Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct by Alibaba and Devstral Medium by Mistral AI 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 30B-A3B Instruct holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct provides an expanded memory horizon with 262K tokens. In latency-sensitive production environments, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct 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।
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct
কমপ্যাক্ট কোডারআল্ট্রা-লাইটওয়েট ওপেন MoE কোডিং মডেল requiring শুধুমাত্র 3B সক্রিয় প্যারামিটারসমূহ প্রতি টোকেন, perfect এর জন্য লোকাল IDE autocomplete এবং inline edits.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Devstral Medium
কোড এজেন্টবাণিজ্যিক ফ্ল্যাগশিপ সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং এজেন্ট fine-tuned এর জন্য terminal এক্সিকিউশন, test-driven debugging, এবং end-প্রতি-end রিপোজিটরি fixes.
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
51.5%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- 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.
| বৈশিষ্ট্য | 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 |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত 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।
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Astonishing ইনফারেন্স থ্রুপুট exceeding 140 টোকেন/sec এর ওপর ভোক্তা GPUs
- উচ্চ কোড জেনারেশন নির্ভুলতা despite negligible মেমোরি ফুটপ্রিন্ট
- Generous 262K কনটেক্সট উইন্ডো despite এর কমপ্যাক্ট 3B সক্রিয় ফুটপ্রিন্ট
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কম proficient -এ গভীর abstract architectural planning জুড়ে microservices
- Minor syntax এজ cases মধ্যে rare প্রোগ্রামিং ভাষাসমূহ
Devstral Medium · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- উদ্দেশ্যে নির্মিত স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট loop ইন্টিগ্রেশন সহ bash এবং file টুলসমূহ
- Impressive 51.5% SWE-bench Verified score সহ স্বল্প টোকেন burn
- শ্রেষ্ঠ মাল্টি-ফাইল consistency এবং unit test যাচাইকরণ
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- প্রোপ্রাইটারি ক্লোজড-weights API শুধুমাত্র
- উচ্চতর খরচ চেয়ে ওপেন Devstral ছোট
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| 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 |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct | Devstral Medium |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | qwen3-coder-30b-a3b-instruct | devstral-medium-latest |
| API প্রোটোকল | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| রিলিজ তারিখ | 2025-04 | 2025-07 |
| নলেজ কাটঅফ | March 2025 | May 2025 |
| আর্কিটেকচার | Compact Sparse Mixture-of-Experts Transformer | High-Capacity Agentic Code Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | 30B total (3B active MoE) | Confidential (~70B) |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (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 |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | পূর্ণ কনটেক্সট উইন্ডোতে সম্পূর্ণ ফ্রি (শুধু জিপিইউ VRAM ব্যবহৃত হয়) | পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.8/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | vLLM ও SGLang-এ স্বয়ংক্রিয় প্রিফিক্স KV-ক্যাশিং (সম্পূর্ণ বিনামূল্যে) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.2/1M টোকেন |
| 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) | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন |
| 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) · 19 GB VRAM (৪-বিট কোয়ান্টাইজড) · 65 GB VRAM (নেটিভ BF16) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma) | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | ১০০% অন-প্রেমিসেস / প্রাইভেট VPC নিয়ন্ত্রণ · সম্পূর্ণ HIPAA, GDPR ও SOC2 কমপ্লায়েন্ট | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (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.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct if your priority is IDE plugins, fast inline copilot completions, unit test generation, and CI bug triage. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Devstral Medium if your workflow prioritizes Autonomous bug-fixing bots, CI/CD pipeline automation, and enterprise repository refactoring. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct compare to Devstral Medium in API token pricing and cost per token?+
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct costs $0.00 per 1M input tokens and $0.00 per 1M output tokens, whereas Devstral Medium costs $0.80 input and $2.40 output. Overall, Qwen3-Coder 30B-A3B 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: Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct or Devstral Medium?+
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct supports a context window of 262K tokens (~197k words), while Devstral Medium supports 128K tokens (~96k words). Therefore, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct or Devstral Medium?+
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct scores at the frontier of coding benchmarks, while Devstral Medium scores 51.5%. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Devstral Medium provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct and Devstral Medium?+
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is optimized for low-latency direct generation. In contrast, Devstral Medium provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct and Devstral Medium?+
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct generates approximately 140 tokens per second, while Devstral Medium delivers 75 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct and Devstral Medium to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Devstral Medium. 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 Medium vs GPT-5.1 Codex mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Qwen 2.5 Coder 32B: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3 Coder Flash vs Devstral Medium: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Qwen3 Coder Plus vs Devstral Medium: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: 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