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Free.ai (self-hosted) ~100 Token/msg
Qwen3-Coder 7B

Ich bin hier. Qwen3-Coder 7B. Fragen Sie mich was.

~100 Token/msg · täglicher Pool Zum Senden eingeben
Einzelheiten zum Modell

Einzelheiten zum Modell

Gehostet auf Free.ai (self-hosted)
Erstellt von Alibaba Cloud
Kategorie Code
Kontext 32768 tokens
Kosten ~100 Token/msg · täglicher Pool
3.8 von 60 Benutzer dieser Kategorie

Über

Qwen3-Coder 7B (7B) ist a Kodierungsmodell, gebaut von Alibaba Cloud. Es akzeptiert bis zu 32K Token von Kontexten pro Anfrage. Am stärksten bei Fast code generation and debugging. Selbstgehostet auf Free.ai GPUs — läuft kostenlos gegen Ihren täglichen Tokenpool ({tpm__tokens} pro Nachricht). Veröffentlicht unter Apache 2.0 - kommerzielle Nutzung auf Free.ai erlaubt.

Verwendung über API

curl https://api.free.ai/v1/chat/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_KEY" \
  -d '{"model":"qwen3-coder"}'
API-Dokumente

FAQ

Qwen3-Coder 7B (7B) ist a Kodierungsmodell, gebaut von Alibaba Cloud. Es akzeptiert bis zu 32K Token von Kontexten pro Anfrage. Am stärksten bei Fast code generation and debugging. Selbstgehostet auf Free.ai GPUs — läuft kostenlos gegen Ihren täglichen Tokenpool ({tpm__tokens} pr

Qwen3-Coder 7B funktioniert gut für Fast code generation and debugging. Versuchen Sie die Beispielaufforderung oben, um seinen Stil zu sehen.

Über 100 Token pro durchschnittliche Nachricht. Kostenlose Konten erhalten einen täglich 30.000 Token Pool, der selbst gehostete Chats umfasst; Premium-Modelle sind Pay-as-you-go, mit Token-Top-ups von $1.

Es hängt von der Aufgabe ab. /chat/compare/ können Sie die gleiche Aufforderung an Qwen3-Coder 7B und jedes andere Modell nebeneinander senden - Vergleich ist der schnellste Weg, um zu entscheiden.

Ja. Outputs gehören Ihnen - Free.ai beansprucht keine Rechte an etwas, das Sie generieren.Das zugrunde liegende Modell ist Apache 2.0-lizenziert.

32,768-Zeichen.

Antworten Stream Token-by-Token innerhalb von ~1 Sekunde. Gesamtansprechzeit hängt von der Länge und Modellgröße ab - kleine Modelle strömen schneller, Grenzmodelle handeln Geschwindigkeit für Tiefe.

Ja. Signierte Benutzer sehen jeden Chat in /account/?tab=history. Sie können auch eine Kopie eines einzigen Links über die Schaltfläche Share teilen.

Free.ai trainiert keine Modelle auf Ihren Gesprächen. Selbstbewirtete Modelle bleiben auf unseren GPUs. Premium-Modelle führen zum vorgelagerten Anbieter für Rückschlüsse.

Ja. POST auf /v1/chat/ mit model="qwen3-coder" und einem Nachrichten-Array. Streaming SSE wird unterstützt. Vollständige Referenz: /api/.

Qwen3-Coder 7B is Apache 2.0-licensedmit 7B-Parametern. See /models/qwen3-coder/ for setup notes and our open-source repos at github.com/freeaigit.

Kostenlose Konten erhalten einen täglich 30.000 Token Pool. Wenn das ausläuft, beginnen Token-Top-ups bei $1, Pay-as-you-go - kein Abonnement erforderlich.

Chat mit Qwen3-Coder 7B

Was ist Qwen3-Coder 7B?

Qwen3-Coder 7B (7B) ist a Kodierungsmodell, gebaut von Alibaba Cloud. Es akzeptiert bis zu 32K Token von Kontexten pro Anfrage. Am stärksten bei Fast code generation and debugging. Selbstgehostet auf Free.ai GPUs — läuft kostenlos gegen Ihren täglichen Tokenpool ({tpm__tokens} pro Nachricht). Veröffentlicht unter Apache 2.0 - kommerzielle Nutzung auf Free.ai erlaubt.

Am besten für: Fast code generation and debugging

Warum verwenden Sie Qwen3-Coder 7B Fürs Gespräch?

Streaming-Antworten

Erfüllt Stream-Token-by-Token innerhalb von ~1 Sekunden nach Drücken von Senden. Kein Leerlauf Warten.

Gespeicherte Geschichte

Die angemeldeten Benutzer sehen jeden Chat in /account/?tab=history mit einem Klick auf Share Links.

Seite an Seite vergleichen

Senden Sie die gleiche Eingabeaufforderung an bis zu 4 Modelle bei /chat/compare/ und beurteilen Sie die Ausgänge nebeneinander.

Kommerzielle Nutzung OK

Outputs sind Ihre. Verwenden Sie sie in Apps, Anzeigen, Docs oder sonst etwas ohne Attribution.

Beispielaufforderung

Write a Python function that downloads a URL, retries 3x on 5xx, and caches to disk
Refactor this React component to use hooks instead of class state
Find the bug in this SQL query and explain it in one paragraph
Generate a Dockerfile for a Django + Postgres app with multi-stage build
Convert this JavaScript fetch call to use async/await with proper error handling

Preisgestaltung

Selbst-hosted auf unseren GPUs. Generation zieht aus Ihrem täglichen freien Pool zuerst; sobald das läuft, dass, bezahlt Token beginnen bei $1. ~100 Tokens pro Nachricht.

Vergleich zu Alternativen

Alle Chat-Modelle anzeigen → · Vergleich bis zu 4 Chat-Modelle nebeneinander →

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