大型语言模型（LLM）已成为现代开发者不可或缺的工具，特别是在 Python 编程、调试和大规模代码库管理方面。两个最强大的开源竞争者分别是 DeepSeek V3.1 和 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。
虽然两者都基于混合专家（MoE）架构，但它们的设计重点有所不同：
- DeepSeek V3.1 强调推理灵活性、混合推理模式（思考 vs 非思考）以及在基准测试中的精确代码正确性。
- Qwen3-Coder 专注于长上下文代码理解、高效部署以及开发者工具集成（例如 CLI 工具和函数调用格式）。
本文旨在帮助开发者为其编码工作流选择合适的模型——无论是处理仓库级 Python 项目、实现高基准测试精度，还是在有限资源下高效部署。
Qwen3 Coder 和 Deepseek V3.1 的主要架构差异是什么？
| 特性 | Qwen3-Coder-480B-A35B | DeepSeek-V3.1 |
|---|---|---|
| 总参数量 | 480 B | 671 B |
| 每 Token 激活参数量 | 35 B (MoE) | 37 B (MoE) |
| MoE 配置 | 160 个专家；8 个活跃 | ~256 个路由专家 + 1 个共享专家；8 个活跃 |
| 注意力机制 | GQA 头（96 Q，8 KV） | MLA + 标准 MoE + 内存高效缓存 |
| 层数 | 62 | 未指定（沿用 V3 架构） |
| 上下文窗口 | 原生 256K；可扩展至约 1 M | 通过两阶段训练扩展至 128K |
| 精度 | 提供 FP8 变体 | FP8 混合精度（UE8M0） |
| 推理模式 | 非思考模式（侧重干净输出） | 混合：思考与非思考 |
| 智能体工具集成 | CLI 工具（Qwen Code）、函数调用格式 | 后训练工具技能增强 |
| 重点 | 智能体编程、长代码上下文、效率 | 高效推理、灵活性、智能体多模式交互 |
Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 专为高效编码和智能体任务而设计，支持超长上下文并集成了开发者工具。
DeepSeek-V3.1 在 DeepSeek-V3 的基础上引入了混合推理行为、更强的智能体能力以及精度高效的计算，同时保持了 MoE 和扩展上下文处理能力。
Qwen3 Coder 和 Deepseek V3.1 在代码生成任务中的基准测试结果
| 基准测试 | Deepseek V3.1 推理模式 | Deepseek V3.1 非推理模式 | Qwen 3 Coder |
| LivecodeBench | 78% | 58% | 59% |
| Scicode | 39% | 37% | 36% |
https://twitter.com/paradite\_/status/1961365802629697770
- DeepSeek V3.1（推理模式） 在 LiveCodeBench（78%）和 SciCode（39%）上明显更优，在 Aider 上达到 71.6%。其 Codeforces 评分（约 1189）也反映了强大的实际编码能力。不过，推理模式的计算开销更高。
- DeepSeek V3.1（非推理模式） 以精度换取效率——在 LiveCodeBench 上降至 58%，但 Aider 成绩仍保持在 71.6%。
- Qwen3-Coder-480B-A35B 在 LiveCodeBench 上得分为 59%，在 SciCode 上为 36%，略低于 DeepSeek 的推理模式。虽然官方声称在 SWE-Bench 和 CodeForces ELO 上达到 SOTA，但未公布具体数值。其优势在于长上下文代码理解以及与开发者工作流的集成。
👉 要点：
- 如果你需要纯粹的推理能力和编码基准性能，DeepSeek V3.1（推理模式）领先。
- 如果你需要开发者工具、集成以及长上下文处理，Qwen3-Coder 更为专业。
Qwen3 Coder vs Deepseek V3.1：面向初学者的速度与价格
| 模型 | 显存 | 推荐 GPU |
| Qwen 3 Coder | 1050GB | 8 x H100 NVL |
| Deepseek V3.1 | 1424…12GB | 8 x H100 NVL |
虽然两者都需要同等级的 GPU，但 Qwen 3 Coder 由于显存占用更低，运行更快更高效，而 Deepseek V3.1 在相同条件下更重、更慢。
Deepseek V3.1 价格
Qwen 3 Coder 价格
作为 LLM API 领域最重要的提供商之一，Novita AI 提供稳定且高性价比的 API。从价格信息可以看出，Qwen3-Coder 略低于 Deepseek V3.1。
- Deepseek V3.1：每 1M 输入 tokens $0.55 / 每 1M 输出 tokens $1.66，上下文长度为 163,840 tokens。
- Qwen3-Coder（480B A35B Instruct）：每 1M 输入 tokens $0.35 / 每 1M 输出 tokens $1.50，上下文长度为 262,144 tokens。
Qwen3 Coder vs Deepseek V3.1：哪个更适合 Python 编程？
1. Python 代码生成的经验性能
DeepSeek V3.1
- 在 Aider 编程基准测试中，首次通过率为 41.3%，第二次通过率为 71.6%，反映出生成功能性 Python 代码的强大能力。其格式准确率（95.6%）也很高，语法或缩进错误为 0%，这对于编写干净的 Python 代码至关重要。
- 一项独立评估显示，在各种编程挑战中的通过率为 71.6%，略优于 Anthropic 的 Claude 4——表明在 Python 或通用代码任务上具有竞争力的准确性。
Qwen3-Coder
- 在 SWE‑Bench Verified 上，据报道在开源模型中达到最先进性能——该基准测试包含 Python 中典型的复杂算法挑战。
- 一项通用编码评估指出，它在中等复杂度任务上的表现与高级模型相当，能生成正确且简洁的代码——但可能在罕见模式或严格的输出格式（“仅输出差异”任务）上存在不足。
2. 整体框架与上下文优势
- DeepSeek V3.1 被描述为一个均衡且能力强大的模型，在代码生成、调试和智能体任务方面表现出色。它输出简洁，并在实际场景（包括 Python 工作流）中保持竞争力。
- Qwen3‑Coder 特别针对长上下文智能体编码任务构建，提供巨大的 token 窗口（高达约 1M），并拥有强大的工具支持。它针对 Python 和多种范式（OOP、函数式）进行了优化，在仓库级代码理解和自动化方面表现出色。
如果你的首要目标是在 Python 任务中实现最大代码正确性、格式精度和可靠的通过率——特别是在独立的编码挑战中——DeepSeek V3.1 具有明显优势。
然而，如果你在复杂、多文件或长上下文 Python 项目中工作，或者需要与工具、自动化和智能体工作流紧密集成，则 Qwen3-Coder 是更优选择。
Qwen3 Coder 与 Deepseek V3.1 的代码对比
你可以直接访问 Novita Playground 开始免费试用！
立即尝试 Qwen 3 Coder 模型和 Deepseek V3.1！
创建一个交互式且简洁的网站来比较 Qwen 3 Coder 480B A35B 和 Deepseek V3.1
Qwen 3 Coder
强大的网页生成能力： 信息布局和视觉设计出色，用户体验友好。语言简洁专业，这是一个精心制作的对比页面。
高信息准确度： 关键数据点、功能定位和优缺点与公开信息高度一致。尽管上下文长度以简化方式呈现，但整体上没有重大不准确之处。
高参考价值： 即使某些评分是主观的，该页面仍然是比较不同模型的极有价值的快速参考。
Deepseek V3.1
该网站提供了良好的用户体验和清晰度，但内容准确性参差不齐——对 Qwen-3 准确但保守，对 DeepSeek 明显不完整。作为快速概览工具，它功能尚可，但对于精确评估或技术决策，强烈建议补充官方模型文档。
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Qwen 3 Coder
Deepseek V3.1
如何访问 Qwen 3 Coder 和 Deepseek V3.1？
方法一：获取 API Key
步骤 1：登录您的账户，点击模型库按钮。
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步骤 2：选择您的模型
浏览可用选项，选择适合您需求的模型。
步骤 3：开始免费试用
开始免费试用，探索所选模型的功能。
步骤 4：获取您的 API Key
为了通过 API 进行身份验证，我们将为您提供一个新的 API key。进入“设置”页面，您可以按照图片所示复制 API key。
步骤 5：安装 API
使用特定于您编程语言的包管理器安装 API。
安装后，将必要的库导入到您的开发环境中。使用您的 API key 初始化 API，以开始与 Novita AI LLM 交互。这是为 Python 用户提供的聊天补全 API 示例。
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)
通过 Trae 使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 和 Deepseek V3.1
步骤 1：打开 Trae 并访问模型
启动 Trae 应用。点击右上角的“切换 AI 侧边栏”，打开 AI 侧边栏。然后进入“AI 管理”并选择“模型”。
步骤 2：添加自定义模型并选择 Novita 作为提供商
点击 添加模型 按钮创建一个自定义模型条目。在添加模型对话框中，从下拉菜单中选择 提供商 = Novita。
步骤 3：选择或输入模型
从模型下拉列表中，选择您想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果确切的模型未列出，只需输入您从 Novita 库中记录的模型 ID。确保选择您想要使用的模型的正确变体。
您可以在 Novita 控制台 获取 API Key！
通过 Claude Code 使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 和 Deepseek V3.1
步骤 1：安装 Claude Code
在安装 Claude Code 之前，请确保您的系统满足最低要求。本地环境必须安装 Node.js 18 或更高版本。您可以通过在终端中运行 node --version 来验证您的 Node.js 版本。
对于 Windows
打开命令提示符并执行以下命令：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest
全局安装可确保 Claude Code 在系统的任何目录中都可访问。npx win-claude-code@latest 命令下载并运行最新的 Windows 特定版本。
对于 Mac 和 Linux
打开终端并运行：
npm install -g @anthropic-ai/claude-code
Mac 用户可以直接进行全局安装，无需其他特定于平台的命令。安装过程会自动配置必要的依赖项和 PATH 变量。
步骤 2：设置环境变量
环境变量配置 Claude Code 通过 Novita AI 的 API 端点使用 Kimi-K2。这些变量告诉 Claude Code 将请求发送到哪里以及如何进行身份验证。
对于 Windows
打开命令提示符并设置以下环境变量：
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
将 <Novita API Key> 替换为从 Novita AI 平台获取的实际 API key。这些变量在当前会话中保持有效，如果关闭命令提示符，必须重新设置。
对于 Mac 和 Linux
打开终端并导出以下环境变量：
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"
步骤 3：启动 Claude Code
安装和配置完成后，现在可以在项目目录中启动 Claude Code。使用 cd 命令导航到您想要的项目位置：
cd <your-project-directory>
claude .
点（.）参数指示 Claude Code 在当前目录中操作。启动后，您将在交互式会话中看到 Claude Code 提示符。
这表明该工具已准备好接收您的指令。该界面为自然语言编程交互提供了干净、直观的环境。
步骤 4：在 VSCode 或 Cursor 中使用 Claude Code
Claude Code 与主流开发环境无缝集成。它增强了您现有的工作流，而不是替代它。
您可以在 VSCode 或 Cursor 的终端中直接使用 Claude Code。这使您能够访问熟悉的开发工具，同时利用 AI 辅助。
此外，Claude Code 插件可用于 VSCode 和 Cursor。这些插件提供与这些编辑器的更深层次集成，提供内联 AI 辅助、代码建议等功能。
通过 Qwen Code 使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 和 Deepseek V3.1
Qwen Code 是基于 Gemini Code 开发的，但我们调整了提示和工具调用协议，以最大限度地提高 Qwen3-Coder 在智能体编码任务中的性能。
步骤 1：安装 Qwen Code
前提条件： 确保已安装 Node.js 版本 20 或更高版本。您可以从 Node.js 官方网站 下载。
全局安装包：
npm install -g @qwen-code/qwen-code
步骤 2：配置环境变量
对于 Windows（命令提示符）：
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
对于 Linux 和 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"
步骤 3：开始编码
配置完成后，您可以使用选择的 Novita AI 模型开始使用 Qwen Code。该工具现在将使用指定的模型处理所有编码辅助任务。
cd <your-project-directory>
qwen .
选择 Qwen3-Coder（如果您需要高效的集成、长上下文支持和可扩展的编码工作流）。
选择 DeepSeek V3.1（如果您需要纯粹的推理能力和基准测试领先的 Python 准确性）。
常见问题
哪个模型更节省资源？
Qwen3-Coder 更轻量，未量化时约需 250GB 显存，支持 FP8/4-bit 量化及 CPU 卸载，使部署更容易。
DeepSeek V3.1 更重（671B 参数），需要更多内存，但低位量化可以使其在更少的 GPU 上可行。
哪个模型更适合 Python 编程？
DeepSeek V3.1 在基准测试中得分更高，格式错误更少，在独立编码任务中表现出色。
Qwen3-Coder 在仓库级、长上下文 Python 项目中表现更好，其中多文件推理是关键。
谁应该使用 DeepSeek V3.1 对比 Qwen3-Coder？
DeepSeek V3.1 → 需要最大正确性和推理能力的竞赛编程者、研究人员和开发者。
Qwen3-Coder → 管理大型代码库、自动化管道或长上下文任务的工程师和团队，其中上下文长度和工具是关键。
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