Qwen3 Coder 能以四分之一的成本超越 GPT-4.1 嗎？

Can Qwen3 Coder 480B A35B Instruct 的效能是否能比肩甚至取代 GPT-4.1（特別是在程式碼生成方面），而且成本更低？在本指南中，我們透過評估一個簡單的「貪食蛇遊戲」程式設計挑戰來比較 Qwen3 Coder 和 GPT-4.1，並探討它們更廣泛的功能、應用場景和定價。

Qwen3 Coder vs GPT-4.1：任務

提示： 寫一個簡單的貪食蛇遊戲

• Qwen3 Coder 生成的程式碼功能更豐富、UI 更精緻、遊戲玩法更完整，適合注重細節並希望進階學習的使用者。
• GPT-4.1 生成的程式碼較為簡潔直接，易於快速理解並進行二次開發，非常適合初學者和教學展示。

Qwen 3 Coder 480B A35B

GPT 4.1

Qwen3 Coder vs GPT-4.1：基本介紹

**功能 **	Qwen3 Coder	GPT-4.1
模型大小	480B 參數（35B 激活；62 層，160 個專家，每個 Token 激活 8 個）	未正式公佈；估計約 1.8T 參數
開源	是	否
上下文長度	256K tokens	最高 100 萬 tokens
架構	混合專家模型（MoE）	Transformer 僅解碼器
「思考」模式	無思考模式	無思考模式
語言支援	100 多種語言；擅長英文和中文	強大的多語言能力
多模態	僅文字轉文字	完全多模態（文字 + 圖片輸入，強大的影片/文件推理）
訓練資料	來自網路、書籍、PDF、合成程式碼/數學等多元來源的 36T tokens	多模態：網路、書籍、程式碼、圖片、影片
訓練方法	大規模強化學習（Agent RL、Code RL、針對程式碼任務的長時域 RL）	基於 GPT-4o 系列疊代

Qwen3 Coder vs GPT-4.1：基準測試

• Qwen3 Coder：在長上下文程式碼生成、代理任務和數學問題解決方面表現出色。特別是在多語言和工具使用環境中表現強勁。
• GPT-4.1：提供更強的通用推理和科學理解能力，因此在廣泛的真實場景中更具通用性。

Qwen3 Coder vs GPT-4.1：速度與延遲

資料來源：Artificial Analysis

GPT-4.1 在所有測量的速度和延遲指標上持續優於 Qwen3 Coder。

Qwen3 Coder vs GPT-4.1：使用成本

**模型 **	** 上下文視窗 **	** 輸入價格（/1M tokens）**	** 輸出價格（/1M tokens）**
Qwen3 Coder 480B A35B Instruct	262k	$2.00	$2.00
GPT-4.1	1000k	$2.00	$8.00

Qwen3 Coder vs GPT-4.1：應用

面向	Qwen3 Coder	GPT-4.1
最擅長	長上下文程式碼、自主代理、多語言工具、重數學任務	通用推理、科學問答、多模態工作流程（文字+圖片）
不適合	需要圖片、PDF、影片作為輸入的任務	複雜、持久的長回合程式碼（代理框架工作流程）
架構適合	混合專家模型（MoE）：更適合高效、可擴展的多代理管線	單體 Transformer：在知識與感知方面表現穩健的通用模型

何時該使用哪一個？

使用情境	推薦模型
IDE 助手 / 程式碼生成	Qwen3 Coder
研究導師 / 科學助手	GPT-4.1
基於聊天的知識問答	GPT-4.1
長期代理任務解決	Qwen3 Coder
視覺 + 文字輸入聊天機器人	GPT-4.1
預算敏感的程式碼代理	Qwen3 Coder
高級多模態體驗	GPT-4.1

Qwen3 Coder 能取代 GPT-4.1 嗎？

對於大多數程式碼、代理和重數學任務——是的，Qwen3 Coder 通常能夠取代 GPT-4.1，特別是在預算有限且不需要多模態功能的情況下。Qwen3 Coder 提供了豐富的功能、優異的程式碼品質和先進的 UI，而輸出價格僅為 GPT-4.1 的四分之一。

然而，在進階通用推理、科學問答以及需要多模態輸入的任務中，GPT-4.1 仍然更勝一籌。如果您的使用情境需要這些功能，GPT-4.1 仍然是更好的選擇。

如何透過 Novita API 使用 Qwen3 Coder？

步驟 1：登入並進入模型庫

登入您的帳戶，然後按一下 Model Library 按鈕。

立即試用！

步驟 2：選擇您的模型

瀏覽可用選項，選擇符合您需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的功能。

步驟 4：獲取您的 API 金鑰

為了通過 API 進行身份驗證，我們將為您提供一組新的 API 金鑰。進入 Settings 頁面，您可以按照圖示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API

使用您程式語言專用的套件管理器安裝 API。

安裝完成後，將必要的函式庫匯入您的開發環境。使用您的 API 金鑰初始化 API，開始與 Novita AI LLM 互動。以下是 Python 使用者使用聊天補全 API 的範例。

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)
  
  

靈活的整合方式：CLI、代理和第三方平台

使用 CLI，例如 Trae、Claude Code、Qwen Code

如果您想在本地環境或 IDE 中使用 Novita AI 的頂級模型（如 Qwen3-Coder、Kimi K2、DeepSeek R1）進行 AI 程式碼輔助，流程非常簡單：取得您的 API 金鑰、安裝工具、設定環境變數，然後開始編寫程式碼。

如需詳細的設定指令和範例，請查閱官方教學：

• Trae： 在 IDE 中存取 AI 模型的逐步指南
• Claude Code: 如何在 Windows、Mac 和 Linux 上的 Claude Code 中使用 Kimi-K2
• Qwen Code: 如何在 Qwen Code 中使用 OpenAI 相容 API（60 秒設定！）

使用 OpenAI Agents SDK 建立多代理工作流程

將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，建立先進的多代理系統：

• 即插即用： 在任何 OpenAI Agents 工作流程中使用 Novita AI 的 LLM。
• 支援任務交接、路由和工具使用： 設計能夠委派、分類或執行功能的代理，全部由 Novita AI 的模型驅動。
• Python 整合： 只需將 SDK 端點設定為 https://api.novita.ai/v3/openai 並使用您的 API 金鑰。

在第三方平台上連接 Qwen3 API

• Hugging Face： 透過 Novita AI 端點在 Spaces、pipeline 或 Transformers 函式庫中使用 Qwen3。
• 代理與編排框架： 透過官方連接器和整合指南，輕鬆將 Novita AI 連接到 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等平台。
• OpenAI 相容 API： 享受與 Cline、Cursor 等專為 OpenAI API 標準設計的工具的無縫遷移與整合。

Qwen3 Coder 提供先進功能、精緻 UI 和詳細的程式碼，而輸出價格僅為 GPT-4.1 的四分之一。對於以程式碼為主的任務，包括開發工具、AI 代理和教育應用，Qwen3 Coder 提供了 ** 極佳的價值**，並且通常可以取代 GPT-4.1。** 然而，** GPT-4.1 在廣泛的通用推理、科學問答以及需要真正多模態能力（文字+圖片等）的情況下仍居領先地位。如果這些是必備條件，那麼 GPT-4.1 較高的價格可能是合理的。

常見問題

Qwen3 Coder 的程式碼輸出能與 GPT-4.1 相比嗎？

對於大多數程式碼任務（特別是不需要深層通用知識或多模態輸入的任務），Qwen3 Coder 能產生高品質、結構良好的程式碼——通常預設輸出比 GPT-4.1 功能更豐富、UI 更出色。

何時應該為 GPT-4.1 支付更多費用？

如果您需要可靠的科學知識、進階推理或文字+圖片工作流程，或者需要最廣泛的「通才」能力，請使用 GPT-4.1。

如何試用 Qwen3 Coder？

透過 Novita API、Hugging Face 或 IDE 整合存取 Qwen3 Coder。只需取得 API 金鑰、安裝 SDK，然後開始編寫程式碼即可。

Novita AI 是一個 AI 雲端平台，透過簡單的 API 讓開發者輕鬆部署 AI 模型，同時提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端用於建構與擴展。

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