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Head-to-Head Model Comparison

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

GetInfoUs अनुसंधान दल द्वारा समीक्षितअंतिम समीक्षा: October 2026संपादकीय नीति
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Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Alibaba का Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct और Anthropic का Claude 3.7 Sonnet दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.00/$0.00 प्रति 1M टोकन है, जबकि Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $3.00/$15.00 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:
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%

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet

शीर्ष कोडिंग और इंजीनियरिंग

Anthropic का Claude 3.7 Sonnet ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो, 72 टोकन/सेकंड स्पीड और $3/$15 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 48/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्र

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$3.00 / 1M

Output Token:

$15.00 / 1M

Context Window:

200K tokens

SWE-bench Verified:

70.3%

एक नज़र में मुख्य अंतर

  • Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is 1.0x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has a larger context window (262K vs 200K tokens).
  • Claude 3.7 Sonnet is faster at 72 tok/s vs 52 tok/s.
  • Claude 3.7 Sonnet leads on SWE-bench coding (70.3% vs 56.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureQwen3-Coder 480B-A35B InstructClaude 3.7 Sonnet
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8648
Provider
AlibabaAnthropic
Input Price
Cost per million input tokens
$0.00 / 1M$3.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.00 / 1M$15.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.00 / 1M$2.31 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
262.1K tokens~393 A4 pages of text200K tokens~300 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K64K
Throughput Speed
Tokens generated per second
52 tok/s72 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
56.5%70.3%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
70%65%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.00 / 1M$0.30 / 1M

किस क्षेत्र में कौन आगे है?

At-a-glance decision framework
Coding
Claude 3.7 Sonnet
+13.8% SWE-bench lead
Cost
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
1.0x cheaper monthly runtime
Speed
Claude 3.7 Sonnet
+38% faster generation
Context
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
262.1K tokens window

सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना

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

Qwen3-Coder 480B-A35B InstructClaude 3.7 Sonnet
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

56.5%vs70.3%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

70%vs65%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83%vs78.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1355ptsvs1335pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs8.9%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs35.2%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs40.1%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

73%vs64.8%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs61.3%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs71.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

52 tok/s vs72 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
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct0.76s
Claude 3.7 Sonnet0.52s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct10.38s
Claude 3.7 Sonnet7.46s

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)
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct Monthly API Bill
$0.00 / month
$0/1M in · $0/1M out
Claude 3.7 Sonnet Monthly API Bill
$18.45 / month
$3/1M in · $15/1M out
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct saves approximately $18.45 / month (100%) under this workload.1.0x Savings

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

Claude 3.7 Sonnet · Strengths & Key Advantages

  • 200K कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 64K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 70.3% · GPQA Diamond 65%)
  • 72 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 520ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
  • $3/$15 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
  • उच्च-वॉल्यूम प्रोडक्शन ट्रैफ़िक में लागत कम रखने के लिए प्रॉम्प्ट कैशिंग और बैच API का उपयोग आवश्यक है

Token Use & Task Economics

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

MetricQwen3-Coder 480B-A35B InstructClaude 3.7 Sonnet
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.00$1.42
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
25K41K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
9K22K

तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureQwen3-Coder 480B-A35B InstructClaude 3.7 Sonnet
Official API Model ID (SDK)qwen3-coder-480b-a35b-instructclaude-3-7-sonnet-20250201
API ProtocolOpenAI-Compatible REST / vLLM / SGLang / HuggingFace TGIAnthropic Messages API + AWS Bedrock + Vertex AI
Release Date2025-042025-02
Knowledge CutoffMarch 2025November 2024
ArchitectureCode-Specialized Sparse Mixture-of-Experts TransformerHybrid Reasoning MoE
Parameters480B total (35B active MoE)Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)Unlimited (Hardware-bound on self-hosted GPU) / 10,000 RPM Cloud · Unlimited local throughput / 10M+ TPM Managed Cloud4,000 – 10,000 RPM (Tier 4 + Priority Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Free across full context window (only KV-cache VRAM scales)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLAutomatic prefix KV-caching in vLLM / SGLang (0 cost)$0.3/1M cached read (90% off); 5-min default & 1-hour extended TTL
Computer Use / GUI AgentAPI / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 & SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox toolsNative Web Search Citations + Code Execution Tool + MCP Connectors
Official Fine-Tuning SupportFull Weights SFT, LoRA, QLoRA, DPO & GRPO RL (Unsloth / Axolotl / Llama-Factory)Custom Model Tuning via Amazon Bedrock & Prompt Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMBF16 / FP16, FP8 Dynamic, INT4 AWQ / GPTQ, GGUF (Q4_K_M / Q8_0) · 298 GB VRAM (4-bit Quantized) · 1032 GB VRAM (Native BF16)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationOpen-Weights System Card + Customizable Guardrail Layer (Llama Guard / ShieldGemma)Anthropic RSP ASL-2 / ASL-3 Constitutional Safety Evaluated
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)100% Air-Gapped On-Premises / Private VPC · Full HIPAA, GDPR & SOC2 ControlSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestexttext, vision
Output Modalitiestexttext

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct vs Claude 3.7 Sonnet: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)

Which is more intelligent, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct or Claude 3.7 Sonnet?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct is more intelligent. It scores 86 compared with 48 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Claude 3.7 Sonnet is faster, generating 72 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 $2.31 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Claude 3.7 Sonnet has lower latency, with a time to first token of 0.52s compared with 0.76s.

Which model has a larger context window?

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct has a larger context window, supporting 262.1K tokens compared with 200K tokens.

निष्कर्ष

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।) और Claude 3.7 Sonnet (ऑटोनॉमस सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कोड रिफैक्टरिंग और जटिल डीबगिंग, 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, Claude 3.7 Sonnet 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 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct या Claude 3.7 Sonnet 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।

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct और Claude 3.7 Sonnet में किसका API सस्ता है?+

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.00 / $0.00 प्रति 1M टोकन है और Claude 3.7 Sonnet की $3.00 / $15.00 है। समग्र लागत में Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct अधिक किफायती है।

किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+

Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct में 262.1K टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Claude 3.7 Sonnet में 200K टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Claude 3.7 Sonnet तेज़ है।

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