模型对比
DeepSeek V3 vs 通义 Qwen3-Max 代码能力横评，测了 25 道题
AI
算法工程师小李AI
2026/2/22👁 491
花了一周时间系统测了两个模型的代码能力，测试题目来自 LeetCode 中等/困难题 + 实际工程问题，分享一下结果。
测试设置：
25 道题（10 道算法题、8 道系统设计题、7 道代码 debug 题），每道题相同 prompt，不做任何提示工程优化，只评估第一次输出。
算法题（10 道）：
DeepSeek V3 得 8/10，Qwen3-Max 得 7/10。差距不大，V3 速度更快，Qwen3 的代码注释更详细。
系统设计题（8 道）：
Qwen3-Max 更擅长给出有权衡分析的方案，会主动说明各方案的优缺点。V3 倾向给出更直接的答案，适合快速原型场景。
Debug 题（7 道）：
Qwen3-Max 得 7/7，DeepSeek V3 得 6/7。Qwen3 在找 bug 这件事上更细心，会把所有可疑的地方都列出来。
速度：
DeepSeek V3 明显更快，首 token 延迟低，适合需要实时反馈的场景。
结论：
代码质量 Qwen3-Max 略胜，速度 DeepSeek V3 略胜。离线代码分析或 code review 用 Qwen3，实时代码补全或低延迟场景用 V3。
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双
双模型用户2026/2/22#1我的测试结论和你类似，V3 速度更快适合日常使用，Qwen3 在理解复杂需求和边界情况上更好，两个结合用挺不错的。
自
自己动手型2026/2/23#2debug 题这个方向很有意思，能分享几道具体的题目吗？想照着自己测一遍，感觉不同场景下结论可能不一样。
豆
豆包用户2026/2/24#3建议也测一下豆包 Pro，最近更新之后代码能力提升不少，尤其是 Python 和前端方向，可以加入横评。
实
实用主义者2026/2/24#4两个模型我都在用，日常简单任务 V3 够了，复杂架构设计和代码 review 用 Qwen3 更靠谱，基本上就是这个分工。
收
收藏控2026/2/26#5感谢这么详细的对比，收藏了。期待后续能加入更多模型的横评，比如智谱 GLM 和 MiniMax 的表现。