Model garden Router · op aanvraag Dedicated · beschikbaar

NextCoder 32B

Dit model draait als eigen dedicated GPU-deployment, direct te starten via de wizard. Data blijft in Europa.

NextCoder: Robust Adaptation of Code LMs to Diverse Code Edits (ICML'2025)

microsoft/NextCoder-32B Op aanvraag
text->text · microsoft · sovereign EU
Runs on EU infrastructure operated by European companies; US marketplace capacity is never part of this chain. Full chain
33B
Parameters
33K
Contextvenster
160GB
Minimale VRAM
POST /api/v1/chat/completions Op aanvraag

Specificaties

Parameters 33B
Contextvenster 32,768 tokens
Minimale VRAM 160 GB
Architectuur Qwen2ForCausalLM (vLLM)
Licentie mit
Modaliteit text->text
Uitgebracht May 2025
Uitgever microsoft ↗

Prijzen

Gedeelde router · per token
Op aanvraag
Niet beschikbaar op de gedeelde router. Prijs op aanvraag als dedicated GPU-deployment.
Dedicated GPU · per uur
vanaf €4,16 per uur
Eigen vLLM-instance op Europese cloud (160 GB VRAM), per uur afgerekend.

Gedeelde EU-router, pay-per-token, scale-to-zero. Dedicated GPU-deployments worden per uur afgerekend, zie prijzen.

Direct aanroepen

Drop-in vervanger voor OpenAI: wijzig alleen de base-URL en de API-key. Ook het Anthropic-formaat (/v1/messages) wordt ondersteund.

curl https://hostyourai.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer hyai-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "microsoft/NextCoder-32B",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

Veelgestelde vragen

Kan ik NextCoder 32B in de EU draaien?

Ja. HostYourAI draait NextCoder 32B op GPU's in Europese datacenters via vLLM. Prompts en outputs verlaten de EU niet en er is geen Amerikaanse cloudprovider in de keten.

Is NextCoder 32B hosten AVG/GDPR-compliant?

Ja. Alle verwerking vindt plaats binnen de EU, er is een verwerkersovereenkomst (DPA) beschikbaar en de subprocessor-lijst is openbaar. Open-source gewichten betekenen ook: geen training op jouw data.

Wat kost NextCoder 32B?

NextCoder 32B heeft meerdere GPU's tegelijk nodig en draait daarom als dedicated deployment. Je betaalt dan per GPU-uur en niet per token. Vertel ons je volume, dan rekenen we het voor je door.

Is de API compatibel met OpenAI?

Ja. Je gebruikt de standaard OpenAI-SDK's met een aangepaste base-URL (https://hostyourai.com/api/v1). Ook de Anthropic Messages API wordt ondersteund als drop-in.

Andere modellen van Microsoft

Fara1.5 27B

Fara1.5-27B is a multimodal computer use agent (CUA) for web browsers, from Microsoft Research AI Frontiers. It observes the browser through screenshots and acts on the user's behalf by emitting structured tool calls — click, type, scroll, visit URL, web search, and so on — to complete tasks end-to-end.

27B 262K context Bekijk model →
Fara1.5 4B

Fara1.5-4B is a multimodal computer use agent (CUA) for web browsers, from Microsoft Research AI Frontiers. It observes the browser through screenshots and acts on the user's behalf by emitting structured tool calls — click, type, scroll, visit URL, web search, and so on — to complete tasks end-to-end.

4.5B 262K context Bekijk model →
GELab Zero 4B preview Sico Evolution

GELab Zero 4B preview Sico Evolution is een multimodaal taalmodel van Microsoft met 4.4B parameters, gehost op Europese GPU's via een OpenAI-compatibele API.

4.4B Bekijk model →
MagenticBrain

MagenticBrain is a 14B-parameter orchestration model from Microsoft Research AI Frontiers. It plans multi-step tasks, calls declared tools, and coordinates sub-agents. It does not execute actions itself — every real-world side effect happens inside a host harness.

15B 41K context Bekijk model →
Fara1.5 9B

Fara1.5-9B is a multimodal computer use agent (CUA) for web browsers, from Microsoft Research AI Frontiers. It observes the browser through screenshots and acts on the user's behalf by emitting structured tool calls — click, type, scroll, visit URL, web search, and so on — to complete tasks end-to-end.

9.4B 262K context Bekijk model →
harrier oss v1 27b

harrier-oss-v1 is a family of multilingual text embedding models developed by Microsoft. The models use decoder-only architectures with last-token pooling and L2 normalization to produce dense text embeddings. They can be applied to a wide range of tasks, including but not limited to retrieval, clustering, semantic similarity, classification, bitext mining, and reranking. The models achieve state-of-the-art results on the Multilingual MTEB v2 benchmark as of the release date.

27B 131K context Bekijk model →

Probeer NextCoder 32B gratis

Account aanmaken duurt een minuut. Test NextCoder 32B direct in de playground.

Start gratis