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Head-to-Head Model Comparison

GPT-5-Codex 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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GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

OpenAI का GPT-5-Codex और Alibaba का Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। GPT-5-Codex में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $1.25/$10.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।

आमने-सामने मॉडल तुलना (VS)

किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
OpenAI

GPT-5-Codex

शीर्ष कोडिंग और इंजीनियरिंग

OpenAI का GPT-5-Codex ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 120 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.25/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 57/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान क

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

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).
  • 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 →
FeatureGPT-5-CodexQwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5786
Provider
OpenAIAlibaba
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 text262.1K tokens~393 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
128K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
120 tok/s52 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

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
GPT-5-Codex
+18.0% SWE-bench lead
Cost
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
GPT-5-Codex
+131% faster generation
Context
GPT-5-Codex
400K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

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
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

रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर

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

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% 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

  • 400K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 128K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 74.5% · GPQA Diamond 80.5%)
  • 120 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 1250ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $1.25/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
  • प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
  • 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.

MetricGPT-5-CodexQwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.60$0.00
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
58K25K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
32K9K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGPT-5-CodexQwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Official API Model ID (SDK)gpt-5-codexqwen3-coder-480b-a35b-instruct
API ProtocolOpenAI Responses API & Chat Completions v1OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI
Release Date2025-092025-04
Knowledge CutoffSeptember 2024March 2025
ArchitectureCode-specialised unified reasoning modelCode-Specialized Sparse Mixture-of-Experts Transformer
ParametersConfidential480B total (35B active MoE)
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPMUnlimited (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 windowFree across full context window (only KV-cache VRAM scales)
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix caching at $0.125/1M (no extra cache-write fee)Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAGSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)Full Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-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 ClassificationOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card PublishedOpen-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 Tier100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 Control
Input Modalitiestext, visiontext
Output Modalitiestexttext

GPT-5-Codex vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct: त्वरित प्रश्नोत्तर (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.

निष्कर्ष

GPT-5-Codex (ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग, 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, GPT-5-Codex 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 GPT-5-Codex 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।

GPT-5-Codex और Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में किसका API सस्ता है?+

GPT-5-Codex की इनपुट/आउटपुट कीमत $1.25 / $10.00 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?+

GPT-5-Codex में 400K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में 262.1K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में GPT-5-Codex तेज़ है।

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स्रोत: OpenAI और Alibaba आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।