Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct de Alibaba y Claude 3.7 Sonnet de Anthropic compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct ofrece una ventana de contexto de 262.1K tokens a $0.00/$0.00 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Claude 3.7 Sonnet ofrece 200K tokens de contexto a $3.00/$15.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.
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Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Modelo Base de Pesos AbiertosQwen3-Coder 480B-A35B Instruct de Alibaba es un modelo de IA diseñado para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, con ventana de contexto de 262K, velocidad de 52 tokens/s, índice de inteligen
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
56.5%
Claude 3.7 Sonnet
Líder en Programación e IngenieríaClaude 3.7 Sonnet de Anthropic es un modelo de IA diseñado para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, con ventana de contexto de 200K, velocidad de 72 tokens/s, índice de inteligencia de 48/100 y
$3.00 / 1M
$15.00 / 1M
200K tokens
70.3%
Diferencias Clave de un Vistazo
- 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%).
| Característica | 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 |
¿Quién gana en cada área?
At-a-glance decision frameworkPuntuaciones de Benchmarks Verificadas
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.
Latencia y Tiempo de Respuesta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interactivo de Costos de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 262K con hasta 16K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 70%)
- Rendimiento ágil de 52 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 760 ms
- Pesos abiertos (480B total (35B MoE)) listos para autoalojamiento local o en nube privada mediante vLLM y Ollama
Considerations & Trade-offs
- Requiere infraestructura GPU dedicada con suficiente memoria VRAM para inferencia local sin cuantización
- En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad
Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages
- Ventana de contexto de 200K con hasta 64K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
- Rendimiento ágil de 72 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 520 ms
- Economía de API competitiva ($3/$15 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
- Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
- En volúmenes masivos de tokens, se recomienda activar el caché de prompts y Batch API para optimizar costos
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 |
Especificaciones Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Característica | 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: Respuestas Rápidas (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.
Veredicto
Tanto Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct (Ideal para autoalojamiento en servidores propios, ajuste fino (fine-tuning) y soberanía de datos, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Claude 3.7 Sonnet (Ideal para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct lidera en inteligencia general y programación, Claude 3.7 Sonnet ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct o Claude 3.7 Sonnet?+
En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.
¿Cuánto cuesta la API de Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct frente a Claude 3.7 Sonnet?+
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct cuesta $0.00 / $0.00 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Claude 3.7 Sonnet cuesta $3.00 / $15.00. En costo combinado, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct es la opción más económica.
¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct cuenta con 262.1K tokens de contexto frente a 200K tokens de Claude 3.7 Sonnet. En velocidad de inferencia, Claude 3.7 Sonnet ofrece un rendimiento superior.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.
Fuentes: Documentación oficial de API de Alibaba y Anthropic, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).