Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Devstral 2 by Mistral AI and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct by Alibaba represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Devstral 2 leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Devstral 2
কোড এজেন্ট v2Second-প্রজন্ম ওপেন সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এজেন্ট সম্বলিত 262K কনটেক্সট, গভীর terminal এজেন্ট সক্ষমতা, এবং hardened patch প্রজন্ম.
$1.50 / 1M
$4.50 / 1M
262.1K tokens
58.2%
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
ওপেন কোড জায়ান্টবিশাল ওপেন কোডিং champion trained specifically এর ওপর চেয়ে বেশি 7 ট্রিলিয়ন টোকেন এর code, রিপোজিটরি graphs, এবং প্রযুক্তিগত documentation.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
56.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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%).
| বৈশিষ্ট্য | 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 |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Devstral 2 · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Expanded 262K কনটেক্সট উইন্ডো প্রতি ingest entire multi-package monorepos
- অত্যাধুনিক 58.2% SWE-bench score এর জন্য ওপেন-ওয়েটস মডেল
- Hardened against regression লুপ এবং terminal syntax hallucination
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উল্লেখযোগ্য 123B প্যারামিটার মেমোরি requirement এর জন্য লোকাল এক্সিকিউশন
- API টোকেন খরচসমূহ হয় moderately উচ্চ এর জন্য intensive মাল্টি-টার্ন লুপ
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Sweeping কোড জেনারেশন সক্ষমতা rivaling প্রোপ্রাইটারি কোডিং leaders
- নেটিভ অনুধাবন এর multirepo dependencies, git diffs, এবং linting rules
- 262K কনটেক্সট উইন্ডো allows loading উল্লেখযোগ্য সফটওয়্যার codebases directly
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উল্লেখযোগ্য VRAM requirements necessitate নিবেদিত multi-accelerator ক্লাস্টারসমূহ
- কখনও কখনও সাধারণ ইউটিলিটি ফাংশনের অনুরোধে অতিরিক্ত জটিল কোড তৈরি করে
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Devstral 2 | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | devstral-2-latest | qwen3-coder-480b-a35b-instruct |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| রিলিজ তারিখ | 2025-12 | 2025-04 |
| নলেজ কাটঅফ | October 2025 | March 2025 |
| আর্কিটেকচার | Advanced Agentic Code Transformer | Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 123B | 480B total (35B active MoE) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ 262K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.5/1M) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.35/1M টোকেন | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) | পূর্ণ ওয়েটস SFT, LoRA, QLoRA, DPO ও RL ফাইন-টিউনিং (Unsloth / Axolotl) |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 264 GB VRAM (নেটিভ BF16) | BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 298 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 1032 GB VRAM (নেটিভ BF16) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Devstral 2 if your priority is Whole-repository migrations, autonomous developer agents, and complex architecture refactors. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct if your workflow prioritizes Enterprise software development agents, automated code migration, and security vulnerability auditing. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Devstral 2 compare to Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct in API token pricing and cost per token?+
Devstral 2 costs $1.50 per 1M input tokens and $4.50 per 1M output tokens, whereas Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct costs $0.00 input and $0.00 output. Overall, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Devstral 2 or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
Both Devstral 2 and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct offer an identical context window of 262K tokens (~197k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Devstral 2 or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
Devstral 2 scores 58.2% on SWE-bench Verified while Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct scores 56.5%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Devstral 2 holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Devstral 2 and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
Devstral 2 features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Devstral 2 and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?+
Devstral 2 generates approximately 70 tokens per second, while Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct delivers 52 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Devstral 2 provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Devstral 2 and Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Devstral 2. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Devstral 2 vs Claude Sonnet 5.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex Max vs Devstral 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.1 Codex vs Devstral 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5.2 Codex vs Devstral 2: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs