Qwen3 Coder Flash vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwen3 Coder FlashとAlibabaのQwen3-Coder 480B-A35B Instructは、注目度の高い主要AIモデルです。Qwen3 Coder Flashは1M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.10/出力$0.40、一方のQwen3-Coder 480B-A35B Instructは262.1K トークンのコンテキストで入力$0.00/出力$0.00です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
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Qwen3 Coder Flash
超高速・低遅延レスポンスAlibaba の Qwen3 Coder Flash は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。1M のコンテキストウィンドウ、毎秒 130 トークンの生成速度、知能指数 77/100（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）を実現しています。
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1M tokens
N/A
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
オープンウェイト基盤モデルAlibaba の Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct は、オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保向けに設計されたAIモデルです。262K のコンテキストウィンドウ、毎秒 52 トークンの生成速度、知能指数 86/100（無料のオープンウェイト提供）を実現しています。
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
56.5%
ひと目でわかる主な違い
- 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.
| Feature | 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 |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3 Coder Flash · Strengths & Key Advantages
- 1M のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1265）
- 毎秒 130 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 330ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.1・出力$0.4）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 262K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 70%）
- 毎秒 52 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 760ms の低遅延
- オープンウェイトモデル (480B total (35B MoE))として vLLM・SGLang・Ollama を用いた自社GPUでのローカル運用が可能
Considerations & Trade-offs
- 非量子化のフル精度でローカル推論を行うには十分なGPU VRAM容量が必要です
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
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 |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | 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: よくある質問 (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.
総合評価
Qwen3 Coder Flash（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とQwen3-Coder 480B-A35B Instruct（オンプレミス環境でのセルフホスト、ファインチューニング、完全なデータ主権の確保、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではQwen3-Coder 480B-A35B Instructがリードし、応答速度とスループットではQwen3 Coder Flashが優れ、APIコスト効率ではQwen3-Coder 480B-A35B Instructが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Qwen3 Coder Flash と Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Qwen3 Coder Flash と Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Qwen3 Coder Flash は100万トークンあたり入力$0.10 / 出力$0.40、Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct は入力$0.00 / 出力$0.00です。総合的なコスト効率では Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Qwen3 Coder Flash が 1M トークン、Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct が 262.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen3 Coder Flash がリードしています。
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.
公的ソース: AlibabaおよびAlibaba公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。