Qwen3 Coder Flash vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Qwen3 Coder Flash de Alibaba et Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct de Alibaba sont deux modèles d’IA de premier plan. Qwen3 Coder Flash propose une fenêtre de contexte de 1M tokens au tarif de $0.10/$0.40 par million de tokens, tandis que Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct offre 262.1K tokens de contexte à $0.00/$0.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Qwen3 Coder Flash
Inférence Ultra-RapideQwen3 Coder Flash de Alibaba est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 1M, une vitesse de 130 tokens/s, un indice d’intelligence de 77/1
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1M tokens
N/A
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Modèle de Base à Poids OuvertsQwen3-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
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
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).
- Qwen3 Coder Flash has a larger context window (1M vs 262K tokens).
- Qwen3 Coder Flash is faster at 130 tok/s vs 52 tok/s.
| Caractéristique | Qwen3 Coder Flash | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 77 | 86 |
Provider | Alibaba | Alibaba |
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.00 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $0.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.07 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1M tokens~1,500 A4 pages of text | 262.1K tokens~393 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 16K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 130 tok/s | 52 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 56.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 70% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.01 / 1M | $0.00 / 1M |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3 Coder Flash · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1M et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1265)
- Débit rapide de 130 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 330 ms
- Tarification API optimisée ($0.1/$0.4 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 | Qwen3 Coder Flash | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.03 | $0.00 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 25K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 9K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Qwen3 Coder Flash | Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-coder-flash-instruct | qwen3-coder-480b-a35b-instruct |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI |
| Release Date | 2025-07 | 2025-04 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | March 2025 |
| Architecture | Optimized Lightweight Hosted Code Transformer | Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer |
| Parameters | Confidential | 480B total (35B active MoE) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 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 ($0.1/1M in) across full 1000K window | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.01/1M tokens | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) |
| 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 | Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory) |
| 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) | 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 | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | 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 | text |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3 Coder Flash vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Réponses Rapides (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 Coder Flash or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 77 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3 Coder Flash is faster, generating 130 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 $0.07 (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 0.76s.
Which model has a larger context window?
Qwen3 Coder Flash has a larger context window, supporting 1M tokens compared with 262.1K tokens.
Verdict
Qwen3 Coder Flash (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, 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, Qwen3 Coder Flash 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, Qwen3 Coder Flash 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 Qwen3 Coder Flash et Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct ?+
Qwen3 Coder Flash est facturé $0.10 / $0.40 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 ?+
Qwen3 Coder Flash prend en charge 1M tokens contre 262.1K tokens pour Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct. Côté vitesse de génération, Qwen3 Coder Flash est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.
Sources: Documentation API officielle de Alibaba et Alibaba, fiches système et benchmarks indépendants (2026).