Head-to-Head Model Comparison

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

Changez et Comparez les Modèles

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GPT-5-CodexProfile

Qwen3-Coder 480B-A35B InstructProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

OpenAI

GPT-5-Codex

Leader en Programmation et Code

GPT-5-Codex de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, offrant une fenêtre de contexte de 400K, une vitesse de 120 tokens/s, un indice d’intelligence de 57/

Intelligence Index57 / 100

Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

400K tokens

SWE-bench Verified:

74.5%

Alibaba

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

Modèle de Base à Poids Ouverts

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, offrant une fenêtre de contexte de 262K, une vitesse de 52 tokens/s, un ind

Intelligence Index86 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

56.5%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-5-Codex has a larger context window (400K vs 262K tokens).
GPT-5-Codex is faster at 120 tok/s vs 52 tok/s.
GPT-5-Codex leads on SWE-bench coding (74.5% vs 56.5%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	GPT-5-Codex	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	57	86
Provider	OpenAI	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$1.25 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$10.00 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.34 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	400K tokens~600 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	128K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	120 tok/s	52 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	74.5%	56.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	80.5%	70%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.13 / 1M	$0.00 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

GPT-5-Codex

+18.0% SWE-bench lead

Coût

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

1.0x cheaper monthly runtime

Vitesse

GPT-5-Codex

+131% faster generation

Contexte

GPT-5-Codex

400K tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

GPT-5-CodexQwen3-Coder 480B-A35B Instruct

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

74.5%vs56.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

80.5%vs70%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

85.5%vs83%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1360ptsvs1355pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

12%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

50%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

45.5%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73.5%vs73%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

90.5%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

77%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

120 tok/s vs52 tok/s

Latence et Temps de Réponse

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better

GPT-5-Codex1.25s

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct0.76s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

GPT-5-Codex5.42s

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct10.38s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

GPT-5-Codex Monthly API Bill

$11.06 / month

$1.25/1M in · $10/1M out

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct Monthly API Bill

$0.00 / month

$0/1M in · $0/1M out

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct saves approximately $11.06 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

GPT-5-Codex · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 400K et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 80.5%)
Débit rapide de 120 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1250 ms
Tarification API optimisée ($1.25/$10 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts

Considerations & Trade-offs

Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 262K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 70%)
Débit rapide de 52 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 760 ms
Poids ouverts (480B total (35B MoE)) permettant un déploiement sur site ou cloud privé via vLLM, SGLang ou Ollama

Considerations & Trade-offs

Nécessite des serveurs GPU dotés de suffisamment de mémoire VRAM pour l’inférence locale à pleine précision
Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	GPT-5-Codex	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$1.60	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	58K	25K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	32K	9K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	GPT-5-Codex	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Official API Model ID (SDK)	gpt-5-codex	qwen3-coder-480b-a35b-instruct
API Protocol	OpenAI Responses API & Chat Completions v1	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-09	2025-04
Knowledge Cutoff	September 2024	March 2025
Architecture	Code-specialised unified reasoning model	Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
Parameters	Confidential	480B total (35B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($1.25/1M in) across full 400K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Automatic prefix caching at $0.125/1M (no extra cache-write fee)	Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG	Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning Support	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	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)	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 298 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1032 GB VRAM (Native BF16)
Safety & Frontier Classification	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text, vision	text
Output Modalities	text	text

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, GPT-5-Codex or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 57 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GPT-5-Codex is faster, generating 120 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 $1.34 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.76s compared with 1.25s.

Which model has a larger context window?

GPT-5-Codex has a larger context window, supporting 400K tokens compared with 262.1K tokens.

Verdict

GPT-5-Codex (Conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct (Conçu pour l’auto-hébergement sur infrastructure privée, le fine-tuning et la souveraineté des données, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GPT-5-Codex assure un débit supérieur et Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, GPT-5-Codex ou Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre GPT-5-Codex et Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct ?+

GPT-5-Codex est facturé $1.25 / $10.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.00 / $0.00 pour Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct. En coût pondéré, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

GPT-5-Codex prend en charge 400K tokens contre 262.1K tokens pour Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct. Côté vitesse de génération, GPT-5-Codex est le plus rapide.

AI Terminology & Guide

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

Changez et Comparez les Modèles

GPT-5-Codex

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

GPT-5-Codex · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

Questions fréquentes

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