Sari la conținut
Toate modelele
Adăugare planificată Q3 2026. Acest model nu este încă rutabil prin Router by MP. Înscrie-te la notificare ca să primești cheia de îndată ce e activat.Înscrie-te la notificare
Alibaba · Qwen · Chat și text

Qwen Coder 2.5

Modelul Alibaba pentru cod — planificat pentru Router în Q3 2026.

~$0.30 in / $1.20 out · per 1M unități de procesare≈ 5.3 MDLvezi /pricing/models pentru tariful live →
128K tokens
Context window
16K tokens
Max output
0
Input modalities
per 1M unități de procesare
Unitate facturare

Ce este Qwen Coder 2.5

Qwen Coder 2.5 este iterația 2025 a familiei Alibaba pentru cod, care performează surprinzător de bine pe benchmark-uri publice — depășește unele modele OpenAI/Anthropic vechi la HumanEval și MBPP. Avantajele potențiale: preț accesibil, fereastră 128k unități de procesare, suport bun pentru multiple limbaje (Python, Java, C++, Go). Provocările pentru Moldova: latența pentru utilizatori europeni (servere Alibaba în Asia/SUA), conformitate GDPR mai puțin clară decât la furnizorii vestici, limba română mai modestă. Integrarea Router pentru Q3 2026 va include verificare GDPR și optimizare latență prin servere EU. Până atunci, gpt-5.1-codex prin Router este alegerea naturală.

Capabilități unice

Ce te diferențiază când folosești Qwen Coder 2.5

  • Specializat pe cod — antrenat pe 5.5T tokens cod și text tehnic
  • Open-weights Apache 2.0
  • Top open-source pe HumanEval în categoria 32B parametri
  • Suport 92 limbaje programare
  • Context 128K pentru repository-wide refactor

Limitări de știut înainte să cumperi

  • ·Nu e încă disponibil în Router by MP — planificat Q3 2026, folosește gpt-5.1-codex
  • ·Latență mai mare din Europa (servere Alibaba)
  • ·Conformitate GDPR mai puțin clară
  • ·Limba română mai modestă față de modelele vestice

Performanță pe benchmark-uri publice

Scoruri verificabile Qwen Coder 2.5

Doar benchmark-uri cu sursă publică citabilă (model card, blog oficial, leaderboard independent). Click pe card → sursa originală.

Toate scorurile sunt din surse publice (model cards, blog-uri oficiale, leaderboard-uri independente). Click pe card → sursa originală.

Cum funcționează

Cum funcționează Qwen Coder 2.5 pe înțelesul tuturor

Schemă simplificată — fără jargon. Trimiți o cerere, modelul o descompune, calculează răspunsul, ți-l întoarce. Restul e arhitectură internă pe care nu trebuie s-o cunoști pentru a-l folosi.

TText intrare„Rezumă contractultokUnitățitokenizareAtențiecontext + greutățiGenerarecuvânt cu cuvântRăspunscătre aplicație

Flux text simplificat: text intră, e descompus în unități de procesare, modelul calculează atenția pe context, apoi generează răspunsul cuvânt cu cuvânt.

Cazuri reale de utilizare

Cele mai bune scenarii pentru Qwen Coder 2.5

Pentru fiecare scenariu: industria, volumul tipic, costul estimat, și — dacă e cazul — modelul alternativ recomandat.

Cod · Dev tools cost-eficient

Asistent IDE open-weights

Cursor/Aider cu Qwen Coder — alternativă deschisă la Codex.

Volum tipic30.000 cereri / lună
Cost estimat~$10-40/lună≈ 176-704 MDL
Cod · Limbaje multi

Cod în 92 limbaje

Mai bun decât DeepSeek pe limbaje exotice (Erlang, OCaml, Haskell).

Volum tipic3.000 cereri / lună
Cost estimat~$5-20/lună≈ 88-352 MDL
Agent · Code review

Bot review PR cu cost mic

Detectare bug-uri + sugestii style.

Volum tipic500 PR / lună
Cost estimat~$3-12/lună≈ 53-211 MDL
Automatizare · Test gen

Generare unit tests + e2e

Vitest, Playwright, JUnit cu coverage bun.

Volum tipic1.000 sesiuni / lună
Cost estimat~$3-15/lună≈ 53-264 MDL
Date · SQL gen

Generare query-uri SQL complexe

Conversie natural language → Postgres/MySQL/Snowflake.

Volum tipic5.000 query / lună
Cost estimat~$3-12/lună≈ 53-211 MDL

Cost lunar estimat

Calculator interactiv pentru Qwen Coder 2.5

Calculator interactiv

Cât te-ar costa Qwen Coder 2.5 pe lună

Scenariile sunt presetate, dar trage de sliders ca să modelezi propriul tău consum. Calculul folosește tariful Pro tier post-markup — exact ce vezi pe /pricing/models.

Context cod + edit.

30K
101.0M
2.5K tk
100 tk32K tk
1.2K tk
50 tk16K tk
Cost total estimat
$65.7
≈ 1157 MDL la cursul BNM
/ lună · 30K cereri
Tokens intrare$22.5≈ 396 MDL
Tokens ieșire$43.2≈ 761 MDL
Per cerere~$0.002≈ 0.04 MDL
Tarif client-facing (Pro tier post-markup). Free/Starter/Business au prețuri diferite — vezi /pricing/models pentru tariful exact al planului tău.

Alege bine

Când să alegi Qwen Coder 2.5 vs alternative

Fără bare arbitrare 92/85. Doar explicații concrete pe baza forțelor reale ale fiecărui model. Pentru toate alternativele ai pagină separată cu același nivel de detaliu.

AlternativăAlege Qwen Coder 2.5 când…Mai bine alternativa când…
DeepSeek Coder v2
DeepSeek
Vezi
Suport mai bun pe limbaje exotice + Apache 2.0.
Calitate ușor mai bună pe HumanEval clasic + ecosistem DeepSeek matur.
gpt-5.1-codex
OpenAI
Vezi
Open-weights + cost extrem de mic.
Calitate pe cod foarte complex + ecosistem OpenAI.
Codestral Mamba
Mistral
Vezi
Calitate mai bună pe HumanEval clasic.
Latență ultra-mică pentru autocompletare în IDE.

Specificații comparative

Date reale, fără speculații

Tabel cu prețuri client-facing și caracteristici tehnice publice — nu scoruri agregate pe care nu le poți verifica.

Specificație
Qwen Coder 2.5
aici
gpt-5.1-codex
vezi pagina →
DeepSeek Coder v2
vezi pagina →
Codestral Mamba
vezi pagina →
BrandAlibabaOpenAIDeepSeekMistral
Preț input / 1M tokens$0.300≈ 5.3 MDL$4.80≈ 84.5 MDL$0.140≈ 2.5 MDL$0.250≈ 4.4 MDL
Preț output / 1M tokens$1.20≈ 21.1 MDL$28.80≈ 507 MDL$0.280≈ 4.9 MDL$0.750≈ 13.2 MDL
Context max128K tk200K tk128K tk256K tk
Output max16K tk66K tk16K tk16K tk
Vision
Audio (input)
Knowledge cut-off2025-06
Integrare în orice unealtă

O cheie. 26+ unelte. Zero efort de migrare.

Router by MP e compatibil 100% cu API-ul OpenAI. Orice unealtă, framework sau platformă care folosește OpenAI SDK funcționează identic cu cheia ta Router by MP — schimbi o singură linie (baseURL) și gata. Iată cum integrezi Qwen Coder 2.5 în cele mai populare unelte.

Pont Qwen Coder 2.5: Qwen Coder e disponibil pe multiple endpoints (Alibaba DashScope, Together, Fireworks). Prin Router by MP rutezi la cel mai bun preț/latență fără să schimbi codul.

Vercel AI SDK · OpenAI SDK · LangChain · LlamaIndex · FastAPI · Next.js

Vercel AI SDK
Streaming React + Next.js. Cel mai folosit framework AI front-end în 2026.
app/api/chat/route.ts
import { streamText } from "ai";
import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";

const router = createOpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
});

export async function POST(req: Request) {
  const { messages } = await req.json();
  const result = streamText({
    model: router("qwen-coder-2-5"),
    messages,
  });
  return result.toDataStreamResponse();
}
OpenAI SDK (Node.js)
Drop-in pentru orice cod scris pentru OpenAI direct. Zero refactor.
client.ts
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",   // <— singura linie diferită
});

const r = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen-coder-2-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Salut!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);
OpenAI SDK (Python)
Cel mai stabil SDK Python pentru orice provider OpenAI-compatible.
client.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

r = client.chat.completions.create(
    model="qwen-coder-2-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Salut!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)
LangChain (Python)
RAG, agenți, chain-uri complexe — toate prin Router.
rag.py
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="qwen-coder-2-5",
    openai_api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    openai_api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

resp = llm.invoke("Răspunde în română.")
print(resp.content)
LangChain (JS)
Versiunea JavaScript — același API ca Python.
agent.ts
import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";

const llm = new ChatOpenAI({
  model: "qwen-coder-2-5",
  apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
  configuration: { baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1" },
});

const r = await llm.invoke("Răspunde în română.");
console.log(r.content);
LlamaIndex
RAG la scară. Indexare semantică + retrieval + LLM, totul prin Router.
rag_index.py
from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    model="qwen-coder-2-5",
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    api_base="https://api.megapromoting.com/v1",
)

print(llm.complete("Generează un titlu pentru articol despre AI în Moldova"))
FastAPI proxy
Endpoint back-end care expune Router în propria ta aplicație.
main.py
from fastapi import FastAPI
from openai import AsyncOpenAI

app = FastAPI()
client = AsyncOpenAI(
    api_key=os.environ["ROUTER_API_KEY"],
    base_url="https://api.megapromoting.com/v1",
)

@app.post("/chat")
async def chat(prompt: str):
    r = await client.chat.completions.create(
        model="qwen-coder-2-5",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return {"text": r.choices[0].message.content}
Next.js Server Action
Apel direct din componente React, fără API route separat.
app/actions.ts
"use server";

import OpenAI from "openai";

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

export async function summarize(text: string) {
  const r = await client.chat.completions.create({
    model: "qwen-coder-2-5",
    messages: [
      { role: "system", content: "Rezumi text în 3 puncte." },
      { role: "user", content: text },
    ],
  });
  return r.choices[0].message.content;
}
Folosești deja OpenAI direct?

Schimbarea către Router by MP înseamnă o singură linie: baseURL = "https://api.megapromoting.com/v1". Toate apelurile existente continuă să funcționeze. Facturarea trece pe MDL prin e-Factura, fără cont OpenAI / Anthropic / Google separat.

Toate integrările

Quickstart

Exemplu de cod canonic pentru Qwen Coder 2.5

Endpoint OpenAI-compatible. Schimbi doar baseURL și apiKey — restul codului rămâne identic cu provider-ul original.

qwen-coder-2-5.ts
typescript
1import OpenAI from "openai";
2
3// Până la integrarea Qwen Coder (Q3 2026), folosește gpt-5.1-codex prin Router
4const client = new OpenAI({
5 apiKey: process.env.ROUTER_API_KEY,
6 baseURL: "https://api.megapromoting.com/v1",
7});
8
9const r = await client.chat.completions.create({
10 model: "gpt-5.1-codex",
11 messages: [
12 { role: "user", content: "Scrie funcția Python pentru a calcula TF-IDF pe un set de documente, folosind sklearn." },
13 ],
14});
15
16console.log(r.choices[0].message.content);

Pont-uri pentru implementare în Moldova

  • 1Înscrie-te la lista de așteptare prin /contact dacă plănuiești migrare de pe gpt-5.1-codex — verifici la lansare diferențele.
  • 2Pentru proiecte Python/data science strict, urmărim adăugarea Qwen Coder cu interes — preliminar pare competitiv.
  • 3Pentru aplicații enterprise cu cerințe GDPR stricte, gpt-5.1-codex prin Router by Mega Promoting cu servere europene rămâne preferabil.

Întrebări frecvente

FAQ Qwen Coder 2.5

Când va fi disponibil Qwen Coder prin Router?
Planificat pentru Q3 2026 (iulie-septembrie). Trebuie să validăm conformitatea GDPR și să optimizăm latența pentru utilizatori europeni.
Va fi mai ieftin decât gpt-5.1-codex?
Posibil. Prețul indicat ($0.30/$1.20) este sub gpt-5.1-codex, dar tariful final după markup va fi vizibil în /pricing/models la lansare.
Suportă bine Python pentru data science?
Pe benchmark-uri publice, da. Vom valida în testele interne la integrare. Pentru proiecte serioase momentan, gpt-5.1-codex rămâne validat.

Vrei să fii notificat când e gata pentru Qwen Coder 2.5?

Te anunțăm pe email când modelul devine rutabil prin Router. Între timp, începe cu o alternativă recomandată.

e-Factura MoldovaAPI OpenAI-compatibleFără volum minimCost tracking per cheieActivare instant
Qwen Coder 2.5 — Planificat pentru Router în Q3 2026 | Router by Mega Promoting