- ¿Cuáles son las principales diferencias arquitectónicas entre Qwen3 Coder y DeepSeek V3.1?
- Resultados de pruebas comparativas para Qwen3 Coder y DeepSeek V3.1 en tareas de generación de código
- Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 para principiantes: Velocidad y precio
- Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1: ¿Cuál es mejor para programación en Python?
- Comparación de Qwen3 Coder y DeepSeek V3.1 para código
- ¿Cómo acceder a Qwen 3 Coder y DeepSeek V3.1?
Los modelos de lenguaje de gran escala (LLMs) se han convertido en herramientas indispensables para los desarrolladores modernos, especialmente en programación Python, depuración y gestión de grandes bases de código. Dos de los competidores de código abierto más fuertes son DeepSeek V3.1 y Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.
Aunque ambos se basan en arquitecturas Mixture-of-Experts (MoE), sus prioridades de diseño difieren:
- DeepSeek V3.1 enfatiza la flexibilidad de razonamiento, modos de inferencia híbridos (Think vs Non-Think) y precisión correcta del código en pruebas comparativas.
- Qwen3-Coder se centra en la comprensión de código en contexto largo, implementación eficiente e integración con herramientas de desarrollo (por ejemplo, herramientas CLI y formatos de llamada a funciones).
Este artículo tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a elegir el modelo adecuado para sus flujos de trabajo de codificación—ya sea manejar proyectos Python a escala de repositorio, lograr alta precisión en puntos de referencia o implementar de manera eficiente con recursos limitados.
¿Cuáles son las principales diferencias arquitectónicas entre Qwen3 Coder y DeepSeek V3.1?
| Característica | Qwen3-Coder-480B-A35B | DeepSeek-V3.1 |
|---|---|---|
| Parámetros totales | 480 B | 671 B |
| Activados por token | 35 B (MoE) | 37 B (MoE) |
| Configuración MoE | 160 expertos; 8 activos | ~256 enrutados + 1 experto compartido; 8 activos |
| Mecanismo de atención | Cabezas GQA (96 Q, 8 KV) | MLA + MoE estándar + caché eficiente en memoria |
| Capas | 62 | No especificado (sigue la arquitectura V3) |
| Ventana de contexto | 256K nativos; ampliable a ~1 M | 128K ampliados mediante entrenamiento en dos fases |
| Precisión | Variante FP8 disponible | FP8 de precisión mixta (UE8M0) |
| Modos de inferencia | Sin pensar (enfoque en salida limpia) | Híbrido: Think y Non-Think |
| Integración de herramientas agénticas | Herramientas CLI (Qwen Code), formatos de llamada a funciones | Mejoras posteriores al entrenamiento en habilidades de herramientas |
| Enfoque | Codificación agéntica, contextos de código largos, eficiencia | Razonamiento eficiente, flexibilidad, interacciones multimodales agénticas |
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct está diseñado para codificación eficiente y tareas agénticas con soporte de contexto muy largo y herramientas de desarrollo integradas.
DeepSeek-V3.1 amplía DeepSeek-V3 introduciendo comportamientos de inferencia híbridos, capacidades agénticas más fuertes y cómputo eficiente en precisión, manteniendo MoE y manejo de contexto extendido.
Resultados de pruebas comparativas para Qwen3 Coder y DeepSeek V3.1 en tareas de generación de código
| Prueba comparativa | DeepSeek V3.1 Razonamiento | DeepSeek V3.1 sin razonamiento | Qwen 3 Coder |
| LivecodeBench | 78% | 58% | 59% |
| Scicode | 39% | 37% | 36% |
https://twitter.com/paradite\_/status/1961365802629697770
- DeepSeek V3.1 (Razonamiento) supera claramente en LiveCodeBench (78%) y SciCode (39%), y alcanza un 71.6% en Aider. Su calificación en Codeforces (~1189) también refleja una sólida capacidad de codificación en el mundo real. Sin embargo, el modo de razonamiento tiene una mayor sobrecarga computacional.
- DeepSeek V3.1 (Sin razonamiento) intercambia precisión por eficiencia, cayendo al 58% en LiveCodeBench, pero manteniendo el mismo 71.6% en Aider.
- Qwen3-Coder-480B-A35B obtiene un 59% (LiveCodeBench) y un 36% (SciCode), ligeramente por debajo del modo de razonamiento de DeepSeek. Si bien las afirmaciones oficiales destacan un rendimiento SOTA en SWE-Bench y CodeForces ELO, no se publican puntuaciones numéricas concretas. Sus fortalezas residen en la comprensión de código en contexto largo y la integración en flujos de trabajo de desarrolladores.
👉 Conclusión:
- Si necesitas potencia bruta de razonamiento y rendimiento en pruebas comparativas de codificación, DeepSeek V3.1 (Razonamiento) lidera.
- Si necesitas herramientas de desarrollo, integración y manejo de contexto largo, Qwen3-Coder está más especializado.
Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 para principiantes: Velocidad y precio
| Modelo | VRAM | GPU recomendada |
| Qwen 3 Coder | 1050GB | 8 x H100 NVL |
| DeepSeek V3.1 | 1424.12GB | 8 x H100 NVL |
Aunque ambos necesitan la misma clase de GPUs, Qwen 3 Coder funciona más rápido y de manera más eficiente debido a su menor huella de VRAM, mientras que DeepSeek V3.1 es más pesado y lento bajo las mismas condiciones.
Precio de DeepSeek V3.1
Precio de Qwen 3 Coder
Novita AI, como uno de los proveedores más importantes en el campo de la API de LLM, ofrece APIs estables y altamente rentables. Según la información de precios, podemos ver que Qwen3-Coder es ligeramente más barato que DeepSeek V3.1.
- DeepSeek V3.1: $0.55 por 1M tokens de entrada / $1.66 por 1M tokens de salida, con una longitud de contexto de 163,840 tokens.
- Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0.35 por 1M tokens de entrada / $1.50 por 1M tokens de salida, con una longitud de contexto de 262,144 tokens.
Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1: ¿Cuál es mejor para programación en Python?
1. Rendimiento empírico en generación de código Python
DeepSeek V3.1
- En la prueba comparativa de programación Aider, logró una tasa de primer paso del 41.3% y una tasa de segundo paso del 71.6%, lo que refleja sólidas capacidades para generar código Python funcional. También sobresalió en precisión de formato (95.6%) con un 0% de errores de sintaxis o sangría, lo cual es crucial para escribir código Python limpio.
- Una evaluación independiente reportó una tasa de aprobación del 71.6% en varios desafíos de programación, superando ligeramente a Anthropic’s Claude 4, lo que sugiere una precisión competitiva en tareas de Python o código en general.
Qwen3-Coder
- En SWE‑Bench Verified, supuestamente alcanzó un rendimiento de vanguardia entre los modelos de código abierto, un punto de referencia que incluye desafíos algorítmicos pesados típicos en Python.
- Una evaluación general de codificación señaló que se desempeña a la par de modelos premium para tareas de nivel medio, produciendo código correcto y conciso, aunque puede tener dificultades con patrones poco comunes o formatos de salida estrictos (tareas de “diff solo de salida”).
2. Marco general y fortalezas contextuales
- DeepSeek V3.1 se presenta como un modelo equilibrado y altamente capaz, competente en generación de código, depuración y tareas agénticas. Ofrece resultados concisos y sigue siendo competitivo en escenarios del mundo real, incluidos los flujos de trabajo en Python.
- Qwen3‑Coder está particularmente diseñado para tareas de codificación agéntica en contexto largo, ofreciendo ventanas de token enormes (hasta ~1M) con un sólido soporte de herramientas. Está optimizado para Python y múltiples paradigmas (POO, funcional) y sobresale en comprensión y automatización de código a escala de repositorio.
Si tu prioridad es la máxima corrección de código, precisión de formato y tasas de aprobación confiables en tareas de Python, especialmente en desafíos de codificación aislados, DeepSeek V3.1 tiene una clara ventaja.
Sin embargo, si trabajas en proyectos Python complejos, multiarchivo o de contexto largo, o requieres una integración estrecha con herramientas, automatización y flujos de trabajo agénticos, Qwen3-Coder es la opción superior.
Comparación de Qwen3 Coder y DeepSeek V3.1 para código
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crea un sitio web interactivo y breve para comparar qwen 3 coder 480b a35b y deepseek v3.1
Qwen 3 Coder
Fuerte capacidad de generación de páginas web: El diseño de la información y la presentación visual son excelentes, proporcionando una experiencia amigable para el usuario. El lenguaje es conciso y profesional, lo que convierte a esta página en una comparativa bien elaborada.
Alta precisión de la información: Los puntos clave de datos, el posicionamiento funcional y los pros/contras se alinean estrechamente con la información disponible públicamente. Aunque la longitud del contexto se presenta de manera simplificada, no hay imprecisiones importantes en general.
Alto valor de referencia: Aunque algunas de las calificaciones son subjetivas, la página sigue siendo una referencia rápida muy valiosa para comparar diferentes modelos.
DeepSeek V3.1
El sitio ofrece una buena experiencia de usuario y claridad, pero la precisión del contenido es desigual: precisa pero conservadora para Qwen-3, y notablemente incompleta para DeepSeek. Como herramienta de visión general rápida, es funcional, pero para una evaluación precisa o decisiones técnicas, se recomienda complementar con la documentación oficial del modelo.
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Qwen 3 Coder
DeepSeek V3.1
¿Cómo acceder a Qwen 3 Coder y DeepSeek V3.1?
La primera: Obtén una clave API
Paso 1: Inicia sesión en tu cuenta y haz clic en el botón de la Biblioteca de modelos.
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Paso 2: Elige tu modelo
Navega por las opciones disponibles y selecciona el modelo que se adapte a tus necesidades.
Paso 3: Comienza tu prueba gratuita
Inicia tu prueba gratuita para explorar las capacidades del modelo seleccionado.
Paso 4: Obtén tu clave API
Para autenticarte en la API, te proporcionaremos una nueva clave API. Ingresa a la página de “Configuración” y copia la clave API como se indica en la imagen.
Paso 5: Instala la API
Instala la API usando el administrador de paquetes específico de tu lenguaje de programación.
Después de la instalación, importa las bibliotecas necesarias en tu entorno de desarrollo. Inicializa la API con tu clave API para comenzar a interactuar con Novita AI LLM. Este es un ejemplo de uso de la API de completaciones de chat para usuarios de Python.
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 # o False
max_tokens = 131072
system_content = ""Sé un asistente útil""
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": "¡Hola!",
}
],
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 y DeepSeek V3.1 con Trae
Paso 1: Abre Trae y accede a los modelos
Inicia la aplicación Trae. Haz clic en el botón Toggle AI Side Bar en la esquina superior derecha para abrir la barra lateral de IA. Luego, ve a AI Management y selecciona Models.
Paso 2: Agrega un modelo personalizado y elige Novita como proveedor
Haz clic en el botón Add Model para crear una entrada de modelo personalizado. En el diálogo de agregar modelo, selecciona Provider = Novita del menú desplegable.
Paso 3: Selecciona o ingresa el modelo
En el menú desplegable de Model, elige el modelo deseado (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, o MiniMax-M1-80k). Si el modelo exacto no aparece, simplemente escribe el ID del modelo que anotaste de la biblioteca de Novita. Asegúrate de elegir la variante correcta del modelo que deseas usar.
Puedes obtener la clave API en Novita console!
Qwen 3 Coder 480B A35B y DeepSeek V3.1 con Claude Code
Paso 1: Instalando Claude Code
Antes de instalar Claude Code, asegúrate de que tu sistema cumpla con los requisitos mínimos. Node.js 18 o superior debe estar instalado en tu entorno local. Puedes verificar tu versión de Node.js ejecutando node --version en tu terminal.
Para Windows
Abre el Símbolo del sistema y ejecuta los siguientes comandos:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
La instalación global asegura que Claude Code sea accesible desde cualquier directorio de tu sistema. El comando npx win-claude-code@latest descarga y ejecuta la última versión específica para Windows.
Para Mac y Linux
Abre la Terminal y ejecuta:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Los usuarios de Mac pueden proceder directamente con la instalación global sin requerir comandos adicionales específicos de la plataforma. El proceso de instalación configura automáticamente las dependencias necesarias y las variables PATH.
Paso 2: Configurando las variables de entorno
Las variables de entorno configuran Claude Code para usar Kimi-K2 a través de los puntos finales de API de Novita AI. Estas variables le indican a Claude Code dónde enviar las solicitudes y cómo autenticarse.
Para Windows
Abre el Símbolo del sistema y establece las siguientes variables de entorno:
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
Reemplaza <Novita API Key> con tu clave API real obtenida de la plataforma Novita AI. Estas variables permanecen activas durante la sesión actual y deben restablecerse si cierras el Símbolo del sistema.
Para Mac y Linux
Abre la Terminal y exporta las siguientes variables de entorno:
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"
Paso 3: Iniciando Claude Code
Con la instalación y configuración completas, ahora puedes iniciar Claude Code en el directorio de tu proyecto. Navega a la ubicación deseada de tu proyecto usando el comando cd:
cd <tu-directorio-del-proyecto>
claude .
El parámetro punto (.) instruye a Claude Code para operar en el directorio actual. Al iniciar, verás el prompt de Claude Code aparecer en una sesión interactiva.
Esto indica que la herramienta está lista para recibir tus instrucciones. La interfaz proporciona un entorno limpio e intuitivo para interacciones de programación en lenguaje natural.
Paso 4: Usando Claude Code en VSCode o Cursor
Claude Code se integra perfectamente con entornos de desarrollo populares. Mejora tu flujo de trabajo existente en lugar de reemplazarlo.
Puedes usar Claude Code directamente en la terminal dentro de VSCode o Cursor. Esto mantiene el acceso a tus herramientas de desarrollo habituales mientras aprovechas la asistencia de IA.
Además, los plugins de Claude Code están disponibles tanto para VSCode como para Cursor. Estos plugins proporcionan una integración más profunda con estos editores, ofreciendo asistencia de IA en línea, sugerencias de código.
Qwen 3 Coder 480B A35B y DeepSeek V3.1 con Qwen Code
Qwen Code está desarrollado sobre Gemini Code, pero hemos adaptado los prompts y los protocolos de llamada a herramientas para maximizar el rendimiento de Qwen3-Coder en tareas de codificación agéntica.
Paso 1: Instala Qwen Code
Requisitos previos: Asegúrate de tener Node.js versión 20 o superior instalado. Puedes descargarlo desde el sitio web oficial de Node.js.
Instala el paquete de forma global:
npm install -g @qwen-code/qwen-code
Paso 2: Configura las variables de entorno
Para Windows (Símbolo del sistema):
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
Para Linux y 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"
Paso 3: Comienza a codificar
Una vez configurado, puedes comenzar a usar Qwen Code con el modelo Novita AI que hayas elegido. La herramienta ahora utilizará el modelo especificado para todas las tareas de asistencia de codificación.
cd <tu-directorio-del-proyecto>
qwen .
Elige Qwen3-Coder si necesitas integración eficiente, soporte de contexto largo y flujos de trabajo de codificación escalables.
Elige DeepSeek V3.1 si necesitas potencia bruta de razonamiento y precisión líder en Python en pruebas comparativas.
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo es más eficiente en recursos?
Qwen3-Coder es más ligero, requiriendo ~250GB de VRAM sin cuantizar, y admite cuantización FP8/4 bits con descarga a CPU, facilitando la implementación.
DeepSeek V3.1 es más pesado (671B parámetros) y necesita más memoria, aunque la cuantización de baja precisión puede hacerlo viable en menos GPUs.
¿Qué modelo es mejor para programación en Python?
DeepSeek V3.1 obtiene puntuaciones más altas en pruebas comparativas, menos errores de formato y sobresale en tareas de codificación aisladas.
Qwen3-Coder se desempeña mejor en proyectos Python a escala de repositorio y contexto largo donde el razonamiento multiarchivo es clave.
¿Quién debería usar DeepSeek V3.1 vs Qwen3-Coder?
DeepSeek V3.1 → Programadores competitivos, investigadores y desarrolladores que necesitan máxima corrección y capacidad de razonamiento.
Qwen3-Coder → Ingenieros y equipos que gestionan grandes bases de código, pipelines de automatización o tareas de contexto largo donde la longitud del contexto y las herramientas son críticas.
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Lectura recomendada
Llama 3.2 3B vs DeepSeek V3: Comparando eficiencia y rendimiento.
Cómo acceder a ERNIE 4.5: Formas sencillas a través de Web, API y Código
