- Quais são as Principais Diferenças Arquiteturais entre o Qwen3 Coder e o DeepSeek V3.1?
- Resultados de Benchmark do Qwen3 Coder e DeepSeek V3.1 em Tarefas de Geração de Código
- Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 para Iniciantes: Velocidade e Preço
- Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1: Qual é Melhor para Programação em Python?
- Comparação do Qwen3 Coder e DeepSeek V3.1 para Código
- Como Acessar o Qwen 3 Coder e o DeepSeek V3.1?
Os modelos de linguagem grandes (LLMs, na sigla em inglês) tornaram-se ferramentas indispensáveis para desenvolvedores modernos, especialmente em programação Python, depuração e gerenciamento de bases de código de grande escala. Dois dos principais concorrentes de código aberto são o DeepSeek V3.1 e o Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct.
Embora ambos utilizem arquiteturas de Mistura de Especialistas (MoE), suas prioridades de design diferem:
- DeepSeek V3.1 prioriza a flexibilidade de raciocínio, modos de inferência híbridos (Pensar vs Não Pensar) e precisão de correção de código em benchmarks.
- Qwen3-Coder foca na compreensão de código de longo contexto, implantação eficiente e integração com ferramentas de desenvolvimento (ex: ferramentas CLI e formatos de chamada de função).
Este artigo tem como objetivo ajudar desenvolvedores a escolher o modelo correto para seus fluxos de trabalho de codificação—seja para lidar com projetos Python de escala de repositório, alcançar alta precisão em benchmarks ou implantar de forma eficiente com recursos limitados.
Quais são as Principais Diferenças Arquiteturais entre o Qwen3 Coder e o DeepSeek V3.1?
| Característica | Qwen3-Coder-480B-A35B | DeepSeek-V3.1 |
|---|---|---|
| Total de Parâmetros | 480 B | 671 B |
| Ativados por Token | 35 B (MoE) | 37 B (MoE) |
| Configuração MoE | 160 especialistas; 8 ativos | ~256 roteados + 1 especialista compartilhado; 8 ativos |
| Mecanismo de Atenção | Cabeças GQA (96 Q, 8 KV) | MLA + MoE padrão + cache eficiente em memória |
| Camadas | 62 | Não especificado (segue a arquitetura V3) |
| Janela de Contexto | 256K nativo; extensível para ~1 M | 128K estendido via treinamento em duas fases |
| Precisão | Variante FP8 disponível | Precisão mista FP8 (UE8M0) |
| Modos de Inferência | Não pensante (foco em saída limpa) | Híbrido: Pensar e Não Pensar |
| Integração com Ferramentas Agênticas | Ferramentas CLI (Qwen Code), formatos de chamada de função | Melhorias de habilidades de ferramentas pós-treinamento |
| Foco | Codificação agêntica, contextos de código longos, eficiência | Raciocínio eficiente, flexibilidade, interações multimodais agênticas |
O Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct é projetado para codificação eficiente e tarefas agênticas com suporte a contexto muito longo e ferramentas de desenvolvimento integradas.
O DeepSeek-V3.1 expande o DeepSeek-V3 introduzindo comportamentos de inferência híbridos, capacidades agênticas mais fortes e computação eficiente em precisão, mantendo também o MoE e o tratamento de contexto estendido.
Resultados de Benchmark do Qwen3 Coder e DeepSeek V3.1 em Tarefas de Geração de Código
| Benchmark | DeepSeek V3.1 (Raciocínio) | DeepSeek V3.1 (Não Raciocínio) | Qwen 3 Coder |
| LivecodeBench | 78% | 58% | 59% |
| Scicode | 39% | 37% | 36% |
https://twitter.com/paradite\_/status/1961365802629697770
- O DeepSeek V3.1 (Raciocínio) supera claramente no LiveCodeBench (78%) e no SciCode (39%), e alcança 71,6% no Aider. Sua classificação no Codeforces (~1189) também reflete forte capacidade de codificação no mundo real. No entanto, o modo de raciocínio tem maior sobrecarga de computação.
- O DeepSeek V3.1 (Não Raciocínio) troca precisão por eficiência—caindo para 58% no LiveCodeBench, mas mantendo os mesmos 71,6% no Aider.
- O Qwen3-Coder-480B-A35B obtém 59% (LiveCodeBench) e 36% (SciCode), ligeiramente abaixo do modo de raciocínio do DeepSeek. Embora as declarações oficiais destaquem desempenho de última geração (SOTA) no SWE-Bench e ELO do CodeForces, nenhuma pontuação numérica concreta é publicada. Seus pontos fortes estão na compreensão de código de longo contexto e na integração com fluxos de trabalho de desenvolvimento.
👉 Conclusão:
- Se você precisa de poder de raciocínio bruto e desempenho em benchmarks de codificação, o DeepSeek V3.1 (Raciocínio) é o líder.
- Se você precisa de ferramentas de desenvolvimento, integração e tratamento de contexto longo, o Qwen3-Coder é mais especializado.
Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1 para Iniciantes: Velocidade e Preço
||| |—|—|—| |Modelo|VRAM|GPU Recomendada| |Qwen 3 Coder|1050GB|8 x H100 NVL| |DeepSeek V3.1|1424…12GB|8 x H100 NVL|
Embora ambos precisem da mesma classe de GPUs, o Qwen 3 Coder executa mais rápido e de forma mais eficiente devido à sua menor ocupação de VRAM, enquanto o DeepSeek V3.1 é mais pesado e mais lento nas mesmas condições.
Preço do DeepSeek V3.1
Preço do Qwen 3 Coder
A Novita AI, como um dos provedores mais importantes no campo de APIs de LLM, oferece APIs estáveis e altamente custo-efetivas. A partir das informações de preços, podemos ver que o Qwen3-Coder é ligeiramente mais barato que o DeepSeek V3.1.
- DeepSeek V3.1: $0,55 por 1M de tokens de entrada / $1,66 por 1M de tokens de saída, com comprimento de contexto de 163.840 tokens.
- Qwen3-Coder (480B A35B Instruct): $0,35 por 1M de tokens de entrada / $1,50 por 1M de tokens de saída, com comprimento de contexto de 262.144 tokens.
Qwen3 Coder vs DeepSeek V3.1: Qual é Melhor para Programação em Python?
1. Desempenho Empírico em Geração de Código Python
DeepSeek V3.1
- No benchmark de programação Aider, obteve uma taxa de acerto na primeira tentativa de 41,3% e uma taxa de acerto na segunda tentativa de 71,6%, refletindo fortes capacidades de geração de código Python funcional. Também se destacou na precisão de formatação (95,6%) com 0% de erros de sintaxe ou indentação, o que é crucial para escrever código Python limpo.
- Uma avaliação independente relatou uma taxa de acerto de 71,6% em vários desafios de programação, superando ligeiramente o Claude 4 da Anthropic—sugerindo precisão competitiva em tarefas de Python ou código em geral.
Qwen3-Coder
- No SWE‑Bench Verified, supostamente obteve desempenho de última geração (SOTA) entre os modelos de código aberto—um benchmark que inclui desafios algorítmicos pesados típicos de Python.
- Uma avaliação geral de codificação observou que ele tem desempenho equivalente a modelos premium em tarefas de nível médio, produzindo código correto e conciso—embora possa ter dificuldades com padrões incomuns ou formatação de saída rigorosa (tarefas de “diff apenas de saída”).
2. Estrutura Geral e Pontos Fortes Contextuais
- DeepSeek V3.1 é retratado como um modelo equilibrado e altamente capaz, proficiente em geração de código, depuração e tarefas agênticas. Ele fornece saídas concisas e permanece competitivo em cenários do mundo real, incluindo fluxos de trabalho Python.
- Qwen3‑Coder é construído especialmente para tarefas de codificação agêntica de longo contexto, oferecendo janelas de token vastas (até ~1M) com forte suporte a ferramentas. Ele é otimizado para Python e múltiplos paradigmas (POO, funcional) e se destaca na compreensão de código de escala de repositório e automação.
Se sua prioridade é máxima correção de código, precisão de formatação e taxas de acerto confiáveis em tarefas Python—especialmente em desafios de codificação isolados—o DeepSeek V3.1 tem uma vantagem clara.
No entanto, se você está trabalhando em projetos Python complexos, com vários arquivos ou de longo contexto, ou precisa de integração estreita com ferramentas, automação e fluxos de trabalho agênticos, o Qwen3-Coder é a escolha superior.
Comparação do Qwen3 Coder e DeepSeek V3.1 para Código
Você pode acessar diretamente o Novita Playground para iniciar um teste gratuito!
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crie um site interativo e breve para comparar o qwen 3 coder 480b a35b e o deepseek v3.1
Qwen 3 Coder
Forte capacidade de geração de páginas web: O layout de informações e o design visual são excelentes, proporcionando uma experiência amigável ao usuário. A linguagem é concisa e profissional, tornando esta uma página de comparação bem elaborada.
Alta precisão das informações: Os principais pontos de dados, posicionamento funcional e prós e contras estão alinhados de perto com as informações publicamente disponíveis. Embora o comprimento de contexto seja apresentado de forma simplificada, não há grandes imprecisões no geral.
Alto valor de referência: Mesmo que algumas das avaliações sejam subjetivas, a página ainda serve como uma referência rápida altamente valiosa para comparar diferentes modelos.
DeepSeek V3.1
O site oferece UX sólida e clareza, mas a precisão do conteúdo é desigual—precisa, mas conservadora para o Qwen-3, e notavelmente incompleta para o DeepSeek. Como ferramenta de visão geral rápida, ela é funcional, mas para avaliação precisa ou decisões técnicas, recomenda-se fortemente complementar com a documentação oficial dos modelos.
crie um jogo de xadrez interativo!
Qwen 3 Coder
DeepSeek V3.1
Como Acessar o Qwen 3 Coder e o DeepSeek V3.1?
Primeiro: Obtenha uma Chave de API
Passo 1: Faça login na sua conta e clique no botão da Biblioteca de Modelos.
Experimente o Modelo Qwen 3 Coder e o DeepSeek V3.1 Agora!
Passo 2: Escolha Seu Modelo
Navegue pelas opções disponíveis e selecione o modelo que atende às suas necessidades.
Passo 3: Inicie Seu Teste Gratuito
Inicie seu teste gratuito para explorar as capacidades do modelo selecionado.
Passo 4: Obtenha Sua Chave de API
Para autenticar com a API, forneceremos uma nova chave de API. Acessando a página de “Configurações“, você pode copiar a chave de API conforme indicado na imagem.
Passo 5: Instale a API
Instale a API usando o gerenciador de pacotes específico da sua linguagem de programação.
Após a instalação, importe as bibliotecas necessárias para seu ambiente de desenvolvimento. Inicialize a API com sua chave de API para começar a interagir com o LLM da Novita AI. Este é um exemplo de uso da API de conclusões de chat para usuários 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 # 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 e DeepSeek V3.1 com Trae
Passo 1: Abra o Trae e Acesse os Modelos
Inicie o aplicativo Trae. Clique na Barra Lateral de IA Alternável no canto superior direito para abrir a Barra Lateral de IA. Em seguida, vá para Gerenciamento de IA e selecione Modelos.
Passo 2: Adicione um Modelo Personalizado e Escolha a Novita como Provedor
Clique no botão Adicionar Modelo para criar uma entrada de modelo personalizada. Na caixa de diálogo de adição de modelo, selecione Provedor = Novita no menu suspenso.
Passo 3: Selecione ou Insira o Modelo
No menu suspenso de Modelos, selecione o modelo desejado (DeepSeek-R1-0528, Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 ou MiniMax-M1-80k). Se o modelo exato não estiver listado, basta digitar o ID do modelo que você anotou na biblioteca da Novita. Certifique-se de escolher a variante correta do modelo que deseja usar.
Você pode obter a Chave de API no console da Novita!
Qwen 3 Coder 480B A35B e DeepSeek V3.1 com Claude Code
Passo 1: Instalando o Claude Code
Antes de instalar o Claude Code, certifique-se de que seu sistema atende aos requisitos mínimos. O Node.js 18 ou superior deve estar instalado no seu ambiente local. Você pode verificar sua versão do Node.js executando node --version no seu terminal.
Para Windows
Abra o Prompt de Comando e execute os seguintes comandos:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
A instalação global garante que o Claude Code esteja acessível de qualquer diretório do seu sistema. O comando npx win-claude-code@latest baixa e executa a versão mais recente específica para Windows.
Para Mac e Linux
Abra o Terminal e execute:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Usuários de Mac podem prosseguir diretamente com a instalação global, sem necessidade de comandos específicos de plataforma adicionais. O processo de instalação configura automaticamente as dependências e variáveis de PATH necessárias.
Passo 2 : Configurando Variáveis de Ambiente
As variáveis de ambiente configuram o Claude Code para usar o Kimi-K2 por meio dos endpoints de API da Novita AI. Essas variáveis informam ao Claude Code para onde enviar solicitações e como autenticar.
Para Windows
Abra o Prompt de Comando e defina as seguintes variáveis de ambiente:
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
Substitua <Chave de API da Novita> pela sua chave de API real obtida na plataforma da Novita AI. Essas variáveis permanecem ativas para a sessão atual e devem ser redefinidas se você fechar o Prompt de Comando.
Para Mac and Linux
Abra o Terminal e exporte as seguintes variáveis de ambiente:
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"
Passo 3: Iniciando o Claude Code
Com a instalação e configuração concluídas, você agora pode iniciar o Claude Code no diretório do seu projeto. Navegue até o local do projeto desejado usando o comando cd:
cd <seu-diretório-de-projeto>
claude .
O parâmetro ponto (.) instrui o Claude Code a operar no diretório atual. Ao iniciar, você verá o prompt do Claude Code aparecer em uma sessão interativa.
Isso indica que a ferramenta está pronta para receber suas instruções. A interface fornece um ambiente limpo e intuitivo para interações de programação em linguagem natural.
Passo 4: Usando o Claude Code no VSCode ou Cursor
O Claude Code se integra perfeitamente com ambientes de desenvolvimento populares. Ele aprimora seu fluxo de trabalho existente, em vez de substituí-lo.
Você pode usar o Claude Code diretamente no terminal dentro do VSCode ou Cursor. Isso mantém o acesso às suas ferramentas de desenvolvimento familiares enquanto aproveita a assistência de IA.
Além disso, plugins do Claude Code estão disponíveis para VSCode e Cursor. Esses plugins fornecem integração mais profunda com esses editores, oferecendo assistência de IA embutida e sugestões de código.
Qwen 3 Coder 480B A35B e DeepSeek V3.1 com Qwen Code
O Qwen Code é desenvolvido sobre o Gemini Code, mas adaptamos os prompts e os protocolos de chamada de ferramentas para maximizar o desempenho do Qwen3-Coder em tarefas de codificação agêntica.
Passo 1: Instale o Qwen Code
Pré-requisitos: Certifique-se de ter o Node.js versão 20 ou superior instalado. Você pode baixá-lo no site oficial do Node.js.
Instale o pacote globalmente:
npm install -g @qwen-code/qwen-code
Passo 2: Configure as Variáveis de Ambiente
Para Windows (Prompt de Comando):
set OPENAI_API_KEY=Sua_Chave_de_API_Novita
set OPENAI_BASE_URL=https://api.novita.ai/v3/openai
set OPENAI_MODEL=qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct
Para Linux e Mac (Bash):
export OPENAI_API_KEY="Sua_Chave_de_API_Novita"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.novita.ai/v3/openai"
export OPENAI_MODEL="qwen/qwen3-coder-480b-a35b-instruct"
Passo 3: Comece a Codificar
Depois de configurado, você pode começar a usar o Qwen Code com o modelo da Novita AI escolhido. A ferramenta agora utilizará o modelo especificado para todas as tarefas de assistência de codificação.
cd <seu-diretório-de-projeto>
qwen .
Escolha o Qwen3-Coder se você precisar de integração eficiente, suporte a longo contexto e fluxos de trabalho de codificação escaláveis.
Escolha o DeepSeek V3.1 se você precisar de poder de raciocínio bruto e precisão Python líder em benchmarks.
Perguntas Frequentes
Qual modelo é mais eficiente em recursos?
O Qwen3-Coder é mais leve, exigindo ~250GB de VRAM não quantizado, e suporta quantização FP8/4-bit com descarregamento de CPU, tornando a implantação mais fácil.
O DeepSeek V3.1 é mais pesado (671B de parâmetros) e precisa de mais memória, embora a quantização de baixa precisão torne viável a execução em menos GPUs.
Qual modelo é melhor para programação em Python?
O DeepSeek V3.1 obtém pontuações mais altas em benchmarks, menos erros de formatação e se destaca em tarefas de codificação isoladas.
O Qwen3-Coder tem desempenho melhor em projetos Python de escala de repositório e longo contexto, onde o raciocínio multiarquivo é fundamental.
Quem deve usar o DeepSeek V3.1 vs Qwen3-Coder?
DeepSeek V3.1 → Programadores competitivos, pesquisadores e desenvolvedores que precisam de máxima correção e capacidade de raciocínio.
Qwen3-Coder → Engenheiros e equipes que gerenciam bases de código grandes, pipelines de automação ou tarefas de longo contexto onde o comprimento de contexto e as ferramentas são fundamentais.
A Novita AI é a plataforma de nuvem tudo-em-um que capacita suas ambições de IA. APIs integradas, serverless, Instâncias de GPU — as ferramentas custo-efetivas que você precisa. Elimine a infraestrutura, comece gratuitamente e torne sua visão de IA uma realidade.
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