Alibaba
Qwen3 Coder Plus
Проприетарное обновление открытой по весам модели Qwen3 Coder 480B A35B от Alibaba.
- Вход
- 68,36 ₽
- Выход
- 273,46 ₽
- Кэш
- 13,67 ₽
- Интеллект
- 11,9
- Доступность
- 100%
alibaba/qwen3-coder-plusДанные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 68,36 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 273,46 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 13,67 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
Проприетарное обновление открытой по весам модели Qwen3 Coder 480B A35B от Alibaba. Ориентированная в первую очередь на программирование агентная модель с развитым использованием инструментов и управлением средой для автономного программирования; при этом сохраняет способности к общим задачам.
- Релиз
Характеристики
- 7 октября: 100%100%7 октября
- 8 октября: нет данных—8 октября
- 9 октября: 100%100%9 октября
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 128 000 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 65 536 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- Операции
- Текстовый диалог
- Возможности модели
- Потоковый ответ, Вызов инструментов, Вызов функций, Структурированный ответ, Ответ в JSON
Контрольные показатели
Artificial Analysis
13 показателей · проверено
- Индекс интеллекта
- 11,9 индексСводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.145,7 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)45,7 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
- GPQA Diamond (архивный)61,8 %
Научные рассуждения уровня выпускника
Математика
- AIME47,7 %
Американский пригласительный экзамен по математике
- Math-50094,2 %
Набор задач для проверки решения разнообразных математических задач
Рассуждения
- AIME 202539,3 %
- HLE4,5 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Рассуждение
- IFBench40,5 %
Тест на следование инструкциям
Программирование
- LiveCodeBench58,5 %
Бенчмарк по программированию без загрязнения данных
- Terminal-Bench Hard (архивный)18,9 %
Устаревший резервный вариант · Агентное программирование и работа в терминале
Знания
- MMLU-Pro78,8 %
Профессиональные и академические предметные знания
Агентная работа
- T²-Bench Telecom (архивный)43,6 %
Устаревший резервный вариант · Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "alibaba/qwen3-coder-plus",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))





