Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
يُعد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct من Alibaba وClaude 3.7 Sonnet من Anthropic من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct نافذة سياق بحجم 262.1K رمز بسعر $0.00/$0.00 لكل مليون رمز، بينما يوفر Claude 3.7 Sonnet سياقًا بحجم 200K رمز بسعر $3.00/$15.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.
بدّل وقارن بين أي نموذجين
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
نموذج أساسي مفتوح الأوزاننموذج 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).
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
56.5%
Claude 3.7 Sonnet
رائد البرمجة وهندسة البرمجياتنموذج Claude 3.7 Sonnet من Anthropic مصمم خصيصاً لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 200K وسرعة 72 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 48/100 (بتكلفة $3/$15 لكل مليون رمز).
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
70.3%
أهم الفروقات في لمحة
- Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has a larger context window (262K vs 200K tokens).
- Claude 3.7 Sonnet is faster at 72 tok/s vs 52 tok/s.
- Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 56.5%).
| Feature | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 86 | 48 |
Provider | Alibaba | Anthropic |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $3.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $15.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $2.31 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 200K tokens~300 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 64K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 52 tok/s | 72 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 56.5% | 70.3% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 70% | 65% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.30 / 1M |
من يتفوق في كل مجال؟
At-a-glance decision frameworkنتائج الاختبارات المعيارية الموثقة
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
زمن الاستجابة والسرعة
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
محاكي تكلفة الرموز التفاعلي
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
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
Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages
- نافذة سياق بسعة 200K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 64K رمز (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
- سرعة توليد عالية تبلغ 72 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 520 مللي ثانية
- تسعير API تنافسي (بتكلفة $3/$15 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 حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $1.42 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 25K | 41K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 9K | 22K |
المواصفات التقنية
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct | Claude 3.7 Sonnet |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-coder-480b-a35b-instruct | claude-3-7-sonnet-20250201 |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Anthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI |
| Release Date | 2025-04 | 2025-02 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | November 2024 |
| Architecture | Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer | Hybrid Reasoning MoE |
| Parameters | 480B total (35B active MoE) | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | $0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| 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 | Native Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors |
| Official Fine-Tuning Support | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) | Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) |
| Quantization & Min GPU VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 298 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1032 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) | Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated |
| 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, vision |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet: إجابات سريعة (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct or Claude 3.7 Sonnet?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 48 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Claude 3.7 Sonnet is faster, generating 72 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 $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Claude 3.7 Sonnet has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.76s.
Which model has a larger context window?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 200K tokens.
الحكم النهائي
يتميز كل من Qwen3-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.) وClaude 3.7 Sonnet (مثالي لـهندسة البرمجيات المستقلة وإعادة هيكلة الأكواد وتصحيح الأخطاء البرمجية المعقدة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Claude 3.7 Sonnet سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.
الأسئلة الشائعة (FAQ)
أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct أم Claude 3.7 Sonnet؟+
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 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct وClaude 3.7 Sonnet؟+
يبلغ سعر Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct نحو $0.00 / $0.00 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Claude 3.7 Sonnet نحو $3.00 / $15.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct الأرخص.
أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+
يدعم Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct سياقًا بحجم 262.1K رمز مقابل 200K رمز لنموذج Claude 3.7 Sonnet، بينما يتفوق Claude 3.7 Sonnet في سرعة تدفق الرموز.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude 3.7 Sonnet ضد DeepSeek R1: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Claude 3.7 Sonnet ضد GPT-4o: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Claude 3.7 Sonnet ضد o3-mini: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Claude Sonnet 4 ضد Claude 3.7 Sonnet: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Devstral 2 ضد Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
- Gemini 2.0 Pro ضد Claude 3.7 Sonnet: مقارنة الاختبارات وأسعار API والسرعة (2026)مقارنة
Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Alibaba وAnthropic وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).