Qwen3 Coder مقابل DeepSeek V3.1: اختيار النموذج اللغوي الكبير المناسب لبرنامجك

أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) أدوات لا غنى عنها للمطورين المعاصرين، خاصة في برمجة بايثون، وتصحيح الأخطاء، وإدارة مستودعات الأكواد كبيرة الحجم. اثنان من أقوى المنافسين مفتوحي المصدر هما DeepSeek V3.1 و Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.

على الرغم من أن كلا النموذجين يعتمدان على بنيات Mixture-of-Experts (MoE)، إلا أن أولويات تصميمهما مختلفة:

• يركز DeepSeek V3.1 على مرونة الاستدلال، وأوضاع الاستدلال الهجينة (وضع التفكير مقابل وضع عدم التفكير)، ودقة تصحيح الأكواد في معايير التقييم.
• يركز Qwen3-Coder على فهم الأكواد ذات السياق الطويل، والنشر الفعال، ودمج أدوات المطورين (مثل أدوات واجهة سطر الأوامر وتنسيقات استدعاء الدوال).

يهدف هذا المقال إلى مساعدة المطورين على اختيار النموذج المناسب لسير عمل البرمجة الخاص بهم—سواء كان ذلك للتعامل مع مشاريع بايثون على مستوى المستودعات، أو تحقيق دقة عالية في معايير التقييم، أو النشر بكفاءة مع موارد محدودة.

ما هي الفروقات المعمارية الرئيسية بين Qwen3 Coder و Deepseek V3.1؟

الميزة	Qwen3-Coder-480B-A35B	DeepSeek-V3.1
عدد المعاملات الإجمالي	480 B	671 B
المعاملات المنشطة لكل رمز	35 B (MoE)	37 B (MoE)
تكوين MoE	160 خبيرًا؛ 8 نشطين	~256 خبيرًا موجهًا + خبير مشترك واحد؛ 8 نشطين
آلية الانتباه	رؤوس GQA (96 استعلام، 8 مفتاح/قيمة)	MLA + MoE قياسي + ذاكرة تخزين مؤقت موفرة للذاكرة
الطبقات	62	غير محدد (يتبع بنية V3)
نافذة السياق	256K أصلي؛ قابل للتوسيع إلى ~1 مليون رمز	128K ممتد عبر تدريب من مرحلتين
الدقة	متغير FP8 متاح	دقة مختلطة FP8 (UE8M0)
أوضاع الاستدلال	وضع عدم التفكير (تركيز على مخرجات نظيفة)	هجين: وضع التفكير ووضع عدم التفكير
تكامل أدوات الوكيل	أدوات CLI (Qwen Code)، تنسيقات استدعاء الدوال	تحسينات مهارات الأدوات بعد التدريب
التركيز	البرمجة بالوكيل، سياقات أكواد طويلة، الكفاءة	استدلال فعال، مرونة، تفاعلات وكيل متعددة الأوضاع

تم تصميم Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct للبرمجة الفعالة ومهام الوكيل مع دعم سياق طويل جدًا وأدوات مطورين مدمجة.

يوسع DeepSeek-V3.1 من DeepSeek-V3 من خلال تقديم سلوكيات استدلال هجينة، وقدرات وكيل أقوى، وحساب دقيق وفعال، مع الحفاظ على بنية MoE ومعالجة السياق الممتد.

نتائج معايير التقييم لـ Qwen3 Coder و Deepseek V3.1 في مهام توليد الأكواد

معيار التقييم	DeepSeek V3.1 (وضع التفكير)	DeepSeek V3.1 (وضع عدم التفكير)	Qwen 3 Coder
LivecodeBench	78%	58%	59%
Scicode	39%	37%	36%

https://twitter.com/paradite\_/status/1961365802629697770

• يتفوق DeepSeek V3.1 (وضع التفكير) بوضوح على معيار LiveCodeBench (78%) و SciCode (39%)، ويحقق 71.6% على Aider. كما يعكس تصنيفه على Codeforces (~1189) قدرة برمجة قوية في السيناريوهات الواقعية. لكن وضع التفكير له تكلفة حسابية أعلى.
• يتبادل DeepSeek V3.1 (وضع عدم التفكير) الدقة من أجل الكفاءة—ينخفض إلى 58% على معيار LiveCodeBench، لكنه يحافظ على نفس النسبة 71.6% على Aider.
• يحقق Qwen3-Coder-480B-A35B 59% (على LiveCodeBench) و 36% (على SciCode)، وهو أقل قليلاً من وضع التفكير لـ DeepSeek. بينما تشير الادعاءات الرسمية إلى أداء رائد على معايير SWE-Bench و CodeForces ELO، لا توجد درجات رقمية ملموسة منشورة. تكمن نقاط قوته في فهم الأكواد ذات السياق الطويل ودمجها في سير عمل المطورين.

👉 الخلاصة:

• إذا كنت بحاجة إلى قوة استدلال خام وأداء في معايير تقييم البرمجة، فإن DeepSeek V3.1 (وضع التفكير) هو الأفضل.
• إذا كنت بحاجة إلى أدوات مطورين، ودمج في سير العمل، ومعالجة للسياقات الطويلة، فإن Qwen3-Coder أكثر تخصصًا.

Qwen3 Coder مقابل DeepSeek V3.1 للمبتدئين: السرعة والسعر

النموذج	ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM)	بطاقة الرسوميات الموصى بها
Qwen 3 Coder	1050GB	8 x H100 NVL
Deepseek V3.1	1424…12GB	8 x H100 NVL

على الرغم من أن كلا النموذجين يحتاجان إلى نفس فئة بطاقات الرسوميات، فإن Qwen 3 Coder يعمل بشكل أسرع وأكثر كفاءة بسبب بصمة ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM) الأقل لديه، بينما DeepSeek V3.1 أثقل وأبطأ في نفس الظروف.

سعر DeepSeek V3.1

سعر Qwen 3 Coder

تعد Novita AI، كأحد أهم مقدمي الخدمات في مجال واجهات برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة، تقدم واجهات برمجة تطبيقات مستقرة وذات تكلفة فعالة للغاية. من معلومات الأسعار، يمكننا أن نرى أن Qwen3-Coder أرخص قليلاً من DeepSeek V3.1.

• Deepseek V3.1: 0.55 دولار لكل مليون رمز إدخال / 1.66 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع طول سياق يبلغ 163,840 رمزًا.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0.35 دولار لكل مليون رمز إدخال / 1.50 دولار لكل مليون رمز إخراج، مع طول سياق يبلغ 262,144 رمزًا.

Qwen3 Coder مقابل DeepSeek V3.1: أيهما أفضل لبرمجة بايثون؟

1. الأداء التجريبي في توليد أكواد بايثون

DeepSeek V3.1

• في معيار تقييم برمجة Aider، حقق نسبة نجاح من المحاولة الأولى 41.3% ونسبة نجاح من المحاولة الثانية 71.6%، مما يعكس قدرات قوية على توليد أكواد بايثون وظيفية. كما تفوق في دقة التنسيق (95.6%) مع 0% من أخطاء بناء الجملة أو المسافات البادئة، وهو أمر بالغ الأهمية لكتابة أكواد بايثون نظيفة.
• أشارت تقييم مستقل إلى نسبة نجاح 71.6% في مختلف تحديات البرمجة، متجاوزًا بشكل طفيف نموذج Claude 4 من Anthropic—مما يشير إلى دقة تنافسية في مهام بايثون أو الأكواد العامة.

Qwen3-Coder

• في معيار SWE-Bench Verified، حقق وفقًا للتقارير أداء رائدًا بين النماذج مفتوحة المصدر—وهو معيار يتضمن تحديات خوارزمية ثقيلة نموذجية في بايثون.
• أشار تقييم عام للأكواد إلى أنه يؤدي بمستوى مماثل للنماذج الممتازة في المهام متوسطة المستوى، حيث ينتج أكواد صحيحة وموجزة—على الرغم من أنه قد يعاني من الأنماط غير الشائعة أو تنسيقات المخرجات الصارمة (مهام “الفرق فقط في المخرجات”).

2. الإطار العام ونقاط القوة السياقية

• DeepSeek V3.1 يُصوّر كنموذج متوازن وقادر للغاية، بارع في توليد الأكواد، وتصحيح الأخطاء، ومهام الوكيل. يقدم مخرجات موجزة ويظل تنافسيًا في السيناريوهات الواقعية، بما في ذلك سير عمل بايثون.
• تم بناء Qwen3‑Coder خصيصًا لمهام البرمجة بالوكيل ذات السياق الطويل، حيث يقدم نوافذ رموز واسعة (تصل إلى ~1 مليون رمز) مع دعم قوي للأدوات. تم تحسينه لبايثون ولعدة أنماط برمجة (البرمجة كائنية التوجه، الوظيفية) ويتفوق في فهم الأكواد على مستوى المستودعات والأتمتة.

إذا كانت أولويتك هي أقصى قدر من صحة الأكواد، ودقة التنسيق، ونسب نجاح موثوقة في مهام بايثون—خاصة في تحديات البرمجة المنعزلة—فإن DeepSeek V3.1 يتميز بميزة واضحة.

لكن إذا كنت تعمل ضمن مشاريع بايثون معقدة متعددة الملفات أو ذات السياق الطويل، أو تحتاج إلى تكامل وثيق مع الأدوات، والأتمتة، وسير عمل الوكيل، فإن Qwen3-Coder هو الخيار الأفضل.

مقارنة بين Qwen3 Coder و Deepseek V3.1 للأكواد

يمكنك الوصول مباشرة إلى ساحة تجربة Novita لبدء تجربة مجانية!

جرب نموذج Qwen 3 Coder و DeepSeek V3.1 الآن!

أنشئ موقع ويب تفاعلي ومختصر لمقارنة نموذج qwen 3 coder 480b a35b ونموذج deepseek v3.1

Qwen 3 Coder

قدرة قوية على توليد صفحات الويب: تخطيط المعلومات والتصميم المرئي ممتازان، ويوفران تجربة سهلة الاستخدام. اللغة موجزة واحترافية، مما يجعل هذه صفحة مقارنة مصممة جيدًا.

دقة معلومات عالية: النقاط الرئيسية للبيانات، والتحديد الوظيفي، والإيجابيات والسلبيات تتطابق closely مع المعلومات المتاحة للجمهور. على الرغم من أن طول السياق معروض بطريقة مبسطة، لا توجد عدم دقة كبيرة بشكل عام.

قيمة مرجعية عالية: على الرغم من أن بعض التقييمات ذاتية، لا تزال الصفحة بمثابة مرجع سريع ذي قيمة عالية لمقارنة النماذج المختلفة.

Deepseek V3.1

يقدم الموقع تجربة مستخدم (UX) واضحة ووضوحًا جيدًا، لكن دقة المحتوى غير متساوية—دقيقة لكن محافظة لـ Qwen-3، وغير مكتمل بشكل ملحوظ لـ DeepSeek. كأداة نظرة عامة سريعة، فهي وظيفية، لكن للتقييم الدقيق أو القرارات التقنية، يوصى بشدة بالاستعانة بالوثائق الرسمية للنموذج.

أنشئ لعبة شطرنج تفاعلية!

Qwen 3 Coder

Deepseek V3.1

كيفية الوصول إلى Qwen 3 Coder و Deepseek V3.1؟

الخطوة الأولى: الحصول على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API Key)

الخطوة 1: تسجيل الدخول إلى حسابك والنقر على زر مكتبة النماذج.

جرب نموذج Qwen 3 Coder و DeepSeek V3.1 الآن!

الخطوة 2: اختر النموذج الخاص بك

تصفح الخيارات المتاحة واختر النموذج الذي يناسب احتياجاتك.

الخطوة 3: ابدأ تجربتك المجانية

ابدأ تجربتك المجانية لاستكشاف قدرات النموذج المحدد.

الخطوة 4: احصل على مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API Key) الخاص بك

للمصادقة مع واجهة برمجة التطبيقات، سنزودك بمفتاح API جديد. عند الدخول إلى صفحة “الإعدادات”، يمكنك نسخ مفتاح API كما هو موضح في الصورة.

الخطوة 5: تثبيت واجهة برمجة التطبيقات (API)

قم بتثبيت واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مدير الحزم الخاص بلغة البرمجة التي تستخدمها.

بعد التثبيت، قم باستيراد المكتبات الضرورية إلى بيئة التطوير الخاصة بك. قم بتهيئة واجهة برمجة التطبيقات باستخدام مفتاح API الخاص بك لبدء التفاعل مع نماذج Novita AI اللغوية الكبيرة. هذا مثال على استخدام واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة لمستخدمي بايثون.

pip install 'openai>=1.0.0'
from openai import OpenAI
  
client = OpenAI(
    base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
    api_key="",
)

model = "qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
stream = True # or False
max_tokens = 131072
system_content = ""Be a helpful assistant""
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }

chat_completion_res = client.chat.completions.create(
    model=model,
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": system_content,
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Hi there!",
        }
    ],
    stream=stream,
    max_tokens=max_tokens,
    temperature=temperature,
    top_p=top_p,
    presence_penalty=presence_penalty,
    frequency_penalty=frequency_penalty,
    response_format=response_format,
    extra_body={
      "top_k": top_k,
      "repetition_penalty": repetition_penalty,
      "min_p": min_p
    }
  )

if stream:
    for chunk in chat_completion_res:
        print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
    print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
  
  

Qwen 3 Coder 480B A35B و Deepseek V3.1 مع Trae

الخطوة 1: افتح Trae وانتقل إلى النماذج

تشغيل تطبيق Trae. انقر على زر تبديل شريط الذكاء الاصطناعي الجانبي في الزاوية العلوية اليمنى لفتح شريط الذكاء الاصطناعي الجانبي. ثم انتقل إلى إدارة الذكاء الاصطناعي واختر النماذج.

الخطوة 2: أضف نموذجًا مخصصًا واختر Novita كمزود خدمة

انقر على زر إضافة نموذج لإنشاء إدخال نموذج مخصص. في نافذة إضافة النموذج، اختر المزود = Novita من القائمة المنسدلة.

الخطوة 3: اختر أو أدخل معرف النموذج

من القائمة المنسدلة للنماذج، اختر النموذج المطلوب (DeepSeek-R1-0528، Kimi K2 DeepSeek-V3-0324، أو MiniMax-M1-80k). إذا لم يكن النموذج المطلوب مدرجًا، فما عليك سوى كتابة معرف النموذج الذي قمت بتدوينه من مكتبة Novita. تأكد من اختيار النسخة الصحيحة من النموذج الذي تريد استخدامه.

يمكنك الحصول على مفتاح API من وحدة تحكم Novita!

Qwen 3 Coder 480B A35B و Deepseek V3.1 مع Claude Code

الخطوة 1: تثبيت Claude Code

قبل تثبيت Claude Code، تأكد من أن نظامك يلبي المتطلبات الدنيا. يجب تثبيت Node.js 18 أو إصدار أحدث على بيئتك المحلية. يمكنك التحقق من إصدار Node.js الخاص بك عن طريق تشغيل node --version في الطرفية الخاصة بك.

لنظام Windows

افتح موجه الأوامر ونفذ الأوامر التالية:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest

يضمن التثبيت العام إمكانية الوصول إلى Claude Code من أي دليل على نظامك. يقوم أمر npx win-claude-code@latest بتنزيل وتشغيل أحدث إصدار مخصص لنظام Windows.

لنظامي Mac و Linux

افتح الطرفية وقم بتشغيل:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

يمكن لمستخدمي Mac المتابعة مباشرة مع التثبيت العام دون الحاجة إلى أوامر إضافية خاصة بالمنصة. تقوم عملية التثبيت بتكوين التبعيات الضرورية ومتغيرات PATH تلقائيًا.

الخطوة 2: إعداد متغيرات البيئة

تكوّن متغيرات البيئة Claude Code لاستخدام Kimi-K2 عبر نقاط نهاية واجهة برمجة تطبيقات Novita AI. تخبر هذه المتغيرات Claude Code إلى أين يرسل الطلبات وكيفية المصادقة.

لنظام Windows

افتح موجه الأوامر واضبط متغيرات البيئة التالية:

set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.novita.ai/anthropic
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=<Novita API Key>
set ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct

استبدل <Novita API Key> بمفتاح API الفعلي الذي حصلت عليه من منصة Novita AI. تظل هذه المتغيرات نشطة للجلسة الحالية ويجب إعادة تعيينها إذا أغلقت موجه الأوامر.

لنظامي Mac و Linux

افتح الطرفية وقم بتصدير متغيرات البيئة التالية:

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.novita.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="<Novita API Key>"
export ANTHROPIC_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
export ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"

الخطوة 3: بدء تشغيل Claude Code

بمجرد اكتمال التثبيت والتكوين، يمكنك الآن بدء تشغيل Claude Code في دليل المشروع الخاص بك. انتقل إلى موقع المشروع المطلوب باستخدام أمر cd:

cd <your-project-directory>
claude .

يخبر معامل النقطة (.) Claude Code بالعمل في الدليل الحالي. عند بدء التشغيل، ستظهر مطالبة Claude Code في جلسة تفاعلية.

يشير هذا إلى أن الأداة جاهزة لتلقي تعليماتك. توفر الواجهة بيئة نظيفة وبديهية للتفاعلات البرمجية باللغة الطبيعية.

الخطوة 4: استخدام Claude Code في VSCode أو Cursor

يتكامل Claude Code بسلاسة مع بيئات التطوير الشائعة. فهو يعزز سير العمل الحالي الخاص بك بدلاً من استبداله.

يمكنك استخدام Claude Code مباشرة في الطرفية داخل VSCode أو Cursor. هذا يحافظ على إمكانية الوصول إلى أدوات التطوير المألوفة لديك مع الاستفادة من المساعدة التي يقدمها الذكاء الاصطناعي.

بالإضافة إلى ذلك، تتوفر إضافات Claude Code لكل من VSCode و Cursor. توفر هذه الإضافات تكاملًا أعمق مع هذه المحررات، حيث تقدم مساعدة ذكاء اصطناعي مدمجة واقتراحات أكواد.

Qwen 3 Coder 480B A35B و Deepseek V3.1 مع Qwen Code

تم تطوير Qwen Code فوق Gemini Code، لكننا قمنا بتكييف المطالبات وبروتوكولات استدعاء الأدوات لتعظيم أداء Qwen3-Coder في مهام البرمجة بالوكيل.

الخطوة 1: تثبيت Qwen Code

المتطلبات المسبقة: تأكد من تثبيت Node.js الإصدار 20 أو أحدث. يمكنك تنزيله من الموقع الرسمي لـ Node.js.

تثبيت الحزمة على مستوى النظام:

npm install -g @qwen-code/qwen-code

الخطوة 2: تكوين متغيرات البيئة

لنظام Windows (موجه الأوامر):

set OPENAI_API_KEY=Your_Novita_API_Key
set OPENAI_BASE_URL=https://api.novita.ai/v3/openai
set OPENAI_MODEL=qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct

لنظامي Linux و Mac (Bash):

export OPENAI_API_KEY="Your_Novita_API_Key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.novita.ai/v3/openai"
export OPENAI_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"

الخطوة 3: ابدأ البرمجة

بمجرد التكوين، يمكنك البدء في استخدام Qwen Code مع نموذج Novita AI الذي اخترته. ستستخدم الأداة الآن النموذج المحدد لجميع مهام مساعدة البرمجة.

cd <your-project-directory>
qwen .

اختر Qwen3-Coder إذا كنت بحاجة إلى تكامل فعال، ودعم للسياقات الطويلة، وسير عمل برمجة قابلة للتوسيع.

اختر DeepSeek V3.1 إذا كنت بحاجة إلى قوة استدلال خام ودقة بايثون رائدة في معايير التقييم.

الأسئلة الشائعة

أي نموذج أكثر كفاءة في استخدام الموارد؟

Qwen3-Coder أخف، حيث يتطلب ~250 جيجابايت من ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM) بدون ضغط، ويدعم ضغط FP8/4 بت مع إلغاء تحميل وحدة المعالجة المركزية (CPU)، مما يجعل النشر أسهل.
DeepSeek V3.1 أثقل (671 مليار معامل) ويحتاج إلى ذاكرة أكبر، على الرغم من أن الضغط منخفض البت يمكن أن يجعله قابل للاستخدام على عدد أقل من بطاقات الرسوميات.

أي نموذج أفضل لبرمجة بايثون؟

يحقق DeepSeek V3.1 درجات أعلى في معايير التقييم، وأخطاء تنسيق أقل، ويتفوق في مهام البرمجة المنعزلة.
أداء Qwen3-Coder أفضل في مشاريع بايثون على مستوى المستودعات ذات السياق الطويل، حيث يكون الاستدلال متعدد الملفات هو العامل الأساسي.

من يجب أن يستخدم DeepSeek V3.1 مقابل Qwen3-Coder؟

DeepSeek V3.1 → المبرمجين التنافسيين، والباحثين، والمطورين الذين يحتاجون إلى أقصى قدر من الصحة وقدرة الاستدلال.
Qwen3-Coder → المهندسين والفرق التي تدير مستودعات أكواد كبيرة، أو خطوط أنابيب أتمتة، أو مهام ذات سياق طويل حيث يكون طول السياق والأدوات عوامل حاسمة.

Novita AI هي منصة سحابية شاملة تمكّنك من تحقيق طموحاتك في مجال الذكاء الاصطناعي. واجهات برمجة تطبيقات متكاملة، بدون خوادم، مثيلات بطاقات رسوميات — الأدوات ذات التكلفة الفعالة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك في مجال الذكاء الاصطناعي.

موصى بقراءتها

Llama 3.2 3B مقابل DeepSeek V3: مقارنة بين الكفاءة والأداء.

كيفية الوصول إلى ERNIE 4.5: طرق سهلة عبر الويب، واجهة برمجة التطبيقات، والأكواد

تعظيم ذاكرة الوصول العشوائي للفيديو (VRAM) لـ GLM 4.5 لمهام الذكاء الاصطناعي المتقدمة