Qwen3 Coder Flash vs Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Alibaba의 Qwen3 Coder Flash와 Alibaba의 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Qwen3 Coder Flash는 1M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.10/$0.40(입력/출력)의 요금을 제공하며, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct는 262.1K 토큰 컨텍스트와 $0.00/$0.00의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Qwen3 Coder Flash
초고속 저지연 추론 모델Alibaba의 Qwen3 Coder Flash 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 1M 컨텍스트 윈도우, 초당 130 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 77/100점(1M 토큰당 입력 $0.1 / 출력 $0.4)을 제공합니다.
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1M tokens
N/A
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct
오픈 웨이트 파운데이션 모델Alibaba의 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct 모델은 프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보에 최적화된 AI 모델로, 262K 컨텍스트 윈도우, 초당 52 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 86/100점(무료 오픈 웨이트 제공)을 제공합니다.
$0.00 / 1M
$0.00 / 1M
262.1K tokens
56.5%
한눈에 보는 핵심 차이점
- 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 |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Qwen3 Coder Flash · Strengths & Key Advantages
- 1M 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 74.5% · Arena Elo 1265)
- 초당 130 토큰의 빠른 처리 속도와 330ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.1 / 출력 $0.4)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
- 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct · Strengths & Key Advantages
- 262K 컨텍스트 윈도우 및 최대 16K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 56.5% · GPQA Diamond 70%)
- 초당 52 토큰의 빠른 처리 속도와 760ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 오픈 웨이트 아키텍처 (480B total (35B MoE))를 통해 vLLM, SGLang, Ollama 기반 자체 GPU 서버 구축 및 파인튜닝 가능
Considerations & Trade-offs
- 비양자화 전체 정밀도로 로컬 서버에서 구동하려면 충분한 GPU VRAM 용량이 필요합니다
- 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다
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 |
기술 사양 (Specifications)
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: 핵심 요약 문답 (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.
종합 평가
Qwen3 Coder Flash(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct(프라이빗 클라우드 자체 호스팅, 파인튜닝 및 완벽한 데이터 주권 확보, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Qwen3 Coder Flash가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Qwen3 Coder Flash와 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Qwen3 Coder Flash와 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Qwen3 Coder Flash는 100만 토큰당 입력 $0.10 / 출력 $0.40이며, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct는 입력 $0.00 / 출력 $0.00입니다. 혼합 비용 기준으로는 Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Qwen3 Coder Flash가 1M 토큰, Qwen3-Coder 480B-A35B Instruct가 262.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Qwen3 Coder Flash가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: Alibaba 및 Alibaba 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).