Head-to-Head Model Comparison

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium

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.

Qwen3-Coder 30B-A3B InstructProfile

Devstral MediumProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Alibaba

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

نموذج أساسي مفتوح الأوزان

نموذج Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct من Alibaba مصمم خصيصاً لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 262K وسرعة 140 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 76/100 (وصول مجاني بأوزان مفتوحة).

Intelligence Index76 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Mistral AI

Devstral Medium

نموذج وكيل مستقل وأدوات

نموذج Devstral Medium من Mistral AI مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 75 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 52/100 (بتكلفة $0.8/$2.4 لكل مليون رمز).

Intelligence Index52 / 100

Input Token:

$0.80 / 1M

Output Token:

$2.40 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

51.5%

أهم الفروقات في لمحة

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct has a larger context window (262K vs 128K tokens).
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is faster at 140 tok/s vs 75 tok/s.

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

Feature	Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct	Devstral Medium
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	76	52
Provider	Alibaba	Mistral AI
Input Price Cost per million input tokens	$0.00 / 1M	$0.80 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.00 / 1M	$2.40 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.00 / 1M	$0.54 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	262.1K tokens~393 A4 pages of text	128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	8K	33K
Throughput Speed Tokens generated per second	140 tok/s	75 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	51.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	62%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.00 / 1M	$0.20 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework

Coding

Evaluations ongoing

Cost

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

+87% faster generation

Context

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

262.1K tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

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

Qwen3-Coder 30B-A3B InstructDevstral Medium

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs51.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs62%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

74%vs80.5%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1285ptsvs1330pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs45%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

63%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs72%

Long-Context Reasoning

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

N/Avs78%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

140 tok/s vs75 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

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct0.28s

Devstral Medium0.50s

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

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct3.85s

Devstral Medium7.17s

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)

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Devstral Medium Monthly API Bill

$3.66 / month

$0.8/1M in · $2.4/1M out

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct saves approximately $3.66 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 262K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1285)
سرعة توليد عالية تبلغ 140 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 280 مللي ثانية
أوزان مفتوحة (30B total (3B 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

Devstral Medium · Strengths & Key Advantages

نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 33K رمز (SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 62%)
سرعة توليد عالية تبلغ 75 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 500 مللي ثانية
تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.8/$2.4 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

Token Use & Task Economics

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

Metric	Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct	Devstral Medium
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.00	$0.55
Output Tokens / Task Tokens generated per task	15K	38K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	0K	18K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct	Devstral Medium
Official API Model ID (SDK)	qwen3-coder-30b-a3b-instruct	devstral-medium-latest
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date	2025-04	2025-07
Knowledge Cutoff	March 2025	May 2025
Architecture	Compact Sparse Mixture-of-Experts Transformer	High-Capacity Agentic Code Transformer
Parameters	30B total (3B active MoE)	Confidential (~70B)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)	Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)	Cached input at $0.2/1M tokens
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)	API Prompt Engineering & RAG Distillation
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) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 GB VRAM (Native BF16)	Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier Classification	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Mistral AI Production Safety & Alignment Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct or Devstral Medium?

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is more intelligent. It scores 76 compared with 52 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is faster, generating 140 tokens per second compared with 75 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.50s.

Which model has a larger context window?

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct (مثالي لـالاستضافة الذاتية على الخوادم الخاصة والضبط الدقيق والسيادة الكاملة على البيانات وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وDevstral Medium (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct أم Devstral Medium؟+

يتصدر Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct وDevstral Medium؟+

يبلغ سعر Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Devstral Medium نحو $0.80 / $2.40. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 128K رمز لنموذج Devstral Medium، بينما يتفوق Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct 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)

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct

Devstral Medium

من يتفوق في كل مجال؟

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

زمن الاستجابة والسرعة

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Devstral Medium · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

المواصفات التقنية

Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium: إجابات سريعة (FAQ)

الحكم النهائي

الأسئلة الشائعة (FAQ)

Related reading