Head-to-Head Model Comparison

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति

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Devstral 2Profile

Qwen3-Coder 480B-A35B InstructProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Mistral AI

Devstral 2

ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडल

Mistral AI का Devstral 2 ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 70 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.5/$4.5 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 56/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करत

Intelligence Index56 / 100

Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$4.50 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

Alibaba

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडल

Alibaba का Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 52 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 86/100 इं

Intelligence Index86 / 100

Input Token:

$0.00 / 1M

Output Token:

$0.00 / 1M

Context Window:

262.1K tokens

SWE-bench Verified:

56.5%

एक नज़र में मुख्य अंतर

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Devstral 2 is faster at 70 tok/s vs 52 tok/s.
Devstral 2 leads on SWE-bench coding (58.2% vs 56.5%).

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

Feature	Devstral 2	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	56	86
Provider	Mistral AI	Alibaba
Input Price Cost per million input tokens	$1.50 / 1M	$0.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$4.50 / 1M	$0.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.99 / 1M	$0.00 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	262.1K tokens~393 A4 pages of text	262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	66K	16K
Throughput Speed Tokens generated per second	70 tok/s	52 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	58.2%	56.5%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	66.5%	70%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.35 / 1M	$0.00 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework

Coding

Devstral 2

+1.7% SWE-bench lead

Cost

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

1.0x cheaper monthly runtime

Speed

Devstral 2

+35% faster generation

Context

Tied

262.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Devstral 2Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

58.2%vs56.5%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

66.5%vs70%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83.5%vs83%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1355pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

52%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs73%

AIME (Advanced Math Competition)

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

78%vsN/A

Long-Context Reasoning

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

82%vsN/A

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

70 tok/s vs52 tok/s

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

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

Devstral 20.52s

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct0.76s

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

Devstral 27.66s

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct10.38s

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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)

Devstral 2 Monthly API Bill

$6.82 / month

$1.5/1M in · $4.5/1M 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 $6.82 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

Devstral 2 · Strengths & Key Advantages

262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 66.5%)
70 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (123B) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

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

262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 16K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 70%)
52 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 760ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (480B total (35B MoE)) — vLLM, Ollama या निजी GPU क्लस्टर पर सेल्फ-होस्टिंग के लिए उपयुक्त

Considerations & Trade-offs

पूर्ण प्रिसिजन में लोकल GPU सर्वर पर चलाने के लिए पर्याप्त VRAM और हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है
अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है

Token Use & Task Economics

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

Metric	Devstral 2	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.65	$0.00
Output Tokens / Task Tokens generated per task	42K	25K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	20K	9K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Feature	Devstral 2	Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Official API Model ID (SDK)	devstral-2-latest	qwen3-coder-480b-a35b-instruct
API Protocol	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI	OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date	2025-12	2025-04
Knowledge Cutoff	October 2025	March 2025
Architecture	Advanced Agentic Code Transformer	Code-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
Parameters	123B	480B total (35B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud	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 ($1.5/1M in) across full 262K window	Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTL	Cached input at $0.35/1M 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	Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)	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	BF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 76 GB VRAM (4-bit Quantized) · 264 GB VRAM (Native BF16)	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	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)	Open-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control	100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalities	text	text
Output Modalities	text	text

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Devstral 2 or Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 56 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Devstral 2 is faster, generating 70 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 $0.99 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Devstral 2 has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.76s.

निष्कर्ष

Devstral 2 (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Devstral 2 तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

कोडिंग और रीजनिंग के लिए Devstral 2 या Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में से कौन बेहतर है?+

समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।

Devstral 2 और Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में किसका API सस्ता है?+

Devstral 2 की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.50 / $4.50 प्रति 1M टोकन है और Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct की $0.00 / $0.00 है। समग्र लागत में Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Devstral 2 में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में 262.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Devstral 2 तेज़ है।

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

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

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Devstral 2

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

Devstral 2 · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Devstral 2 vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

निष्कर्ष

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)

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