Coder Large

Coder‑Large — это модель с 32 миллиардами параметров, являющаяся потомком Qwen 2.5‑Instruct, которая была дополнительно обучена на лицензированных данных из GitHub, CodeSearchNet и синтетических корпусов исправления ошибок. Она поддерживает контекстное окно размером 32 тысячи, что позволяет выполнять рефакторинг нескольких файлов или долгий обзор изменений за один вызов, и понимает более 30 языков программирования, уделяя особое внимание TypeScript, Go и Terraform. Внутренние тесты показывают прирост на 5–8 баллов по сравнению с CodeLlama‑34 B‑Python на HumanEval и конкурентоспособные результаты в исправлении ошибок благодаря этапу усиления, который вознаграждает компилируемый вывод. Модель по умолчанию генерирует структурированные объяснения вместе с блоками кода, что делает её подходящей как для образовательных инструментов, так и для сценариев использования в качестве помощника в производстве. С точки зрения стоимости, Together AI предлагает её значительно дешевле, чем проприетарные аналоги, что позволяет командам масштабировать интерактивное кодирование без чрезмерных затрат.