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Qwen 3.6 Coder vs DeepSeek Coder vs Mistral Devstral：ローカルコーディングベンチマーク 2026

·9分で読めます·Hans Kuepper 著 · PromptQuorumの創設者、マルチモデルAIディスパッチツール · PromptQuorum

Qwen 3.6 27Bは16 GB VRAMでローカル実行して92.1% HumanEvalと77.2% SWE-benchを達成。DeepSeek CoderはクラウドAPIで91.6% HumanEval。Mistral Devstral Small 24Bは90.1% HumanEvalで、エージェント型マルチファイルタスクに最適。

重要なポイント

  • Qwen 3.6 27Bがリード：92.1% HumanEval、77.2% SWE-bench、84.3% MBPP — 3つのベンチマーク全てでローカル最高スコア。
  • DeepSeek Coderがクラウドコスト最安：$0.14/1Mトークン、HumanEvalでQwenに0.5ポイント差。
  • Mistral Devstralはエージェント型タスクで優秀：マルチステップツール使用とマルチファイルリファクタリングで優位。
  • ディスパッチ戦略：プライベート/GDPR対象のコーディングタスク → ローカルQwen 3.6、非機密の大量生成 → DeepSeek Coder API。

A Note on Third-Party Facts

This article references third-party AI models, benchmarks, prices, and licenses. The AI landscape changes rapidly. Benchmark scores, license terms, model names, and API prices can shift between the time of writing and the time you read this. Before making deployment or compliance decisions based on this article, verify current figures on each provider's official source: Hugging Face model cards for licenses and benchmarks, provider websites for API pricing, and EUR-Lex for current GDPR and EU AI Act text. This article reflects publicly available information as of May 2026.

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Qwen 3.6 Coder vs. DeepSeek vs. Mistral: Code-Benchmark 2026