語間のコード変換、diff からのドキュメントやコミットメッセージの生成にも使用できます。これはテキストモデルであるため、UI のスクリーンショットを読み取ったり図を解析したりすることはできません。それらは言葉で説明する必要があります。

モデル id「qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct」を使用して、api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。インターフェースは OpenAI の chat completions の形式に従っているため、既存の OpenAI クライアントを api14 のベース URL に向け、モデル id だけを変更できます。サポートされるリクエストパラメータは frequency_penalty、logit_bias、max_tokens、min_p、presence_penalty、repetition_penalty、response_format、seed、stop、temperature、top_k、top_p です。実際には、サンプリング動作のために temperature と top_p を設定し、応答長を制限するために max_tokens を設定し、区切り文字ベースのワークフローには stop を、再現可能な出力が必要なときには seed を、JSON などの構造化出力が必要なときには response_format を設定します。ペナルティと min_p は、繰り返しと低確率トークンをより細かく制御でき、長いコードブロックを生成するときに役立ちます。

留意すべき主な制約は 32,768 トークンのコンテキストです。リポジトリやドキュメントセットがそれより大きい場合は、全体ではなく関連するセクションだけを取得して渡す必要があります。また、このモデルはテキスト専用であるため、視覚的入力に依存するタスクには別のアプローチが必要です。一般的な会話や非コーディングの文章作成には、より広範な汎用モデルの方が適しているかもしれませんが、コンテキスト制限内でのコード生成とコード推論には、このモデルが直接的な選択肢です。

Qwen2.5 Coder 32B Instruct APIの呼び出し方

ダッシュボードでAPIキーを作成します。
お使いの言語の公式openai SDKをインストールします。
baseURLをhttps://api14.com/api/v1に、modelを"qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct"に設定します。

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);

対応パラメーター

frequency_penaltylogit_biasmax_tokensmin_ppresence_penaltyrepetition_penaltyresponse_formatseedstoptemperaturetop_ktop_p

仕様

コンテキスト長: 32,768
最大出力: 29,491
入力: text
出力: text
知識のカットオフ: 2024-06-30

api14でのリクエスト数 · 過去7日間

Qwen2.5 Coder 32B Instruct：よくある質問

Qwen2.5 Coder 32B Instruct APIの料金は？: Qwen2.5 Coder 32B Instructの料金は入力 $2.31 / 100万トークンです。USD残高から差し引かれるのは成功したリクエストのみで、失敗したリクエストは無料です。
Qwen2.5 Coder 32B Instructのコンテキストウィンドウは？: Qwen2.5 Coder 32B Instructは1リクエストあたり最大32,768トークン（プロンプト、履歴、ドキュメントの合計）を読み取れます。 1回のレスポンスで最大29,491トークンを出力します。
Qwen2.5 Coder 32B Instructで何ができますか？: Qwen2.5 Coder 32B Instructはtextを入力として受け付け、textを返します。
コードからQwen2.5 Coder 32B Instructを呼び出すには？: 任意のOpenAI SDKの接続先をhttps://api14.com/api/v1にして、modelを"qwen/qwen-2.5-coder-32b-instruct"に設定するだけです。他のコード変更は不要です。このページのコードパネルからすぐ使える例をコピーできます。
Qwen2.5 Coder 32B Instructの代替モデルは？: 同程度の料金のテキストモデル：Perceptron: Perceptron Mk1.5, Perceptron: Perceptron Mk1, Thinking Machines: Inkling Small。どれも同じAPIキーで動くので、文字列を1つ変えるだけで切り替えられます。

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