Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 : Choisir le bon LLM pour votre projet

Les grands modèles de langage (LLM) sont devenus des outils indispensables pour les développeurs modernes, notamment pour la programmation Python, le débogage et la gestion de bases de code à grande échelle. Deux des concurrents open source les plus performants sont DeepSeek V3.1 et Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.

Bien que les deux reposent sur des architectures Mélange d’Experts (MoE), leurs priorités de conception diffèrent :

• DeepSeek V3.1 met l’accent sur la flexibilité de raisonnement, les modes d’inférence hybrides (Think vs Non-Think) et la précision de la correction du code dans les benchmarks.
• Qwen3-Coder se concentre sur la compréhension de code sur long contexte, le déploiement efficace et l’intégration d’outils pour développeurs (ex : outils CLI et formats d’appel de fonction).

Cet article a pour but d’aider les développeurs à choisir le modèle adapté à leurs flux de travail de codage — que ce soit pour gérer des projets Python à l’échelle d’un dépôt, obtenir une précision élevée sur les benchmarks ou déployer efficacement avec des ressources limitées.

Quelles sont les principales différences architecturales entre Qwen3 Coder et DeepSeek V3.1 ?

Fonctionnalité	Qwen3-Coder-480B-A35B	DeepSeek-V3.1
Nombre total de paramètres	480 B	671 B
Activés par jeton	35 B (MoE)	37 B (MoE)
Configuration MoE	160 experts ; 8 actifs	~256 experts routés + 1 expert partagé ; 8 actifs
Mécanisme d’attention	Têtes GQA (96 Q, 8 KV)	MLA + MoE standard + cache à faible consommation mémoire
Couches	62	Non spécifié (suit l’architecture V3)
Fenêtre de contexte	256K natif ; extensible à ~1 M	128K étendu via un entraînement en deux phases
Précision	Variante FP8 disponible	Précision mixte FP8 (UE8M0)
Modes d’inférence	Non-thinking (focus sur la sortie propre)	Hybride : Think & Non-Think
Intégration d’outils agentiques	Outils CLI (Qwen Code), formats d’appel de fonction	Améliorations des compétences d’outils post-entraînement
Domaine d’application	Codage agentique, longs contextes de code, efficacité	Raisonnement efficace, flexibilité, interactions agentiques multimodes

Le Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct est conçu pour le codage efficace et les tâches agentiques, avec une prise en charge de contextes très longs et des outils pour développeurs intégrés.

Le DeepSeek-V3.1 s’appuie sur le DeepSeek-V3 en introduisant des comportements d’inférence hybrides, des capacités agentiques renforcées et un calcul précis et efficace, tout en conservant la prise en charge du MoE et des contextes étendus.

Résultats des benchmarks pour Qwen3 Coder et DeepSeek V3.1 sur les tâches de génération de code

Benchmark	DeepSeek V3.1 (mode Raisonnement)	DeepSeek V3.1 (mode Non-Raisonnement)	Qwen 3 Coder
LivecodeBench	78 %	58 %	59 %
SciCode	39 %	37 %	36 %

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

• Le DeepSeek V3.1 (mode Raisonnement) surpasse clairement les autres sur LiveCodeBench (78 %) et SciCode (39 %), et atteint 71,6 % sur Aider. Son classement Codeforces (~1189) reflète également de solides capacités de codage dans des scénarios réels. Cependant, le mode raisonnement a un surcoût de calcul plus élevé.
• Le DeepSeek V3.1 (mode Non-Raisonnement) privilégie l’efficacité au détriment de la précision : il chute à 58 % sur LiveCodeBench, mais conserve le même score de 71,6 % sur Aider.
• Le Qwen3-Coder-480B-A35B obtient 59 % sur LivecodeBench et 36 % sur SciCode, légèrement en dessous du mode Raisonnement de DeepSeek. Si les communications officielles mettent en avant des performances SOTA sur SWE-Bench et l’ELO CodeForces, aucun score numérique concret n’est publié. Ses points forts résident dans la compréhension de code sur long contexte et l’intégration dans les flux de travail des développeurs.

👉 Points clés à retenir :

• Si vous avez besoin de puissance de raisonnement brute et de performances sur les benchmarks de codage, le DeepSeek V3.1 (mode Raisonnement) est le plus performant.
• Si vous avez besoin d’outils pour développeurs, d’intégration et de gestion de longs contextes, le Qwen3-Coder est plus spécialisé.

Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 pour les débutants : vitesse et prix

Modèle	VRAM	GPU recommandé
Qwen 3 Coder	1050 Go	8 x H100 NVL
DeepSeek V3.1	1424…12 Go	8 x H100 NVL

Bien que les deux nécessitent la même catégorie de GPUs, le Qwen 3 Coder s’exécute plus rapidement et plus efficacement grâce à son empreinte VRAM plus faible, tandis que le DeepSeek V3.1 est plus lourd et plus lent dans les mêmes conditions.

Prix du DeepSeek V3.1

Prix du Qwen 3 Coder

Novita AI, en tant que l’un des fournisseurs les plus importants du domaine des API LLM, propose des API stables et très rentables. D’après les informations de tarification, nous pouvons voir que le Qwen3-Coder est légèrement moins cher que le DeepSeek V3.1.

• DeepSeek V3.1 : 0,55 $ par million de jetons d’entrée / 1,66 $ par million de jetons de sortie, avec une longueur de contexte de 163 840 jetons.
• Qwen3-Coder (480B A35B Instruct) : 0,35 $ par million de jetons d’entrée / 1,50 $ par million de jetons de sortie, avec une longueur de contexte de 262 144 jetons.

Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 : lequel est le meilleur pour la programmation Python ?

1. Performance empirique dans la génération de code Python

DeepSeek V3.1

• Sur le benchmark de programmation Aider, il a obtenu un taux de réussite au premier passage de 41,3 % et un taux de réussite au second passage de 71,6 %, ce qui témoigne de solides capacités à générer du code Python fonctionnel. Il excelle également en précision de formatage (95,6 %) avec 0 % d’erreurs de syntaxe ou d’indentation, ce qui est essentiel pour écrire du code Python propre.
• Une évaluation indépendante a rapporté un taux de réussite de 71,6 % sur divers défis de programmation, surpassant légèrement le Claude 4 d’Anthropic, ce qui suggère une précision compétitive sur les tâches de code Python ou générales.

Qwen3-Coder

• Sur le SWE‑Bench Verified, il aurait atteint des performances de pointe parmi les modèles open source — un benchmark qui inclut des défis algorithmiques lourds typiques de Python.
• Une évaluation générale de codage a noté qu’il est performant à égalité avec des modèles premium pour des tâches de niveau moyen, produisant du code correct et concis — bien qu’il puisse avoir des difficultés avec des motifs peu courants ou un formatage de sortie strict (tâches de type « output-only diff »).

2. Forces générales et contextuelles

• DeepSeek V3.1 est présenté comme un modèle équilibré et très performant, compétent dans la génération de code, le débogage et les tâches agentiques. Il produit des sorties concises et reste compétitif dans des scénarios réels, y compris les flux de travail Python.
• Qwen3‑Coder est particulièrement conçu pour les tâches de codage agentiques sur long contexte, offrant des fenêtres de jetons très vastes (jusqu’à ~1M) avec une prise en charge d’outils solide. Il est optimisé pour Python et plusieurs paradigmes (POO, fonctionnel) et excelle dans la compréhension de code à l’échelle d’un dépôt et l’automatisation.

Si votre priorité est la correction maximale du code, la précision du formatage et des taux de réussite fiables sur les tâches Python — notamment dans les défis de codage isolés — le DeepSeek V3.1 présente un avantage clair.

En revanche, si vous travaillez sur des projets Python complexes, multi-fichiers ou sur long contexte, ou si vous avez besoin d’une intégration étroite avec des outils, l’automatisation et des flux de travail agentiques, le Qwen3-Coder est le choix supérieur.

Comparaison de Qwen3 Coder et DeepSeek V3.1 pour le code

Vous pouvez accéder directement au Novita Playground pour commencer un essai gratuit !

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Créer un site web interactif et concis pour comparer le qwen 3 coder 480b a35b et le deepseek v3.1

Qwen 3 Coder

Forte capacité de génération de pages web : La disposition des informations et le design visuel sont excellents, offrant une expérience utilisateur conviviale. Le langage est concis et professionnel, ce qui fait de cette page de comparaison un travail bien réalisé.

Haute précision des informations : Les points de données clés, le positionnement fonctionnel et les avantages/inconvénients correspondent étroitement aux informations publiquement disponibles. Bien que la longueur de contexte soit présentée de manière simplifiée, il n’y a pas d’erreurs majeures dans l’ensemble.

Forte valeur de référence : Même si certaines évaluations sont subjectives, cette page reste une référence rapide très précieuse pour comparer différents modèles.

DeepSeek V3.1

Le site offre une UX et une clarté solides, mais la précision du contenu est inégale : précise mais conservatrice pour Qwen-3, et notably incomplète pour DeepSeek. En tant qu’outil de vue d’ensemble rapide, il est fonctionnel, mais pour une évaluation précise ou des décisions techniques, il est fortement recommandé de compléter avec la documentation officielle des modèles.

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Qwen 3 Coder

Deepseek V3.1

Comment accéder à Qwen 3 Coder et DeepSeek V3.1 ?

Étape 1 : Obtenir une clé API

Étape 1 : Connectez-vous à votre compte et cliquez sur le bouton Bibliothèque de modèles.

Essayez le modèle Qwen 3 Coder et DeepSeek V3.1 maintenant !

Étape 2 : Choisissez votre modèle

Parcourez les options disponibles et sélectionnez le modèle qui correspond à vos besoins.

Étape 3 : Commencez votre essai gratuit

Commencez votre essai gratuit pour explorer les capacités du modèle sélectionné.

Étape 4 : Récupérez votre clé API

Pour vous authentifier auprès de l’API, nous vous fournirons une nouvelle clé API. En accédant à la page « Paramètres », vous pouvez copier la clé API comme indiqué sur l’image.

Étape 5 : Installez l’API

Installez l’API à l’aide du gestionnaire de paquets spécifique à votre langage de programmation.

Après l’installation, importez les bibliothèques nécessaires dans votre environnement de développement. Initialisez l’API avec votre clé API pour commencer à interagir avec le LLM Novita AI. Voici un exemple d’utilisation de l’API de complétion de chat pour les utilisateurs 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 # 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 et DeepSeek V3.1 avec Trae

Étape 1 : Ouvrez Trae et accédez aux modèles

Lancez l’application Trae. Cliquez sur le bouton de basculement de la barre latérale IA dans le coin supérieur droit pour ouvrir la barre latérale IA. Accédez ensuite à la Gestion IA et sélectionnez Modèles.

Étape 2 : Ajoutez un modèle personnalisé et choisissez Novita comme fournisseur

Cliquez sur le bouton Ajouter un modèle pour créer une entrée de modèle personnalisé. Dans la boîte de dialogue d’ajout de modèle, sélectionnez Fournisseur = Novita dans le menu déroulant.

Étape 3 : Sélectionnez ou saisissez le modèle

Dans le menu déroulant Modèle, choisissez le modèle souhaité (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 ou MiniMax-M1-80k). Si le modèle exact n’est pas listé, saisissez simplement l’ID du modèle que vous avez noté depuis la bibliothèque Novita. Assurez-vous de choisir la variante correcte du modèle que vous souhaitez utiliser.

Vous pouvez obtenir une clé API sur la console Novita !

Qwen 3 Coder 480B A35B et DeepSeek V3.1 avec Claude Code

Étape 1 : Installer Claude Code

Avant d’installer Claude Code, assurez-vous que votre système répond aux exigences minimales. Node.js 18 ou une version supérieure doit être installé sur votre environnement local. Vous pouvez vérifier votre version de Node.js en exécutant node --version dans votre terminal.

Pour Windows

Ouvrez l’Invite de commandes et exécutez les commandes suivantes :

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

L’installation globale permet d’accéder à Claude Code depuis n’importe quel répertoire de votre système. La commande npx win-claude-code@latest télécharge et exécute la dernière version spécifique à Windows.

Pour Mac et Linux

Ouvrez le Terminal et exécutez :

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

Les utilisateurs Mac peuvent procéder directement à l’installation globale sans avoir besoin de commandes spécifiques à la plateforme. Le processus d’installation configure automatiquement les dépendances et variables PATH nécessaires.

Étape 2 : Configurer les variables d’environnement

Les variables d’environnement configurent Claude Code pour utiliser Kimi-K2 via les points d’accès de l’API Novita AI. Ces variables indiquent à Claude Code où envoyer les requêtes et comment s’authentifier.

Pour Windows

Ouvrez l’Invite de commandes et définissez les variables d’environnement suivantes :

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

Remplacez <Clé API Novita> par votre clé API réelle obtenue sur la plateforme Novita AI. Ces variables restent actives pour la session en cours et doivent être réinitialisées si vous fermez l’Invite de commandes.

Pour Mac et Linux

Ouvrez le Terminal et exportez les variables d’environnement suivantes :

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"

Étape 3 : Démarrer Claude Code

Une fois l’installation et la configuration terminées, vous pouvez maintenant démarrer Claude Code dans le répertoire de votre projet. Accédez à l’emplacement de votre projet souhaité à l’aide de la commande cd :

cd <votre-répertoire-de-projet>
claude .

Le paramètre point (.) indique à Claude Code d’opérer dans le répertoire courant. Au démarrage, vous verrez l’invite Claude Code apparaître dans une session interactive.

Cela indique que l’outil est prêt à recevoir vos instructions. L’interface offre un environnement propre et intuitif pour les interactions de programmation en langage naturel.

Étape 4 : Utiliser Claude Code dans VSCode ou Cursor

Claude Code s’intègre parfaitement aux environnements de développement populaires. Il améliore votre flux de travail existant au lieu de le remplacer.

Vous pouvez utiliser Claude Code directement dans le terminal de VSCode ou Cursor. Cela vous permet de conserver l’accès à vos outils de développement familiers tout en bénéficiant de l’assistance IA.

De plus, des plugins Claude Code sont disponibles pour VSCode et Cursor. Ces plugins offrent une intégration plus poussée avec ces éditeurs, proposant une assistance IA intégrée et des suggestions de code.

Qwen 3 Coder 480B A35B et DeepSeek V3.1 avec Qwen Code

Qwen Code est développé sur la base de Gemini Code, mais nous avons adapté les prompts et les protocoles d’appel d’outils pour maximiser les performances de Qwen3-Coder dans les tâches de codage agentiques.

Étape 1 : Installer Qwen Code

Prérequis : Assurez-vous d’avoir installé Node.js version 20 ou supérieure. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de Node.js.

Installez le paquet globalement :

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

Étape 2 : Configurer les variables d’environnement

Pour Windows (Invite de commandes) :

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

Pour Linux et Mac (Bash) :

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

Étape 3 : Commencer à coder

Une fois configuré, vous pouvez commencer à utiliser Qwen Code avec le modèle Novita AI de votre choix. L’outil utilisera désormais le modèle spécifié pour toutes les tâches d’assistance au codage.

cd <votre-répertoire-de-projet>
qwen .

Choisissez le Qwen3-Coder si vous avez besoin d’intégration efficace, de prise en charge de longs contextes et de flux de travail de codage évolutifs.

Choisissez le DeepSeek V3.1 si vous avez besoin de puissance de raisonnement brute et de précision Python leader sur les benchmarks.

Questions fréquemment posées

Quel modèle est le plus économe en ressources ?

Le Qwen3-Coder est plus léger, nécessitant ~250 Go de VRAM non quantifié, et prend en charge la quantification FP8/4 bits avec déchargement sur CPU, ce qui facilite le déploiement.
Le DeepSeek V3.1 est plus lourd (671 Mds de paramètres) et nécessite plus de mémoire, bien que la quantification basse bits le rende réalisable sur moins de GPUs.

Quel modèle est le meilleur pour la programmation Python ?

Le DeepSeek V3.1 obtient des scores plus élevés sur les benchmarks, moins d’erreurs de formatage et excelle dans les tâches de codage isolées.
Le Qwen3-Coder est plus performant sur des projets Python à l’échelle d’un dépôt et sur long contexte, où le raisonnement multi-fichiers est essentiel.

Qui doit utiliser le DeepSeek V3.1 plutôt que le Qwen3-Coder ?

DeepSeek V3.1 → Codeurs compétitifs, chercheurs et développeurs qui ont besoin de correction maximale et de capacités de raisonnement.
Qwen3-Coder → Ingénieurs et équipes gérant de grandes bases de code, des pipelines d’automatisation ou des tâches sur long contexte pour lesquelles la longueur de contexte et les outils sont critiques.

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