Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1: Die Wahl des richtigen LLM für Ihr Programm

Große Sprachmodelle (LLMs) sind für moderne Entwickler zu unverzichtbaren Werkzeugen geworden, insbesondere für Python-Programmierung, Debugging und die Verwaltung großer Codebasen. Zwei der stärksten Open-Source-Konkurrenten sind DeepSeek V3.1 und Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.

Obwohl beide auf Mixture-of-Experts (MoE)-Architekturen basieren, unterscheiden sich ihre Entwicklungsschwerpunkte:

• DeepSeek V3.1 legt Wert auf Argumentationsflexibilität, hybride Inferenzmodi (Think vs. Non-Think) und präzise Codekorrektheit in Benchmarks.
• Qwen3-Coder konzentriert sich auf Langkontext-Codeverständnis, effiziente Bereitstellung und Integration von Entwicklerwerkzeugen (z. B. CLI-Tools und Funktionsaufrufformate).

Dieser Artikel soll Entwicklern helfen, das richtige Modell für ihre Codierungsworkflows zu wählen – egal ob es um die Verwaltung von repositorygroßen Python-Projekten, das Erreichen hoher Benchmark-Genauigkeit oder die effiziente Bereitstellung mit begrenzten Ressourcen geht.

Was sind die wichtigsten Architekturunterschiede zwischen Qwen3 Coder und DeepSeek V3.1?

Funktion	Qwen3-Coder-480B-A35B	DeepSeek-V3.1
Gesamtparameter	480 Mrd.	671 Mrd.
Aktiviert pro Token	35 Mrd. (MoE)	37 Mrd. (MoE)
MoE-Konfiguration	160 Experten; 8 aktiv	~256 geroutete + 1 gemeinsamer Experte; 8 aktiv
Aufmerksamkeitsmechanismus	GQA-Köpfe (96 Q, 8 KV)	MLA + Standard-MoE + speichereffizienter Cache
Ebenen	62	Nicht angegeben (folgt der V3-Architektur)
Kontextfenster	256K nativ; erweiterbar auf ~1 M	128K erweitert durch zweiphasiges Training
Genauigkeit	FP8-Variante verfügbar	FP8-Mischpräzision (UE8M0)
Inferenzmodi	Non-Thinking (Fokus auf saubere Ausgabe)	Hybrid: Think & Non-Think
Agentische Tool-Integration	CLI-Tools (Qwen Code), Funktionsaufrufformate	Post-Training-Tool-Fähigkeitserweiterungen
Fokus	Agentische Codierung, lange Codekontexte, Effizienz	Effiziente Argumentation, Flexibilität, agentische multimodale Interaktionen

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ist für effizientes Codieren und agentische Aufgaben mit sehr langer Kontextunterstützung und integrierter Entwicklerwerkzeugunterstützung ausgelegt.

DeepSeek-V3.1 baut auf DeepSeek-V3 auf, führt hybride Inferenzverhalten, stärkere Agentenfähigkeiten und präzisionseffiziente Berechnung ein, während es gleichzeitig MoE und erweiterte Kontextverarbeitung beibehält.

Benchmark-Ergebnisse für Qwen3 Coder und DeepSeek V3.1 bei Codegenerierungsaufgaben

Benchmark	DeepSeek V3.1 Reasoning	DeepSeek V3.1 Non-Reasoning	Qwen 3 Coder
LivecodeBench	78 %	58 %	59 %
Scicode	39 %	37 %	36 %

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

• DeepSeek V3.1 (Reasoning) übertrifft die anderen deutlich bei LiveCodeBench (78 %) und SciCode (39 %) und erreicht 71,6 % bei Aider. Sein Codeforces-Rating (~1189) spiegelt ebenfalls starke reale Codierungsfähigkeiten wider. Der Reasoning-Modus hat jedoch einen höheren Rechenaufwand.
• DeepSeek V3.1 (Non-Reasoning) tauscht Genauigkeit gegen Effizienz ein – er fällt auf 58 % bei LiveCodeBench, behält aber die gleichen 71,6 % bei Aider.
• Qwen3-Coder-480B-A35B erreicht 59 % (LiveCodeBench) und 36 % (SciCode), leicht unter dem Reasoning-Modus von DeepSeek. Offizielle Angaben heben SOTA-Leistung bei SWE-Bench und CodeForces-ELO hervor, es werden jedoch keine konkreten numerischen Werte veröffentlicht. Seine Stärken liegen im Langkontext-Codeverständnis und der Integration in Entwicklerworkflows.

👉 Fazit:

• Wenn Sie rohe Argumentationsleistung und Coding-Benchmark-Ergebnisse benötigen, führt DeepSeek V3.1 (Reasoning).
• Wenn Sie Entwicklerwerkzeuge, Integration und Langkontextverarbeitung benötigen, ist Qwen3-Coder spezialisierter.

Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 für Einsteiger: Geschwindigkeit und Preis

Modell	VRAM	Empfohlene GPU
Qwen 3 Coder	1050 GB	8 x H100 NVL
DeepSeek V3.1	1424…12 GB	8 x H100 NVL

Obwohl beide die gleiche GPU-Klasse benötigen, läuft Qwen 3 Coder aufgrund seines geringeren VRAM-Fußabdrucks schneller und effizienter, während DeepSeek V3.1 unter den gleichen Bedingungen schwerer und langsamer ist.

Preis von DeepSeek V3.1

Preis von Qwen 3 Coder

Novita AI ist als einer der wichtigsten Anbieter im LLM-API-Bereich für stabile und äußerst kostengünstige APIs bekannt. Aus den Preisinformationen geht hervor, dass Qwen3-Coder etwas günstiger ist als DeepSeek V3.1.

• DeepSeek V3.1: 0,55 $ pro 1M Eingabetoken / 1,66 $ pro 1M Ausgabetoken, mit einer Kontextlänge von 163.840 Token.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 0,35 $ pro 1M Eingabetoken / 1,50 $ pro 1M Ausgabetoken, mit einer Kontextlänge von 262.144 Token.

Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1: Welches ist besser für Python-Programmierung?

1. Empirische Leistung bei der Python-Codegenerierung

DeepSeek V3.1

• Beim Aider-Programmierbenchmark erreichte es eine Erstbestandsrate von 41,3 % und eine Zweitbestandsrate von 71,6 %, was starke Fähigkeiten bei der Erstellung funktionalen Python-Codes widerspiegelt. Es zeichnete sich zudem durch Formatgenauigkeit (95,6 %) mit 0 % Syntax- oder Einrückungsfehlern aus, was für das Schreiben von sauberem Python-Code entscheidend ist.
• Eine unabhängige Auswertung ergab eine Bestandsrate von 71,6 % bei verschiedenen Programmierherausforderungen, die leicht die von Anthropics Claude 4 übertrifft – was auf wettbewerbsfähige Genauigkeit bei Python- oder allgemeinen Codeaufgaben hindeutet.

Qwen3-Coder

• Beim SWE‑Bench Verified erreichte es angeblich die beste Leistung unter Open-Source-Modellen – ein Benchmark, der schwere algorithmische Herausforderungen umfasst, wie sie typisch für Python sind.
• Eine allgemeine Codeauswertung stellte fest, dass es bei Aufgaben mittlerer Schwierigkeit mit Premium-Modellen mithält, korrekten und präzisen Code erzeugt – es kann jedoch bei ungewöhnlichen Mustern oder strengen Ausgabeformatierungsanforderungen („nur Diff-Ausgabe“-Aufgaben) Schwierigkeiten haben.

2. Gesamtrahmen und kontextuelle Stärken

• DeepSeek V3.1 wird als ausgewogenes und äußerst leistungsfähiges Modell dargestellt, das in Codegenerierung, Debugging und agentischen Aufgaben kompetent ist. Es liefert präzise Ausgaben und bleibt in realen Szenarien, einschließlich Python-Workflows, wettbewerbsfähig.
• Qwen3‑Coder wurde speziell für langkontextige agentische Codierungsaufgaben entwickelt, bietet riesige Token-Fenster (bis zu ~1 M) mit starker Werkzeugunterstützung. Es ist für Python und mehrere Paradigmen (OOP, funktional) optimiert und zeichnet sich durch repositoryweites Codeverständnis und Automatisierung aus.

Wenn Ihre Priorität maximale Codekorrektheit, Formatierungsgenauigkeit und zuverlässige Bestandsraten bei Python-Aufgaben ist – insbesondere bei isolierten Codierungsherausforderungen – hat DeepSeek V3.1 einen klaren Vorteil.

Wenn Sie jedoch in komplexen, mehrteiligen oder langkontextigen Python-Projekten arbeiten oder eine enge Integration mit Werkzeugen, Automatisierung und agentischen Workflows benötigen, ist Qwen3-Coder die überlegene Wahl.

Vergleich von Qwen3 Coder und DeepSeek V3.1 für Code

Sie können direkt auf Novita Playground zugreifen, um eine kostenlose Testversion zu starten!

Probieren Sie Qwen 3 Coder und DeepSeek V3.1 jetzt aus!

Erstellen Sie eine interaktive und kurze Website zum Vergleich von Qwen 3 Coder 480b a35b und DeepSeek V3.1

Qwen 3 Coder

Starke Fähigkeit zur Webseitenerstellung: Die Informationsaufteilung und das visuelle Design sind ausgezeichnet und bieten eine benutzerfreundliche Erfahrung. Die Sprache ist präzise und professionell, sodass es sich um eine gut gestaltete Vergleichsseite handelt.

Hohe Informationsgenauigkeit: Die wichtigsten Datenpunkte, funktionale Positionierung sowie Vor- und Nachteile stimmen eng mit öffentlich verfügbaren Informationen überein. Obwohl die Kontextlänge vereinfacht dargestellt wird, gibt es insgesamt keine größeren Ungenauigkeiten.

Hoher Referenzwert: Auch wenn einige der Bewertungen subjektiv sind, dient die Seite dennoch als äußerst wertvolle Schnellreferenz zum Vergleich verschiedener Modelle.

DeepSeek V3.1

Die Seite bietet eine solide UX und Klarheit, aber die Inhaltsgenauigkeit ist uneinheitlich – genau, aber konservativ für Qwen-3, und deutlich unvollständig für DeepSeek. Als schnelles Übersichtstool ist es funktional, aber für eine genaue Bewertung oder technische Entscheidungen wird dringend empfohlen, die offizielle Modelldokumentation hinzuzuziehen.

Erstellen Sie ein interaktives Schachspiel!

Qwen 3 Coder

DeepSeek V3.1

Wie greifen Sie auf Qwen 3 Coder und DeepSeek V3.1 zu?

Zuerst: Holen Sie sich einen API-Schlüssel

Schritt 1: Melden Sie sich bei Ihrem Konto an und klicken Sie auf die Schaltfläche Modellbibliothek.

Probieren Sie Qwen 3 Coder und DeepSeek V3.1 jetzt aus!

Schritt 2: Wählen Sie Ihr Modell

Durchsuchen Sie die verfügbaren Optionen und wählen Sie das Modell, das Ihren Anforderungen entspricht.

Schritt 3: Starten Sie Ihre kostenlose Testversion

Starten Sie Ihre kostenlose Testversion, um die Funktionen des ausgewählten Modells zu erkunden.

Schritt 4: Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel

Zur Authentifizierung mit der API stellen wir Ihnen einen neuen API-Schlüssel zur Verfügung. Gehen Sie zur Seite „Einstellungen“, dort können Sie den API-Schlüssel wie im Bild gezeigt kopieren.

Schritt 5: Installieren Sie die API

Installieren Sie die API mit dem für Ihre Programmiersprache spezifischen Paketmanager.

Nach der Installation importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken in Ihre Entwicklungsumgebung. Initialisieren Sie die API mit Ihrem API-Schlüssel, um mit Novita AI LLM zu interagieren. Dies ist ein Beispiel für die Verwendung der Chat-Completions-API für Python-Nutzer.

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 und DeepSeek V3.1 mit Trae

Schritt 1: Öffnen Sie Trae und greifen Sie auf Modelle zu

Starten Sie die Trae-App. Klicken Sie oben rechts auf die Schaltfläche „KI-Seitenleiste umschalten“, um die KI-Seitenleiste zu öffnen. Gehen Sie dann zu KI-Verwaltung und wählen Sie Modelle.

Schritt 2: Fügen Sie ein benutzerdefiniertes Modell hinzu und wählen Sie Novita als Anbieter

Klicken Sie auf die Schaltfläche Modell hinzufügen, um einen benutzerdefinierten Modelleintrag zu erstellen. Wählen Sie im Dialog zum Hinzufügen von Modellen aus dem Dropdown-Menü Anbieter = Novita.

Schritt 3: Wählen oder geben Sie das Modell ein

Wählen Sie aus dem Modell-Dropdown das gewünschte Modell aus (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 oder MiniMax-M1-80k). Wenn das genaue Modell nicht aufgeführt ist, geben Sie einfach die Modell-ID ein, die Sie aus der Novita-Bibliothek notiert haben. Stellen Sie sicher, dass Sie die richtige Variante des Modells auswählen, das Sie verwenden möchten.

Sie können den API-Schlüssel auf dem Novita-Konsolenbereich erhalten!

Qwen 3 Coder 480B A35B und DeepSeek V3.1 mit Claude Code

Schritt 1: Installation von Claude Code

Stellen Sie vor der Installation von Claude Code sicher, dass Ihr System die Mindestanforderungen erfüllt. Node.js 18 oder höher muss in Ihrer lokalen Umgebung installiert sein. Sie können Ihre Node.js-Version überprüfen, indem Sie node --version in Ihrem Terminal ausführen.

Für Windows Öffnen Sie die Eingabeaufforderung und führen Sie die folgenden Befehle aus:

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

Die globale Installation stellt sicher, dass Claude Code von jedem Verzeichnis auf Ihrem System aus aufgerufen werden kann. Der Befehl npx win-claude-code@latest lädt die neueste Windows-spezifische Version herunter und führt sie aus.

Für Mac und Linux Öffnen Sie das Terminal und führen Sie aus:

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

Mac-Nutzer können direkt mit der globalen Installation fortfahren, ohne zusätzliche plattformspezifische Befehle zu benötigen. Der Installationsprozess konfiguriert die erforderlichen Abhängigkeiten und PATH-Variablen automatisch.

Schritt 2 : Einrichten von Umgebungsvariablen

Umgebungsvariablen konfigurieren Claude Code zur Verwendung von Kimi-K2 über die API-Endpunkte von Novita AI. Diese Variablen teilen Claude Code mit, wohin Anfragen gesendet werden sollen und wie die Authentifizierung erfolgt.

Für Windows Öffnen Sie die Eingabeaufforderung und legen Sie die folgenden Umgebungsvariablen fest:

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

Ersetzen Sie <Novita API Key> durch Ihren tatsächlichen API-Schlüssel, den Sie von der Novita AI-Plattform erhalten haben. Diese Variablen bleiben für die aktuelle Sitzung aktiv und müssen zurückgesetzt werden, wenn Sie die Eingabeaufforderung schließen.

Für Mac und Linux Öffnen Sie das Terminal und exportieren Sie die folgenden Umgebungsvariablen:

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"

Schritt 3: Starten von Claude Code

Nach Abschluss von Installation und Konfiguration können Sie Claude Code jetzt in Ihrem Projektverzeichnis starten. Navigieren Sie mit dem cd-Befehl zu Ihrem gewünschten Projektstandort:

cd <ihr-projektverzeichnis>
claude .

Der Parameter Punkt (.) weist Claude Code an, im aktuellen Verzeichnis zu arbeiten. Beim Start sehen Sie die Claude Code-Eingabeaufforderung in einer interaktiven Sitzung.

Dies zeigt an, dass das Tool bereit ist, Ihre Anweisungen entgegenzunehmen. Die Oberfläche bietet eine saubere, intuitive Umgebung für natürlichsprachliche Programmierinteraktionen.

Schritt 4: Verwenden von Claude Code in VSCode oder Cursor

Claude Code integriert sich nahtlos in beliebte Entwicklungsumgebungen. Es ergänzt Ihren vorhandenen Workflow, anstatt ihn zu ersetzen.

Sie können Claude Code direkt im Terminal in VSCode oder Cursor verwenden. Dadurch bleibt der Zugriff auf Ihre vertrauten Entwicklungstools erhalten, während Sie KI-Unterstützung nutzen.

Zusätzlich sind Claude Code-Plugins für VSCode und Cursor verfügbar. Diese Plugins bieten eine tiefere Integration in diese Editoren und ermöglichen inline-KI-Unterstützung, Codevorschläge.

Qwen 3 Coder 480B A35B und DeepSeek V3.1 mit Qwen Code

Qwen Code wurde auf Basis von Gemini Code entwickelt, aber wir haben die Prompts und Tool-Calling-Protokolle angepasst, um die Leistung von Qwen3-Coder bei agentischen Codierungsaufgaben zu maximieren.

Schritt 1: Installieren von Qwen Code

Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Sie Node.js Version 20 oder höher installiert haben. Sie können es von der offiziellen Node.js-Website herunterladen.

Installieren Sie das Paket global:

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

Schritt 2: Konfigurieren von Umgebungsvariablen

Für Windows (Eingabeaufforderung):

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

Für Linux und 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"

Schritt 3: Mit dem Codieren beginnen

Nach der Konfiguration können Sie Qwen Code mit Ihrem gewählten Novita AI-Modell verwenden. Das Tool nutzt das angegebene Modell nun für alle Codierungsunterstützungsaufgaben.

cd <ihr-projektverzeichnis>
qwen .

Wählen Sie Qwen3-Coder, wenn Sie effiziente Integration, Langkontextunterstützung und skalierbare Codierungsworkflows benötigen.

Wählen Sie DeepSeek V3.1, wenn Sie rohe Argumentationsleistung und benchmarkführende Python-Genauigkeit benötigen.

Häufig gestellte Fragen

Welches Modell ist ressourceneffizienter? Qwen3-Coder ist leichter, benötigt ~250 GB VRAM unquantisiert und unterstützt FP8/4-Bit-Quantisierung mit CPU-Auslagerung, was die Bereitstellung erleichtert.
DeepSeek V3.1 ist schwerer (671B Parameter) und benötigt mehr Speicher, obwohl Low-Bit-Quantisierung es auf weniger GPUs machbar macht.

Welches Modell ist besser für Python-Programmierung? DeepSeek V3.1 erreicht höhere Benchmark-Werte, weniger Formatierungsfehler und zeichnet sich bei isolierten Codierungsaufgaben aus.
Qwen3-Coder performt besser bei repositorygroßen, langkontextigen Python-Projekten, bei denen Mehrdateien-Argumentation entscheidend ist.

Wer sollte DeepSeek V3.1 vs. Qwen3-Coder verwenden? DeepSeek V3.1 → Wettbewerbsorientierte Programmierer, Forscher und Entwickler, die maximale Korrektheit und Argumentationsfähigkeit benötigen.
Qwen3-Coder → Ingenieure und Teams, die große Codebasen, Automatisierungspipelines oder Langkontextaufgaben verwalten, bei denen Kontextlänge und Werkzeugunterstützung entscheidend sind.

Novita AI ist die All-in-One-Cloud-Plattform, die Ihre KI-Ambitionen ermöglicht. Integrierte APIs, Serverless, GPU-Instanz – die kostengünstigen Tools, die Sie benötigen. Eliminieren Sie Infrastruktur, starten Sie kostenlos und machen Sie Ihre KI-Vision zur Realität.

Empfohlene Lektüre

Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Vergleich von Effizienz und Leistung.

Zugriff auf ERNIE 4.5: Einfache Wege über Web, API und Code

Maximierung des GLM 4.5 VRAM für fortschrittliche KI-Aufgaben