Qwen3 Coder Plus vs Devstral Medium
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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AlibabaのQwen3 Coder PlusとMistral AIのDevstral Mediumは、注目度の高い主要AIモデルです。Qwen3 Coder Plusは1.05M 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$0.80/出力$3.20、一方のDevstral Mediumは128K トークンのコンテキストで入力$0.80/出力$2.40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。
任意のAIモデルを切り替えて比較
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Qwen3 Coder Plus
フラッグシップ最先端モデルAlibaba の Qwen3 Coder Plus は、最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 80 トークンの生成速度、知能指数 85/100（1Mトークンあたり入力$0.8・出力$3.2）を実現しています。
$0.80 / 1M
$3.20 / 1M
1.05M tokens
54%
Devstral Medium
自律型エージェント・ツール特化Mistral AI の Devstral Medium は、自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化向けに設計されたAIモデルです。128K のコンテキストウィンドウ、毎秒 75 トークンの生成速度、知能指数 52/100（1Mトークンあたり入力$0.8・出力$2.4）を実現しています。
$0.80 / 1M
$2.40 / 1M
128K tokens
51.5%
ひと目でわかる主な違い
- Devstral Medium is 1.1x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Qwen3 Coder Plus has a larger context window (1M vs 128K tokens).
- Qwen3 Coder Plus is faster at 80 tok/s vs 75 tok/s.
- Qwen3 Coder Plus leads on SWE-bench coding (54.0% vs 51.5%).
| Feature | Qwen3 Coder Plus | Devstral Medium |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 52 |
Provider | Alibaba | Mistral AI |
Input Price Cost per million input tokens | $0.80 / 1M | $0.80 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $3.20 / 1M | $2.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.54 / 1M | $0.54 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 128K tokens~192 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 75 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 54% | 51.5% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 66.5% | 62% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.08 / 1M | $0.20 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision framework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.
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.
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 Plus · Strengths & Key Advantages
- 1.0M 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 54% · GPQA Diamond 66.5%）
- 毎秒 80 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 510ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.8・出力$3.2）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
Devstral Medium · Strengths & Key Advantages
- 128K のコンテキストウィンドウと最大 33K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 51.5% · GPQA Diamond 62%）
- 毎秒 75 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 500ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.8・出力$2.4）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
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Qwen3 Coder Plus | Devstral Medium |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.22 | $0.55 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 22K | 38K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 7K | 18K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Qwen3 Coder Plus | Devstral Medium |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | qwen3-coder-plus-instruct | devstral-medium-latest |
| API Protocol | Alibaba REST API (OpenAI-Compatible) | Mistral AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-07 | 2025-07 |
| Knowledge Cutoff | May 2025 | May 2025 |
| Architecture | Hosted Enterprise Code-Specialized Transformer | High-Capacity Agentic Code Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential (~70B) |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.8/1M in) across full 1049K window | Flat rate ($0.8/1M in) across full 128K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.08/1M tokens | 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 | API Prompt Engineering & RAG Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| 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) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | Alibaba Production Safety & Alignment Verified | Mistral AI Production Safety & Alignment Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text |
| Output Modalities | text | text |
Qwen3 Coder Plus vs Devstral Medium: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Qwen3 Coder Plus or Devstral Medium?
Qwen3 Coder Plus is more intelligent. It scores 85 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Qwen3 Coder Plus is faster, generating 80 tokens per second compared with 75 tokens per second.
Which model has lower latency?
Devstral Medium has lower latency, with a time to first token of 0.50s compared with 0.51s.
Which model has a larger context window?
Qwen3 Coder Plus has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.
総合評価
Qwen3 Coder Plus（最先端のエンタープライズ推論、ソフトウェア工学、ミッションクリティカルな本番運用、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Devstral Medium（自律型AIエージェントの実行、ツール呼び出し（Tool Calling）、複雑な業務自動化、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 Plusがリードし、応答速度とスループットではQwen3 Coder Plusが優れ、APIコスト効率ではQwen3 Coder Plus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 Plus と Devstral Medium 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 Plus 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 Plus と Devstral Medium ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Qwen3 Coder Plus は100万トークンあたり入力$0.80 / 出力$3.20、Devstral Medium は入力$0.80 / 出力$2.40です。総合的なコスト効率では Qwen3 Coder Plus 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 Plus が 1.05M トークン、Devstral Medium が 128K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Qwen3 Coder Plus 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Mistral AI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)。