Benchmarks

مقارنة Qwen 2.5/3 Coder مع Claude وDeepSeek: أفضل ذكاء اصطناعي للبرمجة

2026-09-02·24 دقيقة قراءة دقائق قراءة·LLMPodium Team

الإجابة السريعة: في عام 2026، يتصدر Claude 3.7 Sonnet مهام إعادة هيكلة المستودعات البرمجية المعقدة في اختبار SWE-bench Verified بنسبة (70.3%)، لكن نماذج علي بابا مفتوحة الأوزان Qwen 2.5 Coder 32B وQwen 3 Coder Next عادلت عمالقة النماذج المغلقة في التوليد البرمجي البحت: 92.7% في HumanEval و79.4% في MultiPL-E و88.3% في تقنية Fill-in-the-Middle (FIM). للحصول على خصوصية تامة واستجابة فائقة السرعة وتشغيل محلي مجاني عبر Ollama أو vLLM، يُعد Qwen 2.5 Coder 32B و7B أفضل ذكاء اصطناعي للبرمجة بلا منازع.

1. المقدمة: النماذج مفتوحة المصدر مقابل المغلقة في عام 2026

شهدت هندسة البرمجيات في عام 2026 تحولاً جذرياً؛ إذ تطورت أدوات الذكاء الاصطناعي من الإكمال التلقائي لسطر واحد إلى وكلاء مستقلين في سطر الأوامر (CLI Agents)، قادرين على تحليل شجرة الصرف (AST)، وتشغيل الاختبارات البرمجية، وتقديم طلبات السحب (Pull Requests) الكاملة. ويواجه قادة الهندسة التقنية خياراً مصيرياً:

هل يجب الاستمرار في إرسال الأكواد الحساسة عبر واجهات API سحابية مغلقة مثل Claude 3.7 Sonnet، أم تشغيل نماذج مفتوحة المصدر رائدة مثل Qwen 2.5 Coder من علي بابا وDeepSeek Coder V2/V3 على خوادم محلية خاصة؟

خلال عامي 2024 و2025، احتكرت النماذج التجارية المغلقة كفاءة التوليد متعدد اللغات والإكمال في منتصف الكود (FIM).

ولكن إطلاق عائلة Qwen 2.5 Coder (من 0.5B إلى 32B)، بالإضافة إلى Qwen 3 Coder Next وبنية MoE من DeepSeek، كسر هذا الاحتكار وأثبت تفوق النماذج المفتوحة في مهام بيئة التطوير (IDE).

يقدم هذا التقرير مقارنة دقيقة تشمل:

  • Qwen 2.5 Coder 32B-Instruct و7B-Instruct (Alibaba Cloud)
  • Qwen 3 Coder Next وQwen 3.6 Plus (أحدث نماذج الوكلاء)
  • DeepSeek Coder V2 / V3 (معمارية MoE من DeepSeek AI)
  • Claude 3.7 Sonnet وClaude 3.5 Sonnet (معايير Anthropic المغلقة)

محاور التقييم الأربعة:

  1. الدقة الخوارزمية: HumanEval وHumanEval-Plus (بايثون).
  2. البرمجة متعددة اللغات: MultiPL-E عبر 8 لغات رئيسية.
  3. الإكمال التلقائي اللحظي (Ghost-Text): تقنية Fill-in-the-Middle (FIM) وSAFIM.
  4. الأداء المستقل والتكلفة المحلية: Aider وSWE-bench Verified ومتطلبات ذاكرة VRAM.

2. مصفوفة النتائج الشاملة: HumanEval وMultiPL-E وFIM

معمارية النموذج حجم المعلمات (النشطة / الكلية) HumanEval (Pass@1) HumanEval-Plus (Pass@1) MultiPL-E (متوسط 8 لغات) SAFIM / FIM (Pass@1 متوسط) Aider Benchmark (Pass@1 / Pass@2) نافذة السياق
Claude 3.7 Sonnet مغلق MoE 93.8% 88.2% 84.6% 82.1%* 73.5% / 88.2% 200K tokens
Claude 3.5 Sonnet (20241022) مغلق Dense 92.1% 86.0% 83.8% 81.0%* 71.4% / 86.5% 200K tokens
Qwen 3 Coder Next 80B MoE (3B نشطة) 94.2% 89.1% 84.1% 89.5% 68.2% / 81.4% 256K tokens
Qwen 2.5 Coder 32B-Instruct 32.5B Dense 92.7% 87.2% 79.4% 88.3% 60.9% / 73.7% 128K tokens
Qwen 2.5 Coder 14B-Instruct 14.7B Dense 89.6% 83.5% 77.1% 87.7% 58.6% / 69.2% 128K tokens
Qwen 2.5 Coder 7B-Instruct 7.61B Dense 88.4% 84.1% 76.5% 86.2% 55.6% / 68.4% 128K tokens
DeepSeek Coder V2-Instruct 236B MoE (21B نشطة) 85.4% 82.3% 79.9% 86.8% 51.9% / 73.7% 128K tokens
DeepSeek Coder V2-Lite 16B MoE (2.4B نشطة) 81.1% 75.6% 73.2% 85.0% 44.4% / 52.6% 64K tokens
GPT-4o (2024-08-06) مغلق MoE 92.1% 86.0% 79.1% 78.4%* 56.8% / 74.4% 128K tokens

\ملاحظة: نماذج Claude 3.7 وGPT-4o لا تملك رموز FIM أصلية في التدريب المسبق، وتعتمد نتائجها على محاكاة الأوامر.*

3. الدقة الخوارزمية وتوليد الأكواد

  • إنجاز نموذج 32B: حقق Qwen 2.5 Coder 32B نسبة 92.7% في HumanEval و87.2% في HumanEval-Plus، متفوقاً على Claude 3.5 Sonnet (86.0%) وGPT-4o (86.0%).
  • كفاءة نموذج 7B: يحقق 88.4% بسرعة تتجاوز 90 رمزاً/ثانية على بطاقة RTX 4070 أو أجهزة MacBook الحديثة.

4. تقييم MultiPL-E متعدد اللغات

النموذج بايثون جافا C++ C# تايب سكريبت جافا سكريبت PHP باش المتوسط
Claude 3.7 Sonnet 94.2% 87.5% 89.1% 88.4% 89.6% 91.8% 83.4% 53.2% 84.6%
Claude 3.5 Sonnet 93.9% 86.7% 88.2% 87.3% 88.1% 91.3% 82.6% 52.5% 83.8%
Qwen 3 Coder Next 93.5% 86.9% 87.4% 87.0% 88.4% 89.7% 85.2% 50.1% 84.1%
DeepSeek Coder V2 90.2% 82.3% 84.8% 82.3% 83.0% 84.5% 79.5% 52.5% 79.9%
Qwen 2.5 Coder 32B 92.7% 80.4% 79.5% 82.9% 86.8% 85.7% 78.9% 48.1% 79.4%
Qwen 2.5 Coder 7B 87.8% 76.5% 75.6% 80.3% 81.8% 83.2% 78.3% 48.7% 76.5%

يتميز Qwen 2.5 Coder 32B في لغة تايب سكريبت بنسبة 86.8% وجافا سكريبت بنسبة 85.7%، مما يجعله مثالياً لتطبيقات الويب الحديثة.

5. تقنية Fill-in-the-Middle (FIM): إكمال الأكواد داخل الـ IDE

في مهام الإكمال اللحظي، يحلل النموذج الكود السابق واللاحق لموضع المؤشر لملء الجزء الناقص في أقل من 100 ميلي ثانية:

  • حقق Qwen 2.5 Coder 32B نسبة 88.3% في HumanEval-FIM و91.0% في SAFIM بايثون.
  • يمتلك رموزاً مخصصة: <|fim_prefix|> و<|fim_suffix|> و<|fim_middle|>.
  • توقف ذكي عند حدود التنسيق دون تكرار الأقواس المغلقة.
  • زمن استجابة للرمز الأول أقل من 50 ميلي ثانية على الأجهزة المحلية.

6. التشغيل المحلي: vLLM وOllama

# تشغيل نموذج 32B للإنتاج عبر vLLM
vllm serve Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct \
    --tensor-parallel-size 2 \
    --dtype bfloat16 \
    --max-model-len 32768 \
    --port 8000 \
    --enable-prefix-caching

# تشغيل فوري عبر Ollama
ollama run qwen2.5-coder:7b
ollama run qwen2.5-coder:32b

7. مقارنة التكلفة والعتاد

الحل البرمجي تكلفة 100 مليون رمز التكلفة الشهرية التقديرية العتاد الموصى به
Claude 3.7 Sonnet (API) $900.00 ~$900 / شهرياً واجهة سحابية
Qwen 2.5 Coder 32B (محلي) $4.50 (كهرباء فقط) ~$18 / شهرياً 1-2x RTX 4090 أو Mac M4 Max
Qwen 2.5 Coder 7B (MacBook M4) $0.60 (كهرباء فقط) ~$2.40 / شهرياً Apple M3/M4 (16-24GB) أو RTX 4070

8. الحكم النهائي والتوصيات

  1. للإكمال اللحظي داخل محررات الأكواد (Ghost Text): اختر Qwen 2.5 Coder 7B.
  2. لحماية سرية الأكواد البرمجية للشركات: اختر Qwen 2.5 Coder 32B-Instruct.
  3. للمهام المعقدة وإعادة الهيكلة الشاملة (SWE-bench): اختر Claude 3.7 Sonnet.
→ كل المقالات
0 / 4
قارن الآن ←