Head-to-Head Model Comparison

GPT-5-Codex 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.

GPT-5-CodexProfile

Qwen3-Coder 480B-A35B InstructProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5-Codex

رائد البرمجة وهندسة البرمجيات

نموذج GPT-5-Codex من OpenAI مصمم خصيصاً لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 400K وسرعة 120 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 57/100 (بتكلفة $1.25/$10 لكل مليون رمز).

Intelligence Index57 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

74.5%

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).
GPT-5-Codex has a larger context window (400K vs 262K tokens).
GPT-5-Codex is faster at 120 tok/s vs 52 tok/s.
GPT-5-Codex leads on SWE-bench coding (74.5% vs 56.5%).

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

Feature	GPT-5-Codex	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	57	86
Provider	OpenAI	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$1.25 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$10.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.34 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	400K tokens~600 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	120 tok/s	52 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	74.5%	56.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	80.5%	70%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.13 / 1M	$0.00 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

GPT-5-Codex

+18.0% SWE-bench lead

Cost

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

GPT-5-Codex

+131% faster generation

Context

GPT-5-Codex

400K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

GPT-5-CodexQwen3-Coder 480B-A35B Instruct

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

74.5%vs56.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

80.5%vs70%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

85.5%vs83%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1360ptsvs1355pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

50%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

45.5%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73.5%vs73%

AIME (Advanced Math Competition)

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

90.5%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

77%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

120 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

GPT-5-Codex1.25s

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct0.76s

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

GPT-5-Codex5.42s

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)

GPT-5-Codex Monthly API Bill

$11.06 / month

$1.25/1M in · $10/1M 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 $11.06 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GPT-5-Codex · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 400K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 128K رمز (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 80.5%)
سرعة توليد عالية تبلغ 120 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1250 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $1.25/$10 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON

Considerations & Trade-offs

نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
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	GPT-5-Codex	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$1.60	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	58K	25K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	32K	9K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	GPT-5-Codex	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-codex	qwen3-coder-480b-a35b-instruct
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-09	2025-04
Knowledge Cutoff	September 2024	March 2025
Architecture	Code-specialised unified reasoning model	Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
Parameters	Confidential	480B total (35B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	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 ($1.25/1M in) across full 400K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.125/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)	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	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision	text
Output Modalities	text	text

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5-Codex or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 57 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5-Codex is faster, generating 120 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 $1.34 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.76s compared with 1.25s.

Which model has a larger context window?

GPT-5-Codex has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 262.1K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من GPT-5-Codex (مثالي لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة 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 GPT-5-Codex سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، GPT-5-Codex 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 GPT-5-Codex وQwen3-Coder 480B-A35B Instruct؟+

يبلغ سعر GPT-5-Codex نحو $1.25 / $10.00 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 GPT-5-Codex سياقًا بحجم 400K رمز مقابل 262.1K رمز لنموذج Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct، بينما يتفوق GPT-5-Codex 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)

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

بدّل وقارن بين أي نموذجين

GPT-5-Codex

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

GPT-5-Codex · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading