النقاط الرئيسية
- نموذج Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B يتصدّر HumanEval (~88.4% مقابل DeepSeek-Coder-V2-Lite ~83.5%) وهو أفضل نموذج لغوي محلي كامل للبرمجة — يتسع في RTX 4090 24 GB ويتميز في Rust وC++
- نموذج DeepSeek-Coder هو الوصيف: يتقدّم في الإكمال التلقائي على مستوى المستودع (repo-level) وملء الوسط (fill-in-the-middle)، لكن نموذجه الأعلى DeepSeek-V3 (MoE بـ236B) لا يعمل محلياً على أجهزة المستهلك
- CodeLlama وLlama 3 مرجعان أقدم يتخلّفان عن كل من Qwen وDeepSeek في كل معايير البرمجة الحالية
- نموذج DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B نسخة مقطّرة قابلة للتشغيل المحلي — مفيد للمشكلات الخوارزمية لكن أبطأ من Qwen3-Coder في الإكمال التلقائي
- الخيار الاقتصادي: Qwen3-Coder 14B على RTX 4060 Ti 16 GB يوفر 16–18 tok/s بـQ4_K_M — أسرع من النسخة 32B للإكمال التلقائي بخسارة ~3 نقاط مئوية فقط في المعايير
- للتكامل مع بيئة التطوير (Continue.dev وCline وCursor local mode): يعمل Qwen3-Coder فوراً؛ DeepSeek-V3 يتطلب إعداد مفتاح واجهة برمجية
- جهاز Minisforum UM890 Pro + eGPU خارجية RTX 4060 Ti 16 GB: ~800 دولار إجمالاً، خادم برمجة مخصص يشغّل Qwen3-Coder 14B على مدار الساعة
📍 في جملة واحدة
نموذج Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B هو أفضل نموذج لغوي محلي كامل للبرمجة في 2026 ويتصدّر HumanEval؛ DeepSeek-Coder هو الوصيف، متقدّماً في الإكمال التلقائي على مستوى المستودع (repo-level) وملء الوسط (fill-in-the-middle).
💬 بعبارات بسيطة
إن أردت ذكاءً اصطناعياً للبرمجة يعمل كلياً على جهازك دون إرسال الكود لأي خدمة سحابية: استخدم Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B — فهو الأعلى درجةً في اختبار البرمجة HumanEval. DeepSeek-Coder ثانٍ قريب وأفضل قليلاً في إكمال الكود داخل ملف موجود (ملء الوسط / fill-in-the-middle)، لكن نموذجه الأقوى يتطلب وصولاً سحابياً عبر الواجهة البرمجية.
نظرة عامة على النماذج — ما الذي تقارنه
يقارب DeepSeek وQwen مساعدة البرمجة بطريقتين مختلفتين: DeepSeek يُحسّن للحصول على درجات معيارية عالية، بينما يُحسّن Qwen للعمل على أجهزة المستهلك. هذا الفارق يحدد أيّ النموذجين قابل فعلاً للاستخدام محلياً.
تحديث: أصدرت DeepSeek منذ ذلك الحين DeepSeek-V4 (Flash وPro) كجيلها الرئيسي الأحدث، وهو متاح أيضًا كأوزان مفتوحة. نماذج DeepSeek المتناولة هنا لم يتم إيقافها ولا تزال صالحة تمامًا للتشغيل محليًا — إذا كنت تريد أحدث بنية، يستحق V4 التقييم أيضًا.
| النموذج | المعاملات | البنية | قابل للتشغيل المحلي؟ | الاستخدام الموصى به |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 | 236B MoE (37B نشطة) | Mixture of Experts | لا (خادم متعدد GPU فقط) | واجهة برمجية سحابية لأفضل Python/JS |
| DeepSeek-R1 | 671B MoE (37B نشطة) | Reasoning MoE | لا (مراكز بيانات فقط) | واجهة برمجية سحابية للخوارزميات المعقدة |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B كثيف | كثيف (مقطّر من R1) | نعم — RTX 4090 24 GB | استدلال خوارزمي، برمجة تنافسية |
| Qwen3-Coder 7B | 7B كثيف | كثيف | نعم — RTX 3060 12 GB | إكمال تلقائي اقتصادي، إكمالات سريعة |
| Qwen3-Coder 14B | 14B كثيف | كثيف | نعم — RTX 4060 Ti 16 GB | إكمال تلقائي متوسط المستوى، خيار متوازن جيد |
| Qwen3-Coder 32B | 32B كثيف | كثيف | نعم — RTX 4090 24 GB | أفضل نموذج لغوي محلي للبرمجة: إعادة هيكلة وRust وC++ |
نتائج المعايير القياسية — HumanEval وLiveCodeBench وSWE-bench
يقيس HumanEval توليد كود Python للدوال الفردية. يقيس LiveCodeBench مسائل مسابقات البرمجة بحالات اختبار من 2023–2026. يقيس SWE-bench حل مشكلات GitHub الفعلية. جميع الدرجات pass@1 (محاولة واحدة).
| النموذج | HumanEval | LiveCodeBench | SWE-bench Lite | الأفضل في |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B (محلي) | 88.4% | 43.6% | 42.5% | HumanEval وRust وC++ وإعادة الهيكلة |
| DeepSeek-V3 (واجهة برمجية) | 82.4% | 43.8% | 42.0% | مستوى المستودع، التوسّع |
| DeepSeek-Coder-V2-Lite (محلي) | 83.5% | 40.1% | 39.6% | إكمال تلقائي بملء الوسط (fill-in-the-middle) |
| DeepSeek-R1 (واجهة برمجية) | 79.8% | 47.3% | 49.2% | الاستدلال الخوارزمي |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (محلي) | 72.6% | 39.4% | 36.8% | مهام الاستدلال المحلية |
| Qwen3-Coder 14B (محلي) | 80.2% | 33.6% | 28.4% | إكمال تلقائي، اقتصادي |
| Qwen3-Coder 7B (محلي) | 68.9% | 26.8% | 21.2% | إكمال سطر واحد فائق الاقتصاد |
| CodeLlama 34B (محلي، مرجعي) | 48.8% | 19.4% | 14.2% | خط أساس قديم فقط |
درجات DeepSeek-V3/R1 وQwen2.5-Coder هي الأرقام الرسمية المنشورة؛ يتصدّر Qwen2.5-Coder 32B مقياس HumanEval بنحو ~88.4%. CodeLlama وLlama 3 مرجعان أقدم يتخلّفان عن نماذج البرمجة الحالية في كل المعايير. قيست درجات النماذج المحلية على منصة اختبارنا RTX 4090 مع كمية Q4_K_M عبر Ollama 0.7.0 على CUDA 12.4.
متطلبات VRAM والأجهزة
الفرق الرئيسي بين DeepSeek وQwen للاستخدام المحلي ليس الدرجات المعيارية — بل القدرة على العمل على الأجهزة. DeepSeek-V3 نموذج MoE بـ236B معامل. حتى مع الكمية INT4، يتطلب ~140 GB من VRAM الإجمالية — أبعد بكثير من أي إعداد استهلاكي.
| النموذج | VRAM (Q4_K_M) | الحد الأدنى للـGPU | السعر التقديري (يوليو 2026) |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 7B | 5.2 GB | RTX 3060 12 GB | $150–350 مستعملة |
| Qwen3-Coder 14B | 9.4 GB | RTX 4060 Ti 16 GB | $424 جديدة |
| Qwen3-Coder 32B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 20.1 GB | RTX 4090 24 GB | $1,900 جديدة (ارتفاع أسعار 2026) |
| DeepSeek-V3 (محلي) | ~140 GB | 6× A100 80 GB كحد أدنى | $300,000+ في الأجهزة |
سرعة الاستدلال — التوكنات في الثانية حسب الأجهزة
السرعة أكثر أهمية لإكمال الكود التلقائي منها للدردشة — النموذج الذي يولّد 15 tok/s يبدو سريعاً بما يكفي لتلخيص المستندات لكن بطيئاً للإكمال المضمّن. استهدف 20+ tok/s للحصول على تجربة إكمال تلقائي جيدة.
| النموذج | RTX 4060 Ti 16 GB | RTX 4090 24 GB | A100 40 GB (سحابي) | قابل للاستخدام في الإكمال التلقائي؟ |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 7B (Q4_K_M) | 28–35 tok/s | 45–55 tok/s | 80–100 tok/s | نعم — ممتاز |
| Qwen3-Coder 14B (Q4_K_M) | 14–18 tok/s | 25–32 tok/s | 50–65 tok/s | مقبول على RTX 4060 Ti، ممتاز على 4090 |
| Qwen3-Coder 32B (Q4_K_M) | OOM | 10–14 tok/s | 22–30 tok/s | هامشي على 4090، جيد سحابياً |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (Q4_K_M) | OOM | 8–12 tok/s | 18–25 tok/s | بطيء للإكمال التلقائي؛ أفضل لتوليد مستوى الملف |
| DeepSeek-V3 (واجهة برمجية) | N/A | N/A | ~40–60 tok/s (واجهة برمجية) | نعم، لكنه يتطلب اتصالاً بالإنترنت |
الفائز حسب لغة البرمجة
لا يفوز نموذج واحد في جميع اللغات. الاختبار بمهام برمجة حقيقية (لا معايير اصطناعية) يكشف أنماطاً متسقة حسب نوع اللغة.
- Python: يفوز DeepSeek-V3 (واجهة برمجية) في المهام الكثيفة بالمكتبات (NumPy وpandas وFastAPI). Qwen3-Coder 32B الفائز المحلي — يولّد Python صحيحاً نحوياً 87% من الوقت في المحاولة الأولى مقابل 79% لـQwen 14B. نماذج Qwen قوية بشكل خاص مع التوصيفات النوعية.
- JavaScript / TypeScript: يولّد DeepSeek-V3 كود JS حديثاً أنظف (أنماط ES2024، تسلسل async/await صحيح). Qwen3-Coder 32B الفائز المحلي ويتعادل مع DeepSeek-V3 في توليد واجهات TypeScript — الفارق أصغر منه في Python.
- Rust: يفوز Qwen3-Coder 32B بشكل حاسم محلياً. يولّد كوداً متوافقاً مع borrow checker بشكل أكثر بكثير من DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (الذي لم يتدرّب تحديداً على Rust). لا يتعامل أي متغير محلي لـDeepSeek مع lifetimes في Rust باتساق مثل Qwen-Coder.
- C++ (حديث، C++20): يفوز Qwen3-Coder 32B في ميزات C++20 الحديثة — concepts وranges وcoroutines. DeepSeek-V3 عبر الواجهة البرمجية تنافسي، لكن Qwen3-Coder يُظهر فهماً أفضل لأنماط RAII والميتا-برمجة بـtemplates.
- SQL: كلا النموذجين أداء متشابه. DeepSeek-V3 أفضل قليلاً للاستعلامات التحليلية المعقدة؛ Qwen3-Coder أفضل قليلاً لتوليد الكود المجاور لـORM.
- خوارزمي / برمجة تنافسية: يفوز DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B محلياً — سلاسل الاستدلال الخاصة به (المرئية في المخرجات) تساعد في تصحيح الخوارزميات المعقدة. هذه الحالة الوحيدة التي يكون فيها DeepSeek المقطّر أفضل خيار محلي.
التكامل مع بيئة التطوير: Continue.dev وCline وCursor Local Mode
يعمل كل من DeepSeek وQwen مع Continue.dev وCline والوضع المحلي لـCursor عبر واجهة Ollama البرمجية المتوافقة مع OpenAI. يعمل Qwen فوراً؛ DeepSeek-V3 يتطلب إعداد مفتاح واجهة برمجية مع نقطة نهايته السحابية.
- 1ثبّت Ollama وحمّل نموذج Qwen: ollama pull qwen2.5-coder:32b
Why it matters: يدير Ollama الاستدلال على GPU ويعرض الواجهة البرمجية على المنفذ 11434. - 2في config.json لـContinue.dev، اضبط الموفر على "ollama" والنموذج على "qwen2.5-coder:32b"
Why it matters: يوجّه هذا Continue.dev نحو نسخة Ollama المحلية بدلاً من الواجهات البرمجية السحابية. - 3لـCline: اضبط baseUrl على http://localhost:11434/v1 واضبط apiKey على "ollama"
Why it matters: يستخدم Cline صيغة OpenAI SDK؛ أي سلسلة نصية تصلح كـapiKey لـOllama. - 4لـDeepSeek-V3 عبر الواجهة البرمجية: استخدم api.deepseek.com مع مفتاح DeepSeek البرمجي
Why it matters: واجهة DeepSeek البرمجية متوافقة مع OpenAI، لذا نفس التكاملات تعمل بعنوان URL أساسي مختلف. - 5اختبر بمهمة إعادة هيكلة معقدة لمقارنة جودة الاستجابة قبل الالتزام
Why it matters: جودة الإكمال التلقائي تختلف اختلافاً كبيراً بين النماذج حسب أنماط قاعدة الكود المحددة لديك.
مصفوفة الحكم: DeepSeek مقابل Qwen حسب حالة الاستخدام
استخدم المصفوفة أدناه للاختيار — قيدك الرئيسي هو ما إذا كان الكود يمكن أن يغادر جهازك، لا أيّ النماذج يحصل على درجات أعلى في المعايير.
قرار البرمجة: DeepSeek مقابل Qwen
Use a local LLM if:
- •الكود يجب أن يبقى على جهازك (ملكية فكرية أو سري أو منظّم) → Qwen3-Coder 32B على RTX 4090
- •تكتب أساساً Rust أو C++ → يفوز Qwen3-Coder 32B محلياً في هذه اللغات
- •تحتاج زمن استجابة إكمال تلقائي < 80 مللي ثانية بدون اعتماد على الإنترنت → Qwen3-Coder 14B على RTX 4060 Ti
- •الميزانية أقل من $500 لوحدة GPU → Qwen3-Coder 7B على RTX 3060 12 GB
Use a cloud model if:
- •Python أو JavaScript لغتك الرئيسية والكود يمكن أن يغادر جهازك → واجهة DeepSeek-V3 البرمجية
- •مشكلات خوارزمية معقدة أو برمجة تنافسية → واجهة DeepSeek-R1 البرمجية
- •لا GPU متاح محلياً → واجهة DeepSeek البرمجية أو واجهة Qwen البرمجية (Alibaba Cloud DashScope)
- •تريد أفضل الدرجات المعيارية لمسار مراجعة الكود في CI → واجهة DeepSeek-R1 البرمجية
Quick decision:
- →الأفضل محلياً كلياً: Qwen3-Coder 32B (RTX 4090)
- →الأفضل خياراً اقتصادياً محلياً: Qwen3-Coder 14B (RTX 4060 Ti 16 GB)
- →الأفضل عبر الواجهة البرمجية (Python/JS): DeepSeek-V3
- →الأفضل عبر الواجهة البرمجية (خوارزميات): DeepSeek-R1
أدلة ذات صلة
- دليل نشر Qwen للإنتاج: /ar/power-local-llm/qwen-local-deployment-complete-guide-2026
- مقارنة Continue.dev مقابل Cline مقابل Aider: /ar/power-local-llm/continue-dev-vs-cline-vs-aider-local
- استبدال GitHub Copilot بنموذج لغوي محلي: /ar/power-local-llm/replace-github-copilot-with-local-llm
- أفضل نماذج البرمجة المحلية 2026: /ar/power-local-llm/best-local-coding-models-2026
- أفضل نموذج استدلال محلي 2026 — لـ distills الاستدلال (وليس البرمجة): /ar/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026
- أفضل إضافات IDE لنماذج LLM المحلية في 2026 (VS Code وJetBrains) -- إضافات VS Code وJetBrains لتوصيل نماذج البرمجة المحلية
- نشر Qwen محليًا: الدليل الكامل للإنتاج 2026 -- نشر نموذج البرمجة Qwen كخادم محلي دائم
الأسئلة الشائعة
هل يمكنني تشغيل DeepSeek-V3 محلياً على وحدة GPU الخاصة بي؟
لا، ليس على أجهزة المستهلك. DeepSeek-V3 نموذج Mixture of Experts بـ236B معامل. حتى مع الكمية INT4، يتطلب ~140 GB من VRAM الإجمالية — ما يعادل 6 بطاقات NVIDIA A100 80 GB. البدائل القابلة للتشغيل المحلي: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (يتسع في RTX 4090 24 GB) أو التقطيرات الأصغر (DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B على RTX 3060 12 GB).
هل DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B أفضل من Qwen3-Coder 32B للبرمجة؟
يعتمد على المهمة. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B أفضل للاستدلال الخوارزمي — المسائل الرياضية والبرمجة التنافسية والتصحيح المعقد مع سلاسل استدلال مرئية. Qwen3-Coder 32B أفضل للبرمجة العملية: إكمال تلقائي وإعادة هيكلة وRust/C++ اصطلاحي وTypeScript بأنواع آمنة. للاستخدام اليومي في بيئة التطوير، Qwen3-Coder الخيار الأفضل؛ وهو أيضاً أسرع بـ10–20% في مهام الإكمال التلقائي.
ما أفضل نموذج محلي لتكامل Continue.dev أو Cline؟
Qwen3-Coder 14B على RTX 4060 Ti 16 GB يوفر أفضل توازن بين السرعة (14–18 tok/s) والجودة للإكمال التلقائي في بيئة التطوير. إن كان لديك RTX 4090، استخدم Qwen3-Coder 32B لإعادة هيكلة متعددة الملفات أفضل بكثير. كلاهما يعمل محلياً مباشرةً مع Continue.dev وCline والوضع المحلي لـCursor عبر Ollama.
ما سعر واجهة DeepSeek-V3 البرمجية مقارنةً بتشغيل Qwen محلياً؟
سعر واجهة DeepSeek-V3 البرمجية (يوليو 2026): $0.27 لكل مليون توكن إدخال، $1.10 لكل مليون توكن إخراج. مع الاستخدام النموذجي لبيئة التطوير (200K توكن/يوم)، هذا يعادل $0.27/يوم أو ~$8/شهر. تشغيل Qwen3-Coder 32B محلياً على RTX 4090 يكلف ~$0.05/يوم في الكهرباء بالإضافة إلى استهلاك الأجهزة ~$1.70/يوم على مدى 3 سنوات — مما يجعل Qwen المستضاف ذاتياً أغلى من واجهة DeepSeek البرمجية ما لم يكن لديك بالفعل RTX 4090.
هل يدعم Qwen3-Coder استدعاء الدوال لمهام البرمجة الوكيلية؟
نعم. يدعم Qwen3-Coder 14B و32B استدعاء الدوال ومخرجات JSON المنظمة، وهما ضروريان لأدوات البرمجة الوكيلية مثل Cline وAider. يدعم Qwen3-Coder 7B أيضاً استدعاء الدوال لكن بموثوقية أقل في سير العمل متعدد الخطوات المعقدة. لم يُحسَّن DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B تحديداً لاستدعاء الدوال — Qwen3-Coder هو الخيار الأفضل للأدوات الوكيلية.
سجل التحديثات
- 2026-05-26: النشر الأولي. بيانات المعايير القياسية: HumanEval/LiveCodeBench من الإصدارات الرسمية للنماذج؛ SWE-bench من تصنيف SWE-bench.com. قيست معايير السرعة على أجهزة اختبار RTX 4090 + RTX 4060 Ti 16 GB.
- 2026-07-01: تصحيح ترتيب HumanEval — يتصدّر Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B بنحو ~88.4% مقابل DeepSeek-Coder-V2-Lite ~83.5%. توضيح أن DeepSeek-Coder هو الوصيف (تقدّم في مستوى المستودع / ملء الوسط). إضافة CodeLlama وLlama 3 كنقاط مرجعية قديمة.
- المراجعة التالية المجدولة: 2026-11-26