← モデル一覧

Qwen2.5-Coder-7B

nebius · Chat model

Qwen2.5-Coder-7B は nebius の チャット モデルとして掲載されています。料金、上限、機能、ソースを比較しやすい形で確認できます。

正確性のため、プロバイダー名とモデル ID は原文のまま表示しています。

nebius-nebius-qwen-qwen2-5-coder-7b

入力
$0.0100 / 1M tokens
出力
$0.0300 / 1M tokens
キャッシュ入力
N/A
コンテキスト長
32.8K

カタログ生成日: 2026/07/13

要点

向いている確認

自分のワークロードで試す前に、料金、コンテキスト長、対応機能を短時間で確認したいときに使います。

公式側で確認すること

割引、キャッシュ料金、リージョン条件、公開メタデータに出ていないモデル上限は、必ずプロバイダーの公式ページで確認してください。

料金

項目 料金
入力
$0.0100 / 1M tokens
出力
$0.0300 / 1M tokens
埋め込み
$0.0100 / 1M tokens

上限

コンテキスト長
32.8K
最大入力トークン
32.8K
最大出力トークン
32.8K
最大トークン
32.8K

機能

機能 対応
Vision -
Function calling 対応
Parallel function calling -
Tool choice -
Prompt caching -
Reasoning -
Response schema -
System messages -
Audio input -
Audio output -
Web search -
PDF input -
Video input -

ベンチマーク

多くのベンチマーク行は、このプロバイダールートそのものではなく、ベースモデル系列に紐づいています。 ベンチマーク一覧を開く

ベンチマーク スコア 指標 対象範囲 確認日 ソース
MMLU 74.2% accuracy ベースモデル: Qwen2.5 (Qwen2.5-7B-Instruct) 2026-05-31 リンク
MMLU 83.3% accuracy ベースモデル: Qwen2.5 (Qwen2.5-32B-Instruct) 2026-05-31 リンク
MATH 49.8% accuracy ベースモデル: Qwen2.5 (Qwen2.5-7B-Instruct) 2026-05-31 リンク
MATH 57.7% accuracy ベースモデル: Qwen2.5 (Qwen2.5-32B-Instruct) 2026-05-31 リンク
HumanEval 57.9% pass@1 ベースモデル: Qwen2.5 (Qwen2.5-7B-Instruct) 2026-05-31 リンク
HumanEval 58.5% pass@1 ベースモデル: Qwen2.5 (Qwen2.5-32B-Instruct) 2026-05-31 リンク
Artificial Analysis Coding Index 11.9 score ベースモデル: qwen2.5 (qwen/qwen-2.5-72b-instruct) 2026-05-31 リンク
GPQA Diamond 49.1% accuracy ベースモデル: qwen2.5 (qwen/qwen-2.5-72b-instruct) 2026-05-31 リンク
Humanity's Last Exam 4.2% accuracy ベースモデル: qwen2.5 (qwen/qwen-2.5-72b-instruct) 2026-05-31 リンク
IFBench 36.9% accuracy ベースモデル: qwen2.5 (qwen/qwen-2.5-72b-instruct) 2026-05-31 リンク
SciCode 26.7% accuracy ベースモデル: qwen2.5 (qwen/qwen-2.5-72b-instruct) 2026-05-31 リンク
Aider Polyglot 16.4% percent correct ベースモデル: Qwen2.5-Coder (Qwen2.5-Coder-32B-Instruct) 2026-05-31 リンク

ソース

料金とメタデータの出典は英語版と同じデータベースを使っています。公式の提供元の事実情報は翻訳や推測で補完していません。

カタログ生成日: 2026-07-13T14:21:55.110Z