Qwen3 Coder 對比 DeepSeek V3.1：為你的專案選擇合適的 LLM

大型語言模型（LLM）已成為現代開發者不可或缺的工具，尤其在 Python 程式設計、除錯與大規模程式碼庫管理方面表現突出。目前最強的兩款開源候選模型分別是 DeepSeek V3.1 與 Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct。

雖然兩款模型都採用混合專家（MoE）架構，但設計優先順序有所不同：

• DeepSeek V3.1 強調推理靈活性、混合推理模式（思考模式 vs 非思考模式），以及在基準測試中精準的程式碼正確性。
• Qwen3-Coder 則專注於長上下文程式碼理解、高效部署，以及開發者工具整合（例如 CLI 工具與函數呼叫格式）。

本文旨在幫助開發者根據自己的編碼工作流程選擇合適的模型，無論你是要處理儲存庫規模的 Python 專案、追求高基準測試準確率，還是在有限資源下高效部署，都能從中找到參考。

Qwen3 Coder 與 DeepSeek V3.1 的主要架構差異有哪些？

特性	Qwen3-Coder-480B-A35B	DeepSeek-V3.1
總參數量	480 B	671 B
每 Token 啟動參數	35 B (MoE)	37 B (MoE)
MoE 配置	160 位專家；每次啟動 8 位	~256 個路由專家 + 1 個共享專家；每次啟動 8 位
注意力機制	GQA 頭（96 Q, 8 KV）	MLA + 標準 MoE + 記憶體高效快取
層數	62	未指定（遵循 V3 架構）
上下文視窗	原生 256K；可擴展至約 1M	透過兩階段訓練擴展至 128K
精度	提供 FP8 版本	FP8 混合精度（UE8M0）
推理模式	非思考模式（專注於乾淨輸出）	混合模式：思考與非思考
智能體工具整合	CLI 工具（Qwen Code）、函數呼叫格式	後期訓練工具技能強化
定位	智能體編碼、長程式碼上下文、高效能	高效推理、靈活性、智能體多模態互動

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct 是專為高效編碼與智能體任務設計的模型，支援極長上下文，並內建開發者工具整合。

DeepSeek-V3.1 在 DeepSeek-V3 的基礎上引入了混合推理行為、更強的智能體能力，以及精度高效的計算，同時保留了 MoE 架構與擴展上下文處理能力。

Qwen3 Coder 與 DeepSeek V3.1 在程式碼生成任務的基準測試結果

基準測試	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%）與 SciCode（39%）上表現明顯優異，在 Aider 上更是達到 71.6% 的準確率。其 Codeforces 評分（約 1189）也展現了強大的實際編碼能力。但缺點是推理模式的計算開銷較高。
• DeepSeek V3.1（非推理模式） 以精度換取效率——LiveCodeBench 分數降至 58%，但在 Aider 上仍保持 71.6% 的相同表現。
• Qwen3-Coder-480B-A35B 在 LiveCodeBench 上得分 59%，SciCode 上得分 36%，略低於 DeepSeek 的推理模式。雖然官方聲稱其在 SWE-Bench 與 CodeForces ELO 上達到 SOTA（最先進）表現，但尚未公布具體數值分數。其優勢在於長上下文程式碼理解，以及與開發者工作流程的整合。

👉 重點總結：

• 若你需要強大的原始推理能力與編碼基準測試表現，DeepSeek V3.1（推理模式）是更優選擇。
• 若你需要開發者工具整合、工作流程適配與長上下文處理能力，Qwen3-Coder 更為專精。

Qwen3 Coder 與 DeepSeek V3.1 入門比較：速度與價格

模型	VRAM	推薦 GPU
Qwen 3 Coder	1050GB	8 張 H100 NVL
DeepSeek V3.1	1424…12GB	8 張 H100 NVL

雖然兩款模型都需要同級別的 GPU，但 Qwen 3 Coder 由於 VRAM 佔用更低，運行速度更快、效率更高；而在相同條件下，DeepSeek V3.1 更為耗資源、運行速度更慢。

DeepSeek V3.1 價格

Qwen 3 Coder 價格

Novita AI 作為 LLM API 領域最重要的供應商之一，提供穩定且性價比極高的 API。從價格資訊可以看出，Qwen3-Coder 的價格略低於 DeepSeek V3.1。

• DeepSeek V3.1：輸入 token 每百萬收費 0.55 美元 / 輸出 token 每百萬收費 1.66 美元，上下文長度為 163,840 tokens。
• Qwen3-Coder（480B A35B Instruct）：輸入 token 每百萬收費 0.35 美元 / 輸出 token 每百萬收費 1.50 美元，上下文長度為 262,144 tokens。

Qwen3 Coder 與 DeepSeek V3.1 哪個更適合 Python 程式設計？

1. Python 程式碼生成的實際表現

DeepSeek V3.1

• 在 Aider 程式設計基準測試中，它的一次通過率為 41.3%，二次通過率達 71.6%，展現了強大的功能型 Python 程式碼生成能力。它在格式準確率上表現優異（95.6%），且語法或縮排錯誤率為 0%，這對於撰寫整潔的 Python 程式碼至關重要。
• 一項獨立評估顯示，它在各類程式設計挑戰中的通過率達 71.6%，略微超越了 Anthropic 的 Claude 4，證明其在 Python 或通用程式碼任務上具有競爭力的準確率。

Qwen3-Coder

• 據報導，它在 SWE-Bench Verified 測試中達到了開源模型中的 SOTA（最先進）表現，該基準測試包含 Python 中常見的大量演算法挑戰。
• 一項通用編碼評估指出，它在中等難度任務上的表現與高級付費模型持平，能產出正確且簡潔的程式碼——但可能在處理罕見模式或嚴格輸出格式（「僅輸出差異」任務）時表現不佳。

2. 整體定位與上下文優勢

• DeepSeek V3.1 被定位為一款平衡且能力強大的模型，擅長程式碼生成、除錯與智能體任務。它輸出簡潔，在實際場景（包括 Python 工作流程）中保持強勁競爭力。
• Qwen3‑Coder 則是專為長上下文智能體編碼任務打造，提供超大的 token 視窗（最高約 1M），並配有強大的工具支援。它針對 Python 與多種編程範式（物件導向、函數式）進行了優化，在儲存庫規模的程式碼理解與自動化方面表現突出。

若你的優先考量是 Python 任務中的最高程式碼正確率、格式精準度與穩定的通過率，尤其是在單獨的編碼挑戰中，DeepSeek V3.1 具有明顯優勢。

但如果你正在處理複雜的多檔案或長上下文 Python 專案，或是需要與工具、自動化、智能體工作流程進行緊密整合，Qwen3-Coder 是更優的選擇。

Qwen3 Coder 與 DeepSeek V3.1 的程式碼能力對比

你可以直接前往 Novita Playground 開始免費試用！

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建立一個互動式、簡潔的網站，用於對比 qwen 3 coder 480b a35b 與 deepseek v3.1

Qwen 3 Coder

強大的網頁生成能力：資訊佈局與視覺設計非常出色，提供友善的使用者體驗。語言簡潔專業，是一份製作精良的對比頁面。

高資訊準確度：關鍵數據、功能定位與優缺點都與公開資訊高度吻合。雖然上下文長度的呈現方式較為簡化，但整體沒有重大錯誤。

高參考價值：儘管部分評分帶有主觀性，但這份頁面仍是非常有價值的快速對比參考資料。

DeepSeek V3.1

這個網站的 UX 與清晰度不錯，但內容準確度參差不齊——關於 Qwen-3 的內容準確但保守，關於 DeepSeek 的內容則明顯不完整。作為快速概覽工具它夠用，但若要進行精確評估或技術決策，強烈建議搭配官方模型文件補充參考。

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Qwen 3 Coder

DeepSeek V3.1

如何取得 Qwen 3 Coder 與 DeepSeek V3.1？

第一步：取得 API 金鑰

步驟 1：登入你的帳號，點擊「模型庫」按鈕。

立即試用 Qwen 3 Coder 與 DeepSeek V3.1 模型！

步驟 2：選擇你需要的模型

瀏覽可用的選項，選擇符合你需求的模型。

步驟 3：開始免費試用

開始免費試用，探索所選模型的能力。

步驟 4：取得你的 API 金鑰

要進行 API 認證，我們會為你提供新的 API 金鑰。進入「設定」頁面後，即可按照圖片指示複製 API 金鑰。

步驟 5：安裝 API SDK

使用你所用程式語言對應的套件管理器安裝 API。安裝完成後，將必要的庫匯入你的開發環境，並使用 API 金鑰初始化 API，即可開始與 Novita AI LLM 互動。以下為 Python 使用者呼叫聊天完成 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)
  
  

在 Trae 中使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 與 DeepSeek V3.1

步驟 1：開啟 Trae 並存取模型

啟動 Trae 應用程式，點擊右上角的「切換 AI 側邊欄」按鈕開啟 AI 側邊欄，接著進入「AI 管理」並選擇「模型」選項。

步驟 2：新增自訂模型並選擇 Novita 作為供應商

點擊「新增模型」按鈕建立自訂模型條目，在新增模型對話框中，從下拉選單選擇「供應商 = Novita」。

步驟 3：選擇或輸入模型

在模型下拉選單中挑選你想要的模型（DeepSeek-R1-0528、Kimi K2 DeepSeek-V3-0324 或 MiniMax-M1-80k）。如果沒有列出你要的模型，直接輸入你從 Novita 模型庫記下的模型 ID 即可，確保選擇正確的模型版本。

你可以到 Novita 控制台！ 取得 API 金鑰

在 Claude Code 中使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 與 DeepSeek V3.1

步驟 1：安裝 Claude Code

安裝 Claude Code 前，請確保你的系統符合最低需求：本地環境必須安裝 Node.js 18 或更高版本，你可以在終端機執行 node --version 指令來驗證 Node.js 版本。

Windows 使用者

開啟命令提示字元，執行以下指令：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code
npx win-claude-code@latest

全域安裝能確保 Claude Code 可以在你系統的任何目錄中存取，npx win-claude-code@latest 指令會下載並執行最新版的 Windows 專用版本。

Mac 與 Linux 使用者

開啟終端機並執行以下指令：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Mac 使用者可以直接進行全域安裝，不需要額外的平台專用指令，安裝過程會自動配置必要的依賴項與 PATH 變數。

步驟 2：配置環境變數

環境變數用於配置 Claude Code 透過 Novita AI 的 API 端點使用 Kimi-K2，這些變數會告訴 Claude Code 要將請求發送到哪裡，以及如何進行認證。

Windows 使用者

開啟命令提示字元，設定以下環境變數：

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

將 <Novita API Key> 替換為你從 Novita AI 平台取得的實際 API 金鑰。這些變數僅在當前工作階段生效，關閉命令提示字元後需要重新設定。

Mac 與 Linux 使用者

開啟終端機並匯出以下環境變數：

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"

步驟 3：啟動 Claude Code

完成安裝與配置後，你現在可以在專案目錄中啟動 Claude Code，使用 cd 指令導航到你要的專案位置：

cd <your-project-directory>
claude .

點（.）參數會指示 Claude Code 在當前目錄中運行，啟動後你會在互動式工作階段中看到 Claude Code 的提示符號。 這表示工具已經準備好接收你的指令，介面提供了乾淨、直觀的環境，適合自然語言編程互動。

步驟 4：在 VSCode 或 Cursor 中使用 Claude Code

Claude Code 能與主流開發環境無縫整合，它會強化你現有的工作流程，而非取代它。 你可以直接在 VSCode 或 Cursor 的終端機中使用 Claude Code，這樣既能使用你熟悉的開發工具，又能享受 AI 輔助的好處。 此外，VSCode 與 Cursor 都有對應的 Claude Code 插件，這些插件能與編輯器進行更深度的整合，提供行內 AI 輔助、程式碼建議等功能。

在 Qwen Code 中使用 Qwen 3 Coder 480B A35B 與 DeepSeek V3.1

Qwen Code 是基於 Gemini Code 開發的，我們調整了提示詞與工具呼叫協議，以最大化 Qwen3-Coder 在智能體編碼任務中的表現。

步驟 1：安裝 Qwen Code

前置需求：請確保你已安裝 Node.js 20 或更高版本，你可以從 Node.js 官方網站 下載。

全域安裝套件：

npm install -g @qwen-code/qwen-code

步驟 2：配置環境變數

Windows（命令提示字元）：

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 與 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"

步驟 3：開始編碼

配置完成後，你就可以使用選擇的 Novita AI 模型開始使用 Qwen Code，該工具會在所有編碼輔助任務中使用你指定的模型。

cd <your-project-directory>
qwen .

若你需要高效整合、長上下文支援與可擴展的編碼工作流程，選擇 Qwen3-Coder。 若你需要強大的原始推理能力與基準測試領先的 Python 準確率，選擇 DeepSeek V3.1。

常見問題

哪款模型更節省資源？ Qwen3-Coder 更輕量，未量化時僅需約 250GB VRAM，且支援 FP8/4-bit 量化與 CPU 卸載，部署難度更低。 DeepSeek V3.1 更為龐大（671B 參數），需要更多記憶體，但低比特量化可以讓它在更少的 GPU 上運行。

哪款模型更適合 Python 程式設計？ DeepSeek V3.1 擁有更高的基準測試分數、更少的格式錯誤，在單獨的編碼任務中表現優異。 Qwen3-Coder 在儲存庫規模的長上下文 Python 專案中表現更好，這類專案需要多檔案推理能力。

哪些人適合用 DeepSeek V3.1，哪些人適合用 Qwen3-Coder？ DeepSeek V3.1 → 競賽程式設計師、研究人員，以及需要最高正確率與推理能力的開發者。 Qwen3-Coder → 管理大型程式碼庫、自動化流程或長上下文任務的工程師與團隊，這類場景中上下文長度與工具支援是關鍵。

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