Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Alibaba का Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct और Mistral AI का Devstral Medium दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Devstral Medium में 128K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $0.80/$2.40 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
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Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct
ओपन-वेट्स फाउंडेशन मॉडलAlibaba का Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 140 टोकन/सेकंड स्पीड और निःशुल्क ओपन-वेट्स एक्सेस के साथ 76/100 इंट
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
N/A
Devstral Medium
ऑटोनॉमस एजेंटिक मॉडलMistral AI का Devstral Medium ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 75 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.8/$2.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 52/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदा
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
51.5%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct has a larger context window (262K vs 128K tokens).
- Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is faster at 140 tok/s vs 75 tok/s.
| Feature | Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct | Devstral Medium |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 76 | 52 |
Provider | Alibaba | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.00 / 1M | $0.80 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.00 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.00 / 1M | $0.54 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 262.1K tokens~393 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 140 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 51.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 62% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.00 / 1M | $0.20 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
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.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
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.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 262K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 8K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 74% · Arena Elo 1285)
- 140 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 280ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- ओपन-वेट्स आर्किटेक्चर (30B total (3B 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
Devstral Medium · Strengths & Key Advantages
- 128K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 62%)
- 75 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 500ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $0.8/$2.4 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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct | Devstral Medium |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.00 | $0.55 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 15K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 18K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct | Devstral Medium |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-coder-30b-a3b-instruct | devstral-medium-latest |
| API Protocol | OpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGI | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-04 | 2025-07 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | May 2025 |
| Architecture | Compact Sparse Mixture-of-Experts Transformer | High-Capacity Agentic Code Transformer |
| Parameters | 30B total (3B active MoE) | Confidential (~70B) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Free across full context window (only KV-cache VRAM scales) | Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Automatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost) | Cached input at $0.2/1M tokens |
| 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) | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| 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) · 19 GB VRAM (4-bit Quantized) · 65 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) | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified |
| 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 |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct vs Devstral Medium: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct or Devstral Medium?
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is more intelligent. It scores 76 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is faster, generating 140 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.50s.
Which model has a larger context window?
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 128K tokens.
निष्कर्ष
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct (प्राइवेट क्लाउड सेल्फ-होस्टिंग, फ़ाइन-ट्यूनिंग और पूर्ण डेटा गोपनीयता, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Devstral Medium (ऑटोनॉमस एजेंट वर्कफ़्लो, टूल कॉलिंग और मल्टी-स्टेप ऑटोमेशन, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct या Devstral Medium में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct और Devstral Medium में किसका API सस्ता है?+
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Devstral Medium की $0.80 / $2.40 है। समग्र लागत में Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Devstral Medium में 128K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Qwen3-Coder 30B-A3B Instruct तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
स्रोत: Alibaba और Mistral AI आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।