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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**...
Context Window
33K tokens
Preço Input/1M
—
Preço Output/1M
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Parâmetros
—
Resultados do Qwen2.5 Coder 32B Instruct nos principais benchmarks de avaliação de modelos de IA. Scores mais altos indicam melhor performance.
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| LiveCodeBench | 30.0 | 100.0 | — |
| SciCode | 27.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| MMLU-Pro | 64.0 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| AA Intelligence Index | 12.9 | 100.0 | — |
| Benchmark | Score | Máximo | Metodologia |
|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 42.0 | 100.0 | — |
| HLE | 4.0 | 100.0 | — |
O Qwen2.5 Coder 32B Instruct é um modelo de inteligência artificial desenvolvido pela Alibaba, classificado como modelo de linguagem (LLM). Focado em processamento de texto e geração de linguagem natural. Como modelo de código aberto, está disponível para download, personalização e deploy on-premises. Com uma janela de contexto de 33K tokens, é adequado para processamento de documentos de médio porte como artigos, relatórios e seções de código.
O Qwen2.5 Coder 32B Instruct não tem precificação pública disponível no momento. Alguns modelos oferecem acesso via planos enterprise ou programas de pesquisa. Consulte o site oficial da Alibaba para informações atualizadas sobre disponibilidade e preços.
Para o mercado brasileiro, é importante considerar o IOF de 6,38% sobre transações internacionais e a variação cambial do dólar.
O Qwen2.5 Coder 32B Instruct foi avaliado em 6 benchmarks diferentes, cobrindo categorias como Coding, Knowledge, overall, Reasoning. Os resultados mostram performance moderada nas avaliações disponíveis.
É importante notar que benchmarks medem aspectos específicos e não capturam toda a experiência de uso. Fatores como qualidade da resposta em português, aderência a instruções complexas e comportamento em conversas longas variam significativamente entre modelos e nem sempre são refletidos nos scores padrão.
O Qwen2.5 Coder 32B Instruct é adequado para diversas aplicações de inteligência artificial: geração de texto, resumo, tradução e assistência geral.
No ecossistema de modelos de IA em 2026, o Qwen2.5 Coder 32B Instruct compete diretamente com modelos de nível similar. A Alibaba compete neste segmento contra OpenAI, Anthropic, Google e Meta. A escolha entre modelos depende do caso de uso específico, orçamento, requisitos de latência e necessidade de funcionalidades como multimodalidade e tool calling.
Para uma comparação detalhada lado a lado, utilize nossa ferramenta de comparação ou consulte o ranking geral de modelos.
Para usuários brasileiros, a performance em português é um critério fundamental na escolha de um modelo de IA. A maioria dos benchmarks internacionais testa apenas em inglês, o que pode mascarar diferenças significativas na qualidade de resposta em outros idiomas. O Qwen2.5 Coder 32B Instruct suporta múltiplos idiomas, mas a qualidade em português brasileiro pode variar dependendo da tarefa específica.
Recomendamos testar o modelo com prompts representativos do seu caso de uso em português antes de tomar uma decisão. O SWEN.AI está desenvolvendo um benchmark proprietário em PT-BR com tarefas aderentes ao mercado brasileiro para fornecer comparações mais precisas.
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**...
O Qwen2.5 Coder 32B Instruct não tem precificação pública por token disponível no momento. Consulte o site oficial da Alibaba para informações atualizadas.
A maioria dos modelos de IA modernos, incluindo o Qwen2.5 Coder 32B Instruct, suporta português brasileiro. No entanto, a qualidade pode variar — modelos como Claude e Gemini tendem a ter melhor performance em PT-BR. Recomendamos testar com prompts específicos do seu caso de uso.
Nos benchmarks disponíveis, o Qwen2.5 Coder 32B Instruct obteve scores como: LiveCodeBench: 30/100, SciCode: 27/100, MMLU-Pro: 64/100. Consulte a tabela completa acima para comparação detalhada.
Sim, o Qwen2.5 Coder 32B Instruct é um modelo de código aberto. Isso significa que você pode fazer deploy on-premises, personalizar via fine-tuning e ter controle total sobre os dados. Verifique a licença específica no repositório oficial.
Última atualização: 29 de maio de 2026 • Ver metodologia →