Head-to-Head Model Comparison

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Devstral 2Profile

Qwen3-Coder 480B-A35B InstructProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Mistral AI

Devstral 2

نموذج وكيل مستقل وأدوات

نموذج Devstral 2 من Mistral AI مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 70 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 56/100 (بتكلفة $1.5/$4.5 لكل مليون رمز).

Intelligence Index56 / 100

Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$4.50 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

Alibaba

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 52 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 86/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index86 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

56.5%

أهم الفروقات في لمحة

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Devstral 2 is faster at 70 tok/s vs 52 tok/s.
Devstral 2 leads on SWE-bench coding (58.2% vs 56.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Devstral 2	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	56	86
Provider	Mistral AI	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$1.50 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$4.50 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.99 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	262.1K tokens~393 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	66K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	70 tok/s	52 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	58.2%	56.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	66.5%	70%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.35 / 1M	$0.00 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Devstral 2

+1.7% SWE-bench lead

Cost

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Devstral 2

+35% faster generation

Context

Tied

262.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Devstral 2Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

58.2%vs56.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

66.5%vs70%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

83.5%vs83%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1365ptsvs1355pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

52%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs73%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

78%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

82%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs52 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

Devstral 20.52s

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct0.76s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Devstral 27.66s

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct10.38s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Devstral 2 Monthly API Bill

$6.82 / month

$1.5/1M in · $4.5/1M out

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct saves approximately $6.82 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Devstral 2 · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 66K رمز (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 70 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 520 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (123B) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 70%)
سرعة توليد عالية تبلغ 52 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 760 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (480B total (35B MoE)) تتيح الاستضافة الذاتية محلياً أو عبر السحابة الخاصة باستخدام vLLM وOllama

Considerations & Trade-offs

يتطلب خوادم GPU بذاكرة VRAM كافية عند التشغيل المحلي بالدقة الكاملة
في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Devstral 2	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.65	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	42K	25K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	20K	9K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Devstral 2	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Official API Model ID (SDK)	devstral-2-latest	qwen3-coder-480b-a35b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-12	2025-04
Knowledge Cutoff	October 2025	March 2025
Architecture	Advanced Agentic Code Transformer	Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
Parameters	123B	480B total (35B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($1.5/1M in) across full 262K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.35/1M tokens	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)	API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 298 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1032 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Devstral 2 or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 56 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Devstral 2 is faster, generating 70 tokens per second compared with 52 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.99 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Devstral 2 has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.76s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Devstral 2 (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وQwen3-Coder 480B-A35B Instruct (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Devstral 2 سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Devstral 2 أم Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct؟+

يتصدر Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Devstral 2 وQwen3-Coder 480B-A35B Instruct؟+

يبلغ سعر Devstral 2 نحو $1.50 / $4.50 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct نحو $0.00 / $0.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Devstral 2 سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct، بينما يتفوق Devstral 2 في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Devstral 2

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Devstral 2 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading