Qwen2.5-Coder 32B
Une option solide pour l'auto-hébergement et le contrôle total des données.
Présentation
Qwen2.5-Coder 32B est le modèle de code phare d'Alibaba, entraîné sur 5,5 billions de tokens et positionné par l'éditeur au niveau de GPT-4o en génération et correction de code. Sa fenêtre de 128k tokens en fait un bon choix pour les agents de développement sur de grosses bases. Limite réelle : le contexte par défaut est bridé à 32k, l'extension YaRN nécessaire au-delà pouvant nuire aux réponses courtes. Poids ouverts sous licence Apache 2.0, il tourne sur un poste de travail équipé d'un GPU dédié, code source compris localement.
Profil de compétences
Non communiqué
Trois mesures indépendantes
Ce que les gens préfèrent, ce que le modèle sait faire, ce que le marché utilise. Chaque source a ses biais, aucune ne suffit seule : nous les affichons séparément, sans les mélanger.
Forces
- Open-source et auto-hébergeable
Limites
- Tarification API non publiée
À qui ça s'adresse
- vous codez avec un agent ou en autonomie
- vous voulez maîtriser vos coûts ou auto-héberger
- vos données doivent rester en UE
Cas d'usage idéaux
- Agents de développement
- Revue de code automatisée
- Refactoring de grandes bases
- Complétion de code locale
- Génération de tests unitaires
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Combien ça coûte par mois
Estimation à partir des prix API sourcés et d’un palier matériel pour l’auto-hébergement. Hypothèses modifiables.
Hypothèses : 36 mois d’amortissement, 0.25 €/kWh, 22 jours/mois, conversion 1 $ = 0.92 €. Hors main-d’œuvre, hors licences logicielles, hors redondance.
nAIvigate Trust Index
Ce que l’éditeur offre et documente pour un usage professionnel en Europe. Un critère non documenté vaut zéro et reste visible : le score monte quand l’éditeur publie, pas quand nous supposons.
19/19 critères documentés · 100 % · dont 12 posés par règle
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Badge Trust Index
Affichez ce score dans votre documentation, votre README ou votre page sécurité. Il se met à jour automatiquement.
[](https://naivigate.com/fr/model/qwen2-5-coder-32b)Données & conformité
Ce que nous savons, ligne par ligne, avec la source et la date. Ces lignes alimentent les familles Données et Entreprise du Trust Index ci-dessus. La conformité RGPD dépend de votre traitement, pas du modèle seul.
| Résidence des données en UE | Oui |
| Accord de traitement (DPA) | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Transfert hors UE | Non |
| Entraînement sur vos données | Non |
| Rétention configurable | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Zero Data Retention | Sans objet· auto-hébergé : les données ne sortent pas |
| Auto-hébergeable | Oui |
| Hébergement déclaré | self |
Qualité des données de la fiche
Ce score mesure la qualité des données de cette fiche : prix, contexte, Elo, licence, documentés, sourcés et récents. Il ne mesure ni le modèle ni sa conformité : pour cela, voir le Trust Index plus haut.
6/8 documentées · 2/8 sources primaires
Faire tourner en local
| Quantization | Disque | RAM / VRAM | Matériel type |
|---|---|---|---|
| Q4 · recommandé | 18.7 Go | 23 Go | Mac 32 Go / RTX 3090-4090 |
| Q8 · équilibré | 35.1 Go | 41 Go | Mac 64 Go / bi-GPU 24 Go |
| FP16 · qualité max | 65.6 Go | 74 Go | Mac Studio 96-128 Go / 4× GPU |
Estimations pour un contexte modéré. Un long contexte augmente la RAM nécessaire (KV cache).
Déployer
Commandes prêtes à copier, générées depuis la fiche. Ajustez le contexte et le nombre de GPU à votre machine.
Le plus simple pour tester sur un poste. Installez Ollama, puis :
ollama run qwen2.5-coder:32bDonnées avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | 1271 |
| MMLU | — |
| GPQA | — |
| HumanEval | — |
| SWE-Bench | — |
| MATH | — |