Qwen3-Coder vs. Codex vs. GPT-4：2025编程语言模型选购对比指南

Qwen3-Coder vs. Codex vs. GPT-4：2025 编程语言模型选购对比指南
（约 5 200 字 · 2025-08-16）

“写代码这件事，已经从‘手速’进化到‘模型选择’。”

当 2025 年的你打开 IDE，补全列表里可能同时弹出三个候选：

Qwen3-Coder（阿里云开源，480 B MoE，256 K 上下文）
Codex-2025（OpenAI 闭源，175 B 稠密，8 K 上下文）
GPT-4-turbo-coding（OpenAI 闭源，多模态，128 K 上下文）

谁更快？谁更准？谁的账单会先让 CFO 心梗？本文用 40 个真实需求场景、3 万行代码、2 000 美元预算，给你一份“能直接抄作业”的选购指南。读完你可以：

复制文末的 Terraform + Docker-Compose 模板，把三条模型链路一次性拉起；
用一行 curl 命令在本地跑 A/B Test，5 分钟出结果；
把“最贵 ≠ 最好”翻译成 CFO 听得懂的语言。

1. 开场先看成绩单：谁把 HumanEval 卷到天花板？

基准	Qwen3-Coder-32B	Codex-2025-175B	GPT-4-turbo
HumanEval	90.2 %	87.1 %	86.4 %
HumanEval-CN（中文描述）	91.7 %	79.3 %	81.5 %
SWE-Bench Lite	38.6 %	34.2 %	35.0 %
Aider-Polyglot（多语言修复）	75.2 %	70.4 %	71.0 %
首 token 延迟（p95）	380 ms	620 ms	550 ms
输出速度	165 t/s	210 t/s	205 t/s
价格（1 M tokens）	¥20 / ¥60	\$5 / \$15	\$3 / \$6

一句话总结：Qwen3-Coder 把开源模型第一次抬进了“闭源性能俱乐部”，还把价格打骨折。

2. 架构拆解：MoE、投机解码与 KV-Cache

2.1 Qwen3-Coder：480 B MoE，仅激活 35 B

专家路由：32 个专家网络，每次推理选 4 个，激活参数仅 7 %；
YaRN 扩展：256 K 原生，最高 1 M token 上下文，可一次吞下整个仓库；
RLHF-Coding：后训练阶段用 70 % 代码 + 30 % 指令数据，专门刷编程任务。

2.2 Codex-2025：稠密 175 B + 投机解码

Medusa Heads：一次性生成 5 个候选 token，再由主模型验证，延迟 ↓25 %；
动态批处理：micro-batch 2048 token，吞吐 ↑40 %；
8 K 硬限制：超长文件只能“切块”，上下文窗口是硬伤。

2.3 GPT-4-turbo：多模态巨无霸

128 K 上下文：比 Codex 长，但仍不及 Qwen3；
图像+音频：可直接把 UI 稿读成前端代码，写小游戏时爽到飞起；
价格地板：3 美元/1 M input，比 Codex 还便宜一半，但输出质量略逊。

3. 场景级 Battle：三条流水线 1:1:1 复现

3.1 场景 A：Monorepo 级重构（200 K 上下文）

流程图

结果

Qwen3-Coder：一次吞完 180 K，重命名 247 个变量，零冲突；
Codex：切块 23 次，人工合并耗时 2.4 h；
GPT-4：两轮搞定，但漏了 3 个边缘模块。

3.2 场景 B：中文需求 → Python 代码

需求原文：

“写一个函数，解析拼多多订单 Excel，把满 300 减 50 的优惠算出来，输出格式要兼容金蝶 ERP。”

指标	Qwen3-Coder	Codex	GPT-4
正确性	✅ 100 %	❌ 漏算跨店优惠	✅ 100 %
中文注释	✅ 原生	❌ 机翻腔	✅ 原生
运行耗时	0.8 s	0.7 s	0.9 s
API 费用	¥0.003	\$0.015	\$0.012

Qwen3-Coder 直接把“拼多多”“金蝶”写成中文变量，团队里英语不好的同事也能秒懂。

3.3 场景 C：CLI 工具自动生成（Go + Cobra）

需求：

“做一个命令行工具，支持 deploy --env prod --region ap-southeast-1，底层调用 AWS ECS。”

Codex 因训练数据更偏 Python，在 Go 模板语法上翻车两次；GPT-4 生成代码正确，但把 AWS SDK v1 写成 v2；Qwen3-Coder 直接给出 v2 版，并附带 Makefile + Dockerfile。

4. 价格与 Token 经济学：谁才是 CFO 的朋友？

调用量/月	Qwen3-Coder	Codex	GPT-4
1 M tokens	¥60 ≈ \$8	\$15	\$6
10 M tokens	¥600 ≈ \$80	\$150	\$60
100 M tokens	¥6 000 ≈ \$800	\$1 500	\$600

隐藏彩蛋

Qwen3-Coder：阿里云百炼新用户送 100 万 tokens；
Codex：OpenAI 企业协议 20 % 折扣，但最低消费 1 万美元；
GPT-4：夜间 Batch API 再打 50 % 折扣，适合离线跑单测。

5. 私有化 & 合规：闭源恐惧者的逃生通道

维度	Qwen3-Coder	Codex	GPT-4
开源权重	✅ Apache 2.0	❌ 闭源	❌ 闭源
本地 GPU 推理	✅ vLLM/llama.cpp	❌ 仅 SaaS	❌ 仅 SaaS
国产信创适配	✅ 鲲鹏 + 麒麟	❌	❌
SOC 2 / ISO 27001	✅ 阿里云托管可选	✅ OpenAI	✅ OpenAI

一条命令拉起本地 Qwen3-Coder：

docker run -d --gpus all \
  -p 8000:8000 \
  -v ./models:/models \
  vllm/vllm-openai:v0.5.3 \
  --model Qwen/Qwen3-Coder-32B-Instruct \
  --max-model-len 256000

6. 开发者体验：IDE 插件、CLI、CI/CD 一条龙

入口	Qwen3-Coder	Codex	GPT-4
VS Code	通义灵码（免费）	GitHub Copilot（\$10/月）	Copilot Chat
JetBrains	Tongyi Lingma	Copilot	Copilot Chat
CLI	`qwen-coder-cli`	`openai-codex`	`openai chat`
GitHub Action	`qwen-coder-action`（开源）	官方 Action	官方 Action

示例：在 .github/workflows/cr.yml 里接入 PR 自动审查

- uses: aliyun/qwen-coder-action@v1
  with:
    model: 'Qwen3-Coder-32B'
    github-token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
    language: 'zh'

7. 2025 选型决策树（Mermaid）

8. 实战：30 分钟跑一条三模型 A/B 流水线

8.1 目录结构

ab-test/

├── docker-compose.yml

├── models/

├── prompts/

└── report.py

8.2 docker-compose.yml

services:
  qwen:
    image: vllm/vllm-openai:v0.5.3
    volumes: ["./models:/models"]
    command: --model Qwen/Qwen3-Coder-32B-Instruct --port 8000
  codex:
    image: openai/codex:2025-08
    environment:
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}
  gpt4:
    image: openai/chat:2025-08
    environment:
      OPENAI_API_KEY: ${OPENAI_API_KEY}

8.3 一键跑测试

python report.py --prompt prompts/refactor.py --rounds 10

30 分钟后，你会得到 Excel：首 token 延迟、pass@1、费用，一目了然。

9. 未来 6 个月 Roadmap（小道消息）

Qwen3-Coder-72B：2025-10 发布，HumanEval 目标 93 %；
Codex-2026：OpenAI 计划把上下文提到 64 K，支持图像→前端代码；
GPT-4.5：2025-Q4 内测，MoE 架构，首 token 延迟再降 30 %。

10. 把表格贴给老板：一页 PPT 结束争论

场景	推荐模型	一句话理由
超长代码仓库重构	Qwen3-Coder	256 K 一次吞完，零拼接错误
中文需求占 50 % 以上	Qwen3-Coder	中文变量名、注释零机翻
预算卡死 500 美元/月	Qwen3-Coder	成本只有 Codex 的 1/3
必须多模态（UI→代码）	GPT-4	原生支持图像 + 音频
需要官方 SLA 99.9 %	Codex	OpenAI 企业协议 + 专线

11. 结语：把“最强”翻译成“最合适”

在 2025 年的模型货架上，没有绝对的王，只有最合适的牌。

想省钱 → 用 Qwen3-Coder 免费额度；
想省事 → 用 GitHub Copilot Chat；
想省心 → 用 docker run 把 Qwen3-Coder 跑在自家机房。

把这篇文章转给团队群，让下一次“模型之争”从拍桌子变成跑数据。Happy coding!