대규모 언어 모델(LLM)은 현대 개발자, 특히 Python 프로그래밍, 디버깅 및 대규모 코드베이스 관리에 필수적인 도구가 되었습니다. 가장 강력한 오픈소스 경쟁자는 DeepSeek V3.1과 **Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct**입니다.
두 모델 모두 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처를 기반으로 하지만, 디자인 우선순위는 다릅니다.
- DeepSeek V3.1은 추론 유연성, 하이브리드 추론 모드(Think vs Non-Think), 벤치마크에서의 정확한 코드 정확성을 강조합니다.
- Qwen3-Coder는 긴 컨텍스트 코드 이해, 효율적인 배포, 개발자 도구 통합(예: CLI 도구 및 함수 호출 형식)에 중점을 둡니다.
이 글의 목적은 개발자가 자신의 코딩 워크플로에 적합한 모델을 선택하도록 돕는 것입니다—레포지토리 규모의 Python 프로젝트 처리, 높은 벤치마크 정확성 달성, 또는 제한된 리소스로 효율적으로 배포하는 등.
Qwen3 Coder와 Deepseek V3.1의 주요 아키텍처 차이점은 무엇인가요?
| 기능 | Qwen3-Coder-480B-A35B | DeepSeek-V3.1 |
|---|---|---|
| 총 파라미터 수 | 480 B | 671 B |
| 토큰당 활성화되는 파라미터 | 35 B (MoE) | 37 B (MoE) |
| MoE 구성 | 전문가 160개; 8개 활성 | ~256 라우팅 + 1개의 공유 전문가; 8개 활성 |
| 어텐션 메커니즘 | GQA 헤드 (96 Q, 8 KV) | MLA + 표준 MoE + 메모리 효율 캐시 |
| 레이어 수 | 62 | 명시되지 않음 (V3 아키텍처 따름) |
| 컨텍스트 윈도우 | 네이티브 256K; 약 1M까지 확장 가능 | 2단계 훈련을 통해 128K 확장 |
| 정밀도 | FP8 변형 제공 | FP8 혼합 정밀도 (UE8M0) |
| 추론 모드 | Non-thinking (깔끔한 출력에 집중) | 하이브리드: Think & Non-Think |
| 에이전트 도구 통합 | CLI 도구 (Qwen Code), 함수 호출 형식 | 사후 훈련 도구 기술 향상 |
| 초점 | 에이전트 코딩, 긴 코드 컨텍스트, 효율성 | 효율적인 추론, 유연성, 에이전트 멀티모드 상호작용 |
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct는 매우 긴 컨텍스트 지원과 통합된 개발자 도구를 갖춘 효율적인 코딩 및 에이전트 작업을 위해 설계되었습니다.
DeepSeek-V3.1은 DeepSeek-V3를 확장하여 하이브리드 추론 동작, 더 강력한 에이전트 기능, 정밀 효율적인 계산을 도입하면서 MoE와 확장된 컨텍스트 처리를 유지합니다.
코드 생성 작업에서 Qwen3 Coder와 Deepseek V3.1의 벤치마크 결과
| 벤치마크 | Deepseek V3.1 추론 | Deepseek V3.1 비추론 | Qwen 3 Coder |
| LivecodeBench | 78% | 58% | 59% |
| Scicode | 39% | 37% | 36% |
https://twitter.com/paradite\_/status/1961365802629697770
- **DeepSeek V3.1 (추론 모드)**는 LiveCodeBench(78%)와 SciCode(39%)에서 확실히 더 나은 성능을 보이며, Aider에서는 71.6%를 기록합니다. Codeforces 등급(~1189)도 강력한 실제 코딩 능력을 반영합니다. 그러나 추론 모드는 더 높은 계산 오버헤드를 가지고 있습니다.
- **DeepSeek V3.1 (비추론 모드)**는 정확성 대비 효율성을 절충합니다—LiveCodeBench에서 58%로 떨어지지만, Aider에서는 동일한 71.6%를 유지합니다.
- Qwen3-Coder-480B-A35B는 LiveCodeBench에서 59%, SciCode에서 36%를 기록하여 DeepSeek의 추론 모드보다 약간 낮습니다. 공식 주장은 SWE-Bench와 CodeForces ELO에서 최고 성능을 강조하지만, 구체적인 숫자 점수는 발표되지 않았습니다. 강점은 긴 컨텍스트 코드 이해와 개발자 워크플로 통합에 있습니다.
👉 요점:
- 원시 추론 성능과 코딩 벤치마크 정확성이 필요하다면, DeepSeek V3.1 (추론 모드)이 우위에 있습니다.
- 개발자 도구, 통합, 긴 컨텍스트 처리가 필요하다면, Qwen3-Coder가 더 특화되어 있습니다.
초보자를 위한 Qwen3 Coder vs Deepseek V3.1: 속도 및 가격
| 모델 | VRAM | 권장 GPU |
| Qwen 3 Coder | 1050GB | 8 x H100 NVL |
| Deepseek V3.1 | 1424…12GB | 8 x H100 NVL |
두 모델 모두 동일한 등급의 GPU가 필요하지만, Qwen 3 Coder는 더 낮은 VRAM 사용량으로 더 빠르고 효율적으로 실행되는 반면, Deepseek V3.1은 동일한 조건에서 더 무겁고 느립니다.
Deepseek V3.1 가격
Qwen 3 Coder 가격
Novita AI는 LLM API 분야의 주요 제공업체 중 하나로서 안정적이고 비용 효율적인 API를 제공합니다. 가격 정보를 보면 Qwen3-Coder가 Deepseek V3.1보다 약간 저렴합니다.
- Deepseek V3.1: 입력 토큰 100만 개당 $0.55 / 출력 토큰 100만 개당 $1.66, 컨텍스트 길이 163,840 토큰.
- Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): 입력 토큰 100만 개당 $0.35 / 출력 토큰 100만 개당 $1.50, 컨텍스트 길이 262,144 토큰.
Qwen3 Coder vs Deepseek V3.1: Python 프로그래밍에 더 적합한 모델은?
1. Python 코드 생성의 실제 성능
DeepSeek V3.1
- Aider 프로그래밍 벤치마크에서 첫 번째 통과율 41.3%, 두 번째 통과율 71.6%를 기록하여 기능적인 Python 코드 생성 능력을 반영했습니다. 또한 형식 정확성(95.6%)에서 우수했으며 구문 또는 들여쓰기 오류가 0%로 깔끔한 Python 코드 작성에 중요합니다.
- 독립 평가에서는 다양한 프로그래밍 과제에서 71.6% 통과율을 기록하여 Anthropic의 Claude 4를 약간 앞섰으며, Python 또는 일반 코드 작업에서 경쟁력 있는 정확성을 시사합니다.
Qwen3-Coder
- SWE‑Bench Verified에서 오픈소스 모델 중 최고 성능을 달성했다고 보고되었습니다. 이 벤치마크는 Python에서 일반적인 복잡한 알고리즘 문제를 포함합니다.
- 일반 코딩 평가에서는 중간 수준 작업에서 프리미엄 모델과 동등한 성능을 보이며 정확하고 간결한 코드를 생성하지만, 드문 패턴이나 엄격한 출력 형식(“output-only diff” 작업)에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
2. 전반적인 프레임 및 컨텍스트 강점
- DeepSeek V3.1은 균형 잡히고 매우 능력 있는 모델로, 코드 생성, 디버깅, 에이전트 작업에 능숙합니다. 간결한 출력을 제공하며 Python 워크플로를 포함한 실제 시나리오에서 경쟁력을 유지합니다.
- Qwen3‑Coder는 특히 긴 컨텍스트 에이전트 코딩 작업을 위해 구축되었으며, 강력한 도구 지원과 함께 최대 약 1M의 방대한 토큰 윈도우를 제공합니다. Python 및 다양한 패러다임(OOP, 함수형)에 최적화되어 있으며 레포지토리 규모의 코드 이해와 자동화에 탁월합니다.
Python 작업에서 최대 코드 정확성, 형식 정밀도, 신뢰할 수 있는 통과율이 최우선이라면—특히 독립적인 코딩 문제에서—DeepSeek V3.1이 분명한 이점을 가집니다.
그러나 복잡하고 다중 파일이거나 긴 컨텍스트의 Python 프로젝트에서 작업하거나 도구, 자동화, 에이전트 워크플로와의 긴밀한 통합이 필요하다면 Qwen3-Coder가 더 나은 선택입니다.
코드 작업에서 Qwen3 Coder와 Deepseek V3.1 비교
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지금 Qwen 3 Coder 모델과 Deepseek V3.1 사용해보기
qwen 3 coder 480b a35b와 deepseek v3.1을 비교하는 대화형 간단 웹사이트를 만들어 주세요.
Qwen 3 Coder
강력한 웹페이지 생성 능력: 정보 배치와 시각 디자인이 뛰어나 사용자 친화적인 경험을 제공합니다. 언어가 간결하고 전문적이며 잘 구성된 비교 페이지입니다.
높은 정보 정확성: 주요 데이터 포인트, 기능적 위치, 장단점이 공개된 정보와 밀접하게 일치합니다. 컨텍스트 길이가 간소화된 방식으로 표시되었지만 전반적으로 큰 부정확성은 없습니다.
높은 참고 가치: 일부 평가는 주관적이지만, 이 페이지는 다양한 모델을 비교하는 데 매우 유용한 빠른 참고 자료 역할을 합니다.
Deepseek V3.1
사이트는 견고한 UX와 명확성을 제공하지만 콘텐츠 정확성은 고르지 않습니다—Qwen-3에 대해서는 정확하지만 보수적이며, DeepSeek에 대해서는 특히 불완전합니다. 빠른 개요 도구로는 기능적이지만, 정확한 평가나 기술적 결정을 위해서는 공식 모델 문서를 보완하는 것이 강력히 권장됩니다.
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Qwen 3 Coder
Deepseek V3.1
Qwen 3 Coder와 Deepseek V3.1에 접근하는 방법은?
첫 번째: API 키 받기
1단계: 계정에 로그인하고 모델 라이브러리 버튼을 클릭하세요.
지금 Qwen 3 Coder 모델과 Deepseek V3.1 사용해보기
2단계: 모델 선택
사용 가능한 옵션을 살펴보고 필요에 맞는 모델을 선택하세요.
3단계: 무료 체험 시작
선택한 모델의 기능을 살펴보기 위해 무료 체험을 시작하세요.
4단계: API 키 받기
API에 인증하기 위해 새로운 API 키를 제공해 드립니다. “설정” 페이지로 이동하여 이미지에 표시된 대로 API 키를 복사하세요.
5단계: API 설치
프로그래밍 언어에 맞는 패키지 관리자를 사용하여 API를 설치하세요.
설치 후, 개발 환경에 필요한 라이브러리를 가져오세요. API 키로 API를 초기화하여 Novita AI LLM과 상호작용을 시작하세요. 다음은 Python 사용자를 위한 채팅 완성 API 사용 예시입니다.
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)
Trae로 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 Deepseek V3.1 사용하기
1단계: Trae 열기 및 모델 접근
Trae 앱을 실행하세요. 오른쪽 상단의 Toggle AI Side Bar를 클릭하여 AI 사이드바를 엽니다. 그런 다음 AI 관리로 이동하여 모델을 선택하세요.
2단계: 사용자 정의 모델 추가 및 제공자로 Novita 선택
모델 추가 버튼을 클릭하여 사용자 정의 모델 항목을 만듭니다. 모델 추가 대화상자에서 드롭다운 메뉴에서 제공자 = Novita를 선택하세요.
3단계: 모델 선택 또는 입력
모델 드롭다운에서 원하는 모델(DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324, 또는 MiniMax-M1-80k)을 선택하세요. 정확한 모델이 목록에 없으면 Novita 라이브러리에서 확인한 모델 ID를 직접 입력하세요. 사용하려는 모델의 올바른 변형을 선택했는지 확인하세요.
API 키는 Novita 콘솔에서 얻을 수 있습니다.
Claude Code로 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 Deepseek V3.1 사용하기
1단계: Claude Code 설치
Claude Code를 설치하기 전에 시스템이 최소 요구 사항을 충족하는지 확인하세요. 로컬 환경에 Node.js 18 이상이 설치되어 있어야 합니다. 터미널에서 node --version을 실행하여 Node.js 버전을 확인할 수 있습니다.
Windows의 경우
명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 실행하세요:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
전역 설치는 Claude Code를 시스템의 모든 디렉토리에서 접근할 수 있도록 합니다. npx win-claude-code@latest 명령은 최신 Windows 전용 버전을 다운로드하여 실행합니다.
Mac 및 Linux의 경우
터미널을 열고 다음을 실행하세요:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Mac 사용자는 추가 플랫폼별 명령 없이 바로 전역 설치를 진행할 수 있습니다. 설치 과정은 필요한 종속성과 PATH 변수를 자동으로 구성합니다.
2단계: 환경 변수 설정
환경 변수는 Claude Code가 Novita AI의 API 엔드포인트를 통해 Kimi-K2를 사용하도록 구성합니다. 이러한 변수는 Claude Code에게 요청을 보낼 위치와 인증 방법을 알려줍니다.
Windows의 경우
명령 프롬프트를 열고 다음 환경 변수를 설정하세요:
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
<Novita API Key>를 Novita AI 플랫폼에서 얻은 실제 API 키로 바꾸세요. 이러한 변수는 현재 세션 동안 활성 상태이며 명령 프롬프트를 닫으면 재설정해야 합니다.
Mac 및 Linux의 경우
터미널을 열고 다음 환경 변수를 내보내기하세요:
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"
3단계: Claude Code 시작
설치 및 구성이 완료되면 이제 프로젝트 디렉토리에서 Claude Code를 시작할 수 있습니다. cd 명령을 사용하여 원하는 프로젝트 위치로 이동하세요:
cd <your-project-directory>
claude .
점(.) 매개변수는 Claude Code가 현재 디렉토리에서 작동하도록 지시합니다. 시작 시 대화형 세션에 Claude Code 프롬프트가 표시됩니다.
이는 도구가 명령을 받을 준비가 되었음을 나타냅니다. 인터페이스는 자연어 프로그래밍 상호작용을 위한 깔끔하고 직관적인 환경을 제공합니다.
4단계: VSCode 또는 Cursor에서 Claude Code 사용
Claude Code는 인기 있는 개발 환경과 원활하게 통합됩니다. 기존 워크플로를 대체하지 않고 향상시킵니다.
VSCode 또는 Cursor 내의 터미널에서 직접 Claude Code를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 AI 지원을 활용하면서 익숙한 개발 도구에 대한 액세스를 유지할 수 있습니다.
또한 VSCode 및 Cursor 모두에 Claude Code 플러그인이 제공됩니다. 이러한 플러그인은 인라인 AI 지원, 코드 제안 등을 제공하는 이 편집기와의 더 깊은 통합을 제공합니다.
Qwen Code로 Qwen 3 Coder 480B A35B 및 Deepseek V3.1 사용하기
Qwen Code는 Gemini Code를 기반으로 개발되었지만, Qwen3-Coder의 에이전트 코딩 작업 성능을 극대화하기 위해 프롬프트와 도구 호출 프로토콜을 적용했습니다.
1단계: Qwen Code 설치
사전 요구 사항: Node.js 버전 20 이상이 설치되어 있는지 확인하세요. 공식 Node.js 웹사이트에서 다운로드할 수 있습니다.
패키지를 전역으로 설치:
npm install -g @qwen-code/qwen-code
2단계: 환경 변수 구성
Windows의 경우 (명령 프롬프트):
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
Linux 및 Mac의 경우 (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"
3단계: 코딩 시작
구성이 완료되면 선택한 Novita AI 모델로 Qwen Code 사용을 시작할 수 있습니다. 이제 도구는 모든 코딩 지원 작업에 지정된 모델을 사용합니다.
cd <your-project-directory>
qwen .
효율적인 통합, 긴 컨텍스트 지원 및 확장 가능한 코딩 워크플로가 필요하다면 Qwen3-Coder를 선택하세요.
원시 추론 성능과 벤치마크 선두의 Python 정확성이 필요하다면 DeepSeek V3.1을 선택하세요.
자주 묻는 질문
어느 모델이 더 리소스 효율적인가요?
Qwen3-Coder는 더 가벼워서 양자화되지 않은 상태에서 약 250GB VRAM이 필요하며, CPU 오프로딩으로 FP8/4비트 양자화를 지원하여 배포가 더 쉽습니다.
DeepSeek V3.1은 더 무겁고(671B 파라미터) 더 많은 메모리가 필요하지만, 저비트 양자화로 더 적은 GPU에서 사용할 수 있습니다.
Python 프로그래밍에 더 적합한 모델은 무엇인가요?
DeepSeek V3.1은 더 높은 벤치마크 점수, 더 적은 형식 오류를 달성하며 독립적인 코딩 작업에서 뛰어납니다.
Qwen3-Coder는 다중 파일 추론이 중요한 레포지토리 규모의 긴 컨텍스트 Python 프로젝트에서 더 나은 성능을 보입니다.
DeepSeek V3.1과 Qwen3-Coder는 누가 사용해야 하나요?
DeepSeek V3.1 → 최대 정확성과 추론 능력이 필요한 경쟁 코딩 참가자, 연구원, 개발자에게 적합합니다.
Qwen3-Coder → 대규모 코드베이스, 자동화 파이프라인, 긴 컨텍스트 작업을 관리하는 엔지니어와 팀에게 적합하며, 여기서 컨텍스트 길이와 도구가 중요합니다.
Novita AI는 AI 야망을 실현하는 올인원 클라우드 플랫폼입니다. 통합 API, 서버리스, GPU 인스턴스 — 필요한 비용 효율적인 도구. 인프라를 없애고 무료로 시작하여 AI 비전을 현실로 만드세요.
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