Name: Coder Large
Author: Arcee AI

Краткое описание

Coder-Large — это потомок Qwen 2.5-Instruct с 32 B-параметрами, который прошел дальнейшее обучение на GitHub с разрешительной лицензией, CodeSearchNet и синтетических корпусах исправлений ошибок. Он поддерживает контекстное окно размером 32 КБ, позволяя работать с несколькими файлами...

Агрегированный профиль

Coder Large сильнее всего выглядит в категории «рассуждения». Индекс 77/100 рассчитан по процентильным позициям в 3 сопоставимых тестах; уверенность — средняя. Это навигационная оценка, а не замена тесту на ваших задачах.

Рассуждения77/100

3 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Код58/100

2 сопоставимых теста · уверенность: средняя

Как рассчитан профиль →

Место модели в каталоге

Позиция рассчитана только среди моделей, для которых в каталоге указан результат того же теста. Это помогает сравнивать карточки, но не заменяет проверку модели на вашей задаче.

Бенчмарк	Результат	Место	Доказательство
Arena Elo (LMSYS)	1516	39 из 384	Источник не указан
MMLU (Общие знания)	90.5%	50 из 391	Источник не указан
HumanEval (Кодинг)	88.5%	157 из 391	Источник не указан
MATH (Математика)	98.4%	11 из 391	Источник не указан
GPQA (Экспертные знания)	65.8%	206 из 390	Источник не указан
SWE-bench (Разработка)	55.5%	163 из 381	Источник не указан

Подробный обзор модели

Обзор Arcee AI Coder Large: Специализированная мощь для разработчиков (2026)

Coder Large — это высокоэффективная специализированная модель от Arcee AI с 32 миллиардами параметров. Построенная на базе Qwen 2.5-Instruct, эта модель прошла глубокое дообучение на огромных массивах открытого кода из GitHub и CodeSearchNet, а также на специально подготовленных синтетических данных по исправлению багов.

Особенности Arcee AI Coder Large

1. Глубокое понимание кода

Благодаря узкой специализации, Coder Large демонстрирует исключительное понимание программной логики. Она одинаково эффективно работает как с популярными языками (Python, JavaScript, C++), так и с более редкими стеками, предлагая точные и идиоматичные решения.

2. Мультифайловый контекст 32K

Хотя контекстное окно в 32 000 токенов кажется скромным на фоне гигантов, оно идеально оптимизировано для работы с кодом. Модель способна анализировать взаимосвязи между несколькими файлами в рамках проекта, что критически важно для корректного рефакторинга и поиска ошибок.

3. Экономическая эффективность

При сопоставимом с флагманами уровне интеллекта в области программирования, Coder Large предлагает крайне низкую стоимость использования. Это делает её идеальным выбором для интеграции в инструменты автоматизации разработки и внутренние кодинг-ассистенты компаний.

Бенчмарки (Состояние на май 2026)

Бенчмарк	Результат Coder Large	Категория
Arena Elo	1516	Топ-уровень для кодинг-моделей
MMLU	90.5%	Общие знания
HumanEval	88.5%	Качество генерации кода
MATH	98.4%	Математические вычисления
GPQA	65.8%	Научные вопросы
SWE_bench	55.5%	Решение инженерных задач

Сценарии использования

Корпоративные кодинг-ассистенты: Создание быстрых и недорогих инструментов помощи программистам внутри компании.
Автоматическое исправление багов: Интеграция в CI/CD пайплайны для предварительного анализа и исправления типичных ошибок.
Техническая документация: Генерация описаний к коду, создание README и инструкций для разработчиков.

Доступность и цена

Coder Large доступна по цене всего $0.50 за 1M входных токенов. Это одно из самых конкурентоспособных предложений на рынке, позволяющее получить доступ к мощному специализированному интеллекту при минимальных затратах.

Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.

Экосистема Coder Large

Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.