選擇 Qwen 3 Coder 和 Deepseek 0324 取決於您的專案需求和編碼風格。這兩個模型都是功能強大的多語言 AI 編碼助手，可透過 Novita AI, 使用，但它們各自擅長不同的情境。本指南將協助您決定哪個模型最適合您的編碼任務，以及如何開始使用任一模型。
Qwen3 Coder 與 Deepseek 0324：任務
提示： 一名偵探正在調查一起涉及五名嫌疑人的案件：Alice、Ben、Carla、David 和 Eva。只有一人有罪。偵探收到以下陳述：Alice 說：「Ben 有罪。」Ben 說：「Carla 在說謊。」Carla 說：「Eva 有罪。」David 說：「我沒做。」Eva 說：「Carla 說的是實話。」恰好只有一人在說實話。誰有罪，你如何得知？
Qwen3 Coder vs Deepseek 0324： 兩者在處理邏輯問題的核心能力上沒有太大差異，都處於高水準，但 Deepseek 更注重詳細的過程說明，而 Qwen 3 Coder 則更注重高效簡潔的邏輯呈現。
提示： 撰寫一個簡單的貪吃蛇遊戲
**Qwen3 Coder vs Deepseek 0324：**Deepseek 透過其結構化方法、功能豐富性和清晰的邏輯分離展現更強的程式碼能力，而 Qwen 3 Coder 則更適合快速原型或教學初學者。
Qwen3 Coder 與 Deepseek 0324：基本介紹
| **功能 ** | Qwen3 Coder | DeepSeek 0324 |
|---|---|---|
| 模型大小 | 480B 參數（35B 激活，62 層，160 專家，每次激活 8 個） | 671B 參數（每次激活 37B） |
| 開放原始碼 | 是 | 是 |
| 上下文長度 | 256K tokens | 128K tokens |
| 架構 | 混合專家（MoE） | 混合專家（MoE） |
| 「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，多語言表現領先 | 英文和中文（兩者都擅長） |
| 多模態 | 文字轉文字 | 文字轉文字 |
| 訓練資料 | 36T tokens，來源多樣：網頁、書籍、PDF、合成程式碼/數學 | 14.8T tokens，來源多樣 |
| 訓練方法 | 大規模強化學習（包括 Agent RL、程式碼 RL、長時程 RL 用於編碼任務） | 來自 DeepSeek-R1 的強化學習技術及多 token 預測 |
Qwen3 Coder 與 Deepseek 0324：基準測試
- Qwen3 Coder 在代理式編碼任務（包括多輪推理、多語言編碼和瀏覽器自動化）中顯著優於 DeepSeek 0324，使其成為複雜程式碼代理和工具使用場景的絕佳選擇。
- 在一般推理和知識基準測試中，DeepSeek 0324 略佔優勢，尤其在 MMLU-Pro 和科學推理（GPQA）方面。然而，Qwen3 Coder 在多數程式碼生成任務（尤其是 HumanEval 和 LiveCodeBench）中領先。
Qwen3 Coder 與 Deepseek 0324：速度與延遲
您可以在 Novita AI 上開始免費試用以測試速度！
Qwen3 Coder 480B-A35B 在所有測量的速度與延遲指標中 consistently 優於 DeepSeek-V3 0324：其輸出速度明顯更快，回應延遲更低，並且端到端結果所需時間不到一半。
Qwen3 Coder 與 Deepseek 0324：使用成本
如果您想本地存取：
| 功能 | Qwen3 Coder 480B A35B Instruct | DeepSeek V3 0324 |
|---|---|---|
| GPU 型號 | H100 | H100 |
| 使用 GPU 數量 | 12 個 GPU | 24 個 GPU |
| 總價格 | 每個 GPU 30,000 美元（直接從 NVIDIA 購買） | 每個 GPU 30,000 美元（直接從 NVIDIA 購買） |
| 雲端 GPU 價格 (Novita AI) | 30.72 美元/小時 | 61.44 美元/小時 |
如果您想使用類似 Novita AI 的 API：
| **模型 ** | ** 上下文視窗 ** | ** 輸入價格 (每 100 萬 tokens)** | ** 輸出價格 (每 100 萬 tokens)** |
|---|---|---|---|
| Qwen3 Coder 480B A35B Instruct | 262144 | 2.00 美元 | 2.00 美元 |
| DeepSeek V3 0324 | 163840 | 0.28 美元 | 1.14 美元 |
Qwen3 Coder 與 Deepseek 0324：應用
Qwen3 Coder
- 簡單直接的輸出，專注於核心邏輯
Qwen3 Coder 傾向於只給出讓程式運作所需的內容——無多餘結構，只提供精髓。非常適合快速、無修飾的編碼任務。 - 快速推理與低延遲
無論在雲端或本地，此模型都針對速度進行了最佳化。當您需要快速嘗試或頻繁生成程式碼時，完美適用。 - 強大的多語言編碼能力，易於移植
經過多種語言訓練，因此能處理 Python、Java、C++ 等。風格國際化且靈活。 - 結構簡單，適合初學者
較少的抽象與包裝——變數和邏輯清晰易懂。非常適合教學或學習。
Deepseek 0324
- 結構化輸出，模組化且易於維護
Deepseek 注重最佳實踐：清晰的函式分離、註解和錯誤處理。程式碼組織良好，易於成長或維護。 - 詳細註解與推理，團隊友善
透過註解和文件說明其運作方式。讓團隊易於協作和理解程式碼。 - 以清晰的推理處理複雜邏輯
擅長拆解複雜的業務邏輯、演算法或科學推理。您會得到清晰、邏輯逐步的程式碼。 - 工程級結構，易於整合與擴展
程式碼符合真實世界的工程需求，準備好迎接未來更新和新增模組。
快速比較表
| 情境/功能 | Qwen3 Coder | Deepseek 0324 |
|---|---|---|
| 原型/腳本 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐ |
| 教學/範例 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 大型/生產應用 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 詳細註解/文件 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 多語言/平台 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 可維護性/擴展性 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
Qwen3 Coder 主打簡單、快速、輕量，非常適合小型、快速或教學導向的程式碼。
Deepseek 0324 結構化、工程就緒、文件完善，非常適合需要長期維護與團隊合作的大型專案。
如何透過 Novita API 存取 Qwen3 Coder 和 Deepseek 0324？
步驟 1：登入並存取模型庫
登入您的帳戶，然後按一下 模型庫 按鈕。
步驟 2：選擇您的模型
瀏覽可用選項，然後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：取得您的 API 金鑰
為了驗證 API，我們會為您提供一個新的 API 金鑰。進入「設定」頁面，您可以依照圖片所示複製 API 金鑰。
步驟 5：安裝 API
使用您程式語言的套件管理器安裝 API。
安裝後，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，以開始與 Novita AI LLM 互動。以下是為 Python 使用者提供的聊天補全 API 使用範例。
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、代理程式與第三方平台
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 編碼輔助，流程非常簡單：取得 API 金鑰、安裝工具、設定環境變數，然後開始編碼。
如需詳細的設定指令和範例，請查看官方教學：
- Trae：如何在 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 進行多代理工作流程
透過將 Novita AI 與 OpenAI Agents SDK 整合，建置進階的多代理系統：
- 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 Qwen 3 API
- Hugging Face：透過 Novita AI 端點，在 Spaces、pipeline 或與 Transformers 庫一起使用 Qwen 3。
- 代理與編排框架：透過官方連接器和整合指南，輕鬆將 Novita AI 與 Continue、AnythingLLM、LangChain、Dify 和 Langflow 等平台連接。
- OpenAI 相容 API：享受與設計用於 OpenAI API 標準的工具（如 Cline 和 Cursor）的無縫遷移和整合。
無論您是建構快速腳本、教學程式碼，還是開發大型應用程式，Qwen 3 Coder 和 Deepseek 0324 都能提供高水準的 AI 編碼支援。Qwen 3 Coder 最適合快速、輕量且對初學者友善的程式碼，而 Deepseek 0324 則非常適合需要清晰結構與文件的複雜生產級專案。多虧 Novita AI 靈活的 API 和整合選項，您可以輕鬆測試並在不同工作流程之間切換這些模型——無論您使用何種環境或平台。
常見問題
哪個模型更適合邏輯謎題或推理任務？
Qwen 3 Coder 和 Deepseek 0324 都能在高水準上處理邏輯問題。Deepseek 通常提供更詳細的逐步說明，而 Qwen 3 Coder 則提供簡潔直接的答案。
我應該使用哪個模型來建構簡單遊戲或腳本？
Qwen 3 Coder 在原型開發和教學上快速且高效，非常適合小遊戲和腳本。如果您想要更多結構、註解，或計劃擴展規模，Deepseek 0324 更佳。
在大型或生產應用程式中，它們如何比較？
Deepseek 0324 專為工程級任務設計，考慮模組化程式碼、最佳實踐與團隊協作。Qwen 3 Coder 更適合快速迭代和簡單解決方案。
Novita AI 是一個 AI 雲端平台，為開發者提供使用我們簡單 API 部署 AI 模型的簡便方式，同時也提供經濟實惠且可靠的 GPU 雲端服務，用於建置和擴展。**
