Benchmarks

เปรียบเทียบ Qwen 2.5/3 Coder กับ Claude และ DeepSeek: AI เขียนโค้ดที่ดีที่สุด 2026

2026-09-02·24 นาทีในการอ่าน นาทีที่ใช้อ่าน·LLMPodium Team

คำตอบด่วน: ในปี 2026 Claude 3.7 Sonnet ยังคงครองความเป็นผู้นำในการรีแฟกเตอร์โค้ดแบบหลายไฟล์บน SWE-bench Verified (70.3%) แต่โมเดล Open-Weight จากอาลีบาบาอย่าง Qwen 2.5 Coder 32B และ Qwen 3 Coder Next สามารถทำผลงานเทียบเท่าโมเดลเชิงพาณิชย์ในการสร้างโค้ดบริสุทธิ์: ได้ 92.7% บน HumanEval, 79.4% บน MultiPL-E (8 ภาษา) และ 88.3% บน Fill-in-the-Middle (FIM) สำหรับทีมที่ต้องการความเป็นส่วนตัวสูงสุด ทำงานเร็ว และไม่มีค่าโทเคนผ่าน Ollama หรือ vLLM โมเดล Qwen 2.5 Coder 32B และ 7B คือ AI เขียนโค้ดที่ดีที่สุด อย่างแท้จริง

1. บทนำ: การแข่งขันระหว่าง Open-Weight และ โมเดลปิด ในปี 2026

การพัฒนาซอฟต์แวร์ในปี 2026 ได้ก้าวข้ามการเติมโค้ดแบบบรรทัดเดียวไปสู่ระบบ Agent อัตโนมัติบน Terminal CLI ที่สามารถวิเคราะห์ AST รันชุดทดสอบ และสร้าง Pull Request ได้แบบอัตโนมัติ คำถามเชิงสถาปัตยกรรมที่สำคัญคือ:

องค์กรควรส่งซอร์สโค้ดที่มีความลับผ่าน Cloud API แบบปิด เช่น Claude 3.7 Sonnet หรือติดตั้งโมเดล Open-Weight ชั้นนำอย่าง Qwen 2.5 Coder และ DeepSeek Coder V2/V3 บนฮาร์ดแวร์ของตนเอง?

ในอดีต โมเดลเชิงพาณิชย์มักจะผูกขาดประสิทธิภาพด้านโค้ดหลายภาษาและเทคโนโลยี Fill-in-the-Middle (FIM)

แต่การมาของ Qwen 2.5 Coder (0.5B ถึง 32B) และ Qwen 3 Coder Next ได้ทำลายช่องว่างนี้ลงอย่างสิ้นเชิง โมเดลเปิดสามารถแข่งขันได้อย่างสมบูรณ์แบบและทำงานใน IDE ได้เร็วกว่า

การทดสอบเปรียบเทียบครอบคลุม:

  • Qwen 2.5 Coder 32B-Instruct และ 7B-Instruct (Alibaba Cloud)
  • Qwen 3 Coder Next และ Qwen 3.6 Plus (โมเดล Agent ยุคใหม่)
  • DeepSeek Coder V2 / V3 (สถาปัตยกรรม MoE)
  • Claude 3.7 Sonnet และ Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)

เกณฑ์การประเมิน 4 ด้าน:

  1. ความถูกต้องของอัลกอริทึม: HumanEval และ HumanEval-Plus (Python)
  2. ความสามารถหลายภาษา: MultiPL-E (8 ภาษาหลัก)
  3. การเติมโค้ดใน IDE: Fill-in-the-Middle (FIM) และ SAFIM
  4. ความคุ้มค่าและการรันในเครื่อง: Aider, SWE-bench Verified และขนาด VRAM

2. ตารางผลการทดสอบ: HumanEval, MultiPL-E และ FIM

สถาปัตยกรรมโมเดล ขนาดพารามิเตอร์ (Active / ทั้งหมด) HumanEval (Pass@1) HumanEval-Plus (Pass@1) MultiPL-E (เฉลี่ย 8 ภาษา) SAFIM / FIM (Pass@1 เฉลี่ย) Aider Benchmark (Pass@1 / Pass@2) Context Window
Claude 3.7 Sonnet โมเดลปิด MoE 93.8% 88.2% 84.6% 82.1%* 73.5% / 88.2% 200K tokens
Claude 3.5 Sonnet (20241022) โมเดลปิด Dense 92.1% 86.0% 83.8% 81.0%* 71.4% / 86.5% 200K tokens
Qwen 3 Coder Next 80B MoE (3B Active) 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 Active) 85.4% 82.3% 79.9% 86.8% 51.9% / 73.7% 128K tokens
DeepSeek Coder V2-Lite 16B MoE (2.4B Active) 81.1% 75.6% 73.2% 85.0% 44.4% / 52.6% 64K tokens
GPT-4o (2024-08-06) โมเดลปิด MoE 92.1% 86.0% 79.1% 78.4%* 56.8% / 74.4% 128K tokens

\หมายเหตุ: Claude 3.7 และ GPT-4o ไม่มี Native FIM Token ผลการทดสอบมาจากการจำลองผ่าน Prompt*

3. ความแม่นยำด้านอัลกอริทึม

  • ชัยชนะของ 32B: Qwen 2.5 Coder 32B ทำได้ 92.7% บน HumanEval และ 87.2% บน HumanEval-Plus แซงหน้า Claude 3.5 Sonnet (86.0%) และ GPT-4o (86.0%)
  • ประสิทธิภาพของ 7B: Qwen 2.5 Coder 7B ทำได้ 88.4% รันบน Mac หรือ RTX 4070 ได้ความเร็วมากกว่า 90 token/s

4. MultiPL-E: ทดสอบ 8 ภาษาโปรแกรม

โมเดล Python Java C++ C# TypeScript JavaScript PHP Bash เฉลี่ย
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%

Qwen 2.5 Coder 32B ได้คะแนนสูงถึง 86.8% ใน TypeScript เหมาะกับงาน Full-stack และ React ยุคใหม่อย่างยิ่ง

5. Fill-in-the-Middle (FIM): หัวใจของการเติมโค้ดใน IDE

การใช้งาน AI ของนักพัฒนากว่า 80% เกิดขึ้นผ่าน Ghost-Text บน IDE:

  • Qwen 2.5 Coder 32B ได้ 88.3% บน HumanEval-FIM และ 91.0% บน SAFIM Python
  • มี Native Token ชัดเจน: <|fim_prefix|>, <|fim_suffix|> และ <|fim_middle|>
  • ตัดโค้ดตรงขอบเขตการย่อหน้าได้อย่างแม่นยำ ไม่พิมพ์วงเล็บปิดซ้ำ
  • ค่า Latency บนเครื่องต่ำกว่า 50ms เมื่อใช้โมเดล 7B

6. การติดตั้งและใช้งาน: vLLM และ Ollama

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

# รันบนเครื่องส่วนตัวด้วย Ollama
ollama run qwen2.5-coder:7b
ollama run qwen2.5-coder:32b

7. ต้นทุนและสเปกฮาร์ดแวร์

โมเดล / ระบบ ค่าใช้จ่ายต่อ 100M Token ค่าใช้จ่ายรายเดือน ฮาร์ดแวร์ที่แนะนำ
Claude 3.7 Sonnet (API) $900.00 ~$900 / เดือน Cloud API
Qwen 2.5 Coder 32B (โลคอล) $4.50 (ค่าไฟ) ~$18 / เดือน 1-2x RTX 4090 (24GB) หรือ Mac M4 Max
Qwen 2.5 Coder 7B (MacBook M4) $0.60 (ค่าไฟ) ~$2.40 / เดือน Apple M3/M4 (16-24GB) หรือ RTX 4070

8. สรุปและคำแนะนำ

  1. เติมโค้ดแบบ Ghost Text บน IDE: แนะนำ Qwen 2.5 Coder 7B
  2. รักษาความลับของโค้ดในองค์กร: แนะนำ Qwen 2.5 Coder 32B-Instruct
  3. รีแฟกเตอร์โปรเจกต์ขนาดใหญ่หลายไฟล์: แนะนำ Claude 3.7 Sonnet
← บทความทั้งหมด
0 / 4
เปรียบเทียบเลย →