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Qwen3 Coder 480B A35B Instruct

AlibabaQwenओपन वेटApache 2.0 · व्यावसायिक उपयोग

विवरण

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct is Qwen's most agentic code model to date, featuring 480 billion total parameters with 35 billion activated parameters using MoE architecture. It achieves significant performance among open models on Agentic Coding, Agentic Browser-Use, and foundational coding tasks, with results comparable to Claude Sonnet. Features native 256K token context length (extendable to 1M tokens with Yarn), optimized for repository-scale understanding, and specialized function call format for agentic coding platforms like Qwen Code and CLINE.

रिलीज़ तिथि
2025-07-22
पैरामीटर
480.0B
संदर्भ लंबाई
262K
मोडैलिटीज़
text

क्षमता रडार

34
general
53
coding
52
reasoning
41
science
60
agents
0
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
एजेंटिक क्षमता116
36.0
LS
कोडिंग रैंकिंग238
49.0
AA
सामान्य रैंकिंग292
45.0
AA
विज्ञान332
42.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

BFCL-v368.7%स्वयं
MM-Mind2Web55.8%स्वयं
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)37.5%स्वयं

Code

SWE-Bench Verified69.6%स्वयं
Aider-Polyglot61.8%स्वयं
SWE-bench Multilingual54.7%स्वयं
Multi-SWE-Bench25.8%स्वयं

Communication

TAU-bench Retail77.5%स्वयं
TAU-bench Airline60.0%स्वयं

Language

Spider31.1%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
39.3
Intelligence Index(Artificial Analysis)
18.2
Math 500(OpenAI (2024), subset of Hendrycks et al. MATH (2021))
0.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.8
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.6
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.6
Aime(MAA (Mathematical Association of America))
0.5
Lcr(Artificial Analysis)
0.5
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.4
Ifbench(Google Research (2023))
0.4
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.4
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.4
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.2
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.0

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Structured Output
70
Finance
70
Communication
70
Multimodal
60
Reasoning
60
Frontend Development
60
General
60
Tool Calling
60
Agents
50
Code
50

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$1.5 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$7.5 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$3 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

4 प्रदाता

सबसे सस्ता: LLM Gatewayसबसे महंगा: Alibaba
प्रदाताइनपुटआउटपुट
1LLM Gatewayसबसे सस्ता
$0.3
$1.3
2302.AI
$0.86
$3.43
3Alibaba (China)
$0.861
$3.441
4Alibabaप्राथमिक
$1.5
$7.5

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis