Benchmarks

Qwen 2.5/3 Coder بمقابلہ Claude اور DeepSeek: بہترین کوڈنگ AI

2026-09-02·24 منٹ کا مطالعہ منٹ مطالعہ·LLMPodium Team

فوری جواب: 2026 میں، Claude 3.7 Sonnet ملٹی فائل ریپوزٹری ری فیکٹرنگ میں SWE-bench Verified (70.3%) پر برتری برقرار رکھے ہوئے ہے، لیکن علی بابا کے اوپن ویٹ ماڈلز Qwen 2.5 Coder 32B اور Qwen 3 Coder Next خالص کوڈ جنریشن میں کمرشل ماڈلز کے برابر آ چکے ہیں: HumanEval پر 92.7%، MultiPL-E (8 زبانیں) پر 79.4%، اور Fill-in-the-Middle (FIM) پر 88.3%۔ مکمل ڈیٹا پرائیویسی اور تیز رفتار لوکل انفرینس کے لیے Qwen 2.5 Coder 32B اور 7B بلاشبہ بہترین کوڈنگ AI ہیں۔

1. تعارف: 2026 میں اوپن ویٹ بمقابلہ کمرشل کوڈنگ ماڈلز

2026 میں سافٹ ویئر انجینئرنگ کا میدان بنیادی طور پر بدل چکا ہے۔ اے آئی اب سنگل لائن آٹو کمپلیٹ سے آگے بڑھ کر خود مختار ٹرمینل ایجنٹس، AST اینالیسس، اور مکمل پل ریکویسٹ جنریشن تک پہنچ چکا ہے۔ تکنیکی ٹیموں کے سامنے اہم سوال یہ ہے:

کیا حساس کوڈ کو کلاؤڈ APIs جیسے Claude 3.7 Sonnet پر بھیجنا چاہیے، یا علی بابا کے Qwen 2.5 Coder اور DeepSeek کے DeepSeek Coder V2/V3 جیسے اوپن ماڈلز کو لوکل سرورز پر چلانا چاہیے؟

2024 اور 2025 میں کلوزڈ ماڈلز کثیر لسانی کوڈنگ اور Fill-in-the-Middle (FIM) میں آگے تھے۔

لیکن Qwen 2.5 Coder (0.5B سے 32B) اور Qwen 3 Coder Next کے آنے سے یہ برتری ختم ہو گئی ہے۔ اوپن ماڈلز اب IDE کے اندر کوڈ کمپلیشن میں کمرشل ماڈلز سے زیادہ تیز اور موثر ثابت ہو رہے ہیں۔

اس جائزے میں درج ذیل ماڈلز کا موازنہ کیا گیا ہے:

  • Qwen 2.5 Coder 32B-Instruct اور 7B-Instruct (Alibaba Cloud)
  • Qwen 3 Coder Next اور Qwen 3.6 Plus (جدید ایجنٹ ماڈلز)
  • DeepSeek Coder V2 / V3 (DeepSeek AI MoE)
  • Claude 3.7 Sonnet اور Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)

چار اہم شعبے:

  1. الگورتھم کی درستگی: HumanEval اور HumanEval-Plus (Python)۔
  2. کثیر لسانی صلاحیت: MultiPL-E (8 اہم پروگرامنگ زبانیں)۔
  3. IDE آٹو کمپلیشن: Fill-in-the-Middle (FIM) اور SAFIM۔
  4. لوکل سرونگ اور لاگت: Aider، SWE-bench Verified اور VRAM کی ضروریات۔

2. جامع بینچ مارک نتائج: HumanEval، MultiPL-E اور FIM

ماڈل آرکیٹیکچر پیرامیٹرز (ایکٹو / کل) HumanEval (Pass@1) HumanEval-Plus (Pass@1) MultiPL-E (8 زبانوں کی اوسط) SAFIM / FIM (Pass@1 اوسط) Aider Benchmark (Pass@1 / Pass@2) کانٹیکسٹ سائز
Claude 3.7 Sonnet کمرشل MoE 93.8% 88.2% 84.6% 82.1%* 73.5% / 88.2% 200K tokens
Claude 3.5 Sonnet (20241022) کمرشل Dense 92.1% 86.0% 83.8% 81.0%* 71.4% / 86.5% 200K tokens
Qwen 3 Coder Next 80B MoE (3B ایکٹو) 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 ایکٹو) 85.4% 82.3% 79.9% 86.8% 51.9% / 73.7% 128K tokens
DeepSeek Coder V2-Lite 16B MoE (2.4B ایکٹو) 81.1% 75.6% 73.2% 85.0% 44.4% / 52.6% 64K tokens
GPT-4o (2024-08-06) کمرشل MoE 92.1% 86.0% 79.1% 78.4%* 56.8% / 74.4% 128K tokens

\نوٹ: Claude 3.7 اور GPT-4o میں نیٹیو FIM ٹوکنز موجود نہیں ہیں۔*

3. الگورتھم کی درستگی اور کارکردگی

  • 32B ماڈل کی برتری: Qwen 2.5 Coder 32B نے HumanEval پر 92.7% اور HumanEval-Plus پر 87.2% اسکور کر کے Claude 3.5 Sonnet (86.0%) اور GPT-4o (86.0%) کو پیچھے چھوڑ دیا۔
  • 7B ماڈل کی رفتار: Qwen 2.5 Coder 7B 88.4% کے ساتھ سنگل RTX 4070 یا میک بک پر 90 سے زائد ٹوکنز فی سیکنڈ پر چلتا ہے۔

4. MultiPL-E: 8 زبانوں میں ملٹی لینگویج بینچ مارک

ماڈل Python Java C++ C# TypeScript JavaScript PHP Bash اوسط
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 TypeScript میں 86.8% اور JavaScript میں 85.7% اسکور کر کے جدید ویب ڈویلپمنٹ کے لیے بہترین نتائج دیتا ہے۔

5. Fill-in-the-Middle (FIM): ایڈیٹر میں ریئل ٹائم کوڈ کمپلیشن

ڈویلپرز کا 80 فیصد وقت ایڈیٹر میں Ghost-Text آٹو کمپلیشن استعمال کرنے میں گزرتا ہے:

  • Qwen 2.5 Coder 32B نے HumanEval-FIM میں 88.3% اور SAFIM Python میں 91.0% حاصل کیا۔
  • نیٹیو ٹوکنز: <|fim_prefix|>, <|fim_suffix|>, اور <|fim_middle|>۔
  • بغیر کسی غیر ضروری بریکٹ کے کوڈ کے درست مقام پر رکنے کی صلاحیت۔
  • لوکل مشین پر 50 ملی سیکنڈ سے کم رسپانس ٹائم۔

6. لوکل انسٹالیشن: vLLM اور Ollama

# vLLM پروڈکشن سرور (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

# Ollama کے ذریعے فوری لوکل رن
ollama run qwen2.5-coder:7b
ollama run qwen2.5-coder:32b

7. لاگت اور ہارڈ ویئر کا موازنہ

ماڈل / سیٹ اپ 100M ٹوکنز لاگت متوقع ماہانہ لاگت تجویز کردہ ہارڈ ویئر
Claude 3.7 Sonnet (API) $900.00 ~$900 / ماہانہ کلاؤڈ API
Qwen 2.5 Coder 32B (لوکل) $4.50 (بجلی خرچ) ~$18 / ماہانہ 1-2x RTX 4090 (24GB) یا Mac M4 Max
Qwen 2.5 Coder 7B (MacBook M4) $0.60 (بجلی خرچ) ~$2.40 / ماہانہ Apple M3/M4 (16-24GB) یا RTX 4070

8. حتمی فیصلہ اور سفارشات

  1. ایڈیٹر میں تیز رفتار Ghost-Text کے لیے: Qwen 2.5 Coder 7B۔
  2. کمپنی کے حساس کوڈ اور پرائیویسی کے لیے: Qwen 2.5 Coder 32B-Instruct۔
  3. درجنوں فائلوں کی پیچیدہ ری فیکٹرنگ کے لیے: Claude 3.7 Sonnet۔
→ تمام مضامین
0 / 4
ابھی موازنہ کریں ←