Qwen3 Coder Flash vs Devstral Medium
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3 Coder Flash von Alibaba und Devstral Medium von Mistral AI gehören zu den führenden KI-Modellen. Qwen3 Coder Flash bietet ein Kontextfenster von 1M Tokens bei API-Preisen von $0.10/$0.40 pro 1M Tokens, während Devstral Medium 128K Tokens Kontext zu $0.80/$2.40 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Qwen3 Coder Flash
Ultraschnelle Echtzeit-InferenzQwen3 Coder Flash von Alibaba ist ein KI-Modell für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing mit 1M Kontextfenster, 130 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 77/100 und $0.1/$0.4 pro 1M Token.
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1M tokens
N/A
Devstral Medium
Autonomes Agenten-ModellDevstral Medium von Mistral AI ist ein KI-Modell für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung mit 128K Kontextfenster, 75 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 52/100 und $0.8/$2.4 pro
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
51.5%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Qwen3 Coder Flash is 7.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3 Coder Flash has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Qwen3 Coder Flash is faster at 130 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Qwen3 Coder Flash | Devstral Medium |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 77 | 52 |
Provider | Alibaba | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.80 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.54 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 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 | 130 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 | $0.01 / 1M | $0.20 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
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.
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.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3 Coder Flash · Strengths & Key Advantages
- 1M Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1265)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 130 Token/Sekunde bei nur 330 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.1/$0.4 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Devstral Medium · Strengths & Key Advantages
- 128K Kontextfenster und bis zu 33K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 62%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 75 Token/Sekunde bei nur 500 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.8/$2.4 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3 Coder Flash | Devstral Medium |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.55 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 18K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3 Coder Flash | Devstral Medium |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-coder-flash-instruct | devstral-medium-latest |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-07 | 2025-07 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | May 2025 |
| Architecture | Optimized Lightweight Hosted Code Transformer | High-Capacity Agentic Code Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential (~70B) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.1/1M in) across full 1000K window | Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.01/1M tokens | 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | 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) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3 Coder Flash vs Devstral Medium: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 Coder Flash or Devstral Medium?
Qwen3 Coder Flash is more intelligent. It scores 77 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3 Coder Flash is faster, generating 130 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3 Coder Flash is cheaper at $0.07 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3 Coder Flash has lower latency, with a time to first token of 0.33s compared with 0.50s.
Which model has a larger context window?
Qwen3 Coder Flash has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 128K tokens.
Fazit
Sowohl Qwen3 Coder Flash (Optimal für ultraschnelle Echtzeit-Antworten, niedrige Latenz und Hochdurchsatz-Routing, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Devstral Medium (Optimal für autonome Agenten-Workflows, zuverlässiges Tool-Calling und mehrstufige Automatisierung, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Qwen3 Coder Flash führt bei komplexem Reasoning und Coding, Qwen3 Coder Flash liefert den höheren Token-Durchsatz und Qwen3 Coder Flash ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Qwen3 Coder Flash oder Devstral Medium?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Qwen3 Coder Flash vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Qwen3 Coder Flash und Devstral Medium?+
Qwen3 Coder Flash kostet $0.10 / $0.40 pro 1M Input-/Output-Tokens, Devstral Medium liegt bei $0.80 / $2.40. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Qwen3 Coder Flash günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Qwen3 Coder Flash bietet 1M Tokens Kontext gegenüber 128K Tokens bei Devstral Medium. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Qwen3 Coder Flash vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Alibaba und Mistral AI, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).