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DeepSeek vs Qwen für lokales Coding 2026: Wer gewinnt?

··Von Hans Kuepper · Gründer von PromptQuorum, Multi-Model-AI-Dispatch-Tool · PromptQuorum

DeepSeek-V3 führt bei Python- und JavaScript-Benchmarks (82,4 % auf HumanEval), ist aber ein 236-Milliarden-Parameter-MoE-Modell — es läuft nicht lokal auf Consumer-Hardware. Qwen2.5-Coder 32B ist das beste vollständig lokale Coding-LLM und passt auf eine RTX 4090 24 GB (10–14 tok/s). Werbung: Affiliate-Links zu Hardware und Cloud-Diensten auf dieser Seite können Provision generieren.

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Wichtigste Erkenntnisse

  • DeepSeek-V3 erzielt höhere Scores bei Python und JavaScript, ist aber ein 236B-MoE-Modell — läuft nicht lokal auf Consumer-Hardware
  • Qwen2.5-Coder 32B ist das beste vollständig lokale Coding-LLM — passt auf eine RTX 4090 24 GB, überzeugt bei Rust und C++
  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ist eine lokal lauffähige, destillierte Version von DeepSeek-R1 — gut für algorithmische Probleme, langsamer bei Autocomplete
  • Budget-Option: Qwen2.5-Coder 14B auf einer RTX 4060 Ti 16 GB liefert 16–18 tok/s bei Q4_K_M
  • Für IDE-Integration (Continue.dev, Cline, Cursor Local Mode): Qwen funktioniert direkt; DeepSeek-V3 benötigt API-Schlüssel-Konfiguration

📍 In einem Satz

Qwen2.5-Coder 32B ist das beste vollständig lokale Coding-LLM 2026; DeepSeek-V3 übertrifft es nur bei Python und JavaScript, wenn es über die API genutzt wird.

💬 In einfachen Worten

Wenn der Code die eigene Maschine nicht verlassen darf: Qwen2.5-Coder 32B verwenden. Wenn eine Cloud-API akzeptabel ist: DeepSeek-V3 ist etwas besser für Python und JavaScript.

Häufig gestellte Fragen

Kann ich DeepSeek-V3 lokal auf meiner GPU betreiben?

Nein, nicht auf Consumer-Hardware. DeepSeek-V3 ist ein 236-Milliarden-Parameter-MoE-Modell. Auch bei INT4-Quantisierung sind ca. 140 GB VRAM erforderlich — entsprechend 6 NVIDIA A100 80 GB. Lokal lauffähige Alternativen: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (passt auf RTX 4090 24 GB) oder kleinere Destillationen.

Welches lokale Modell eignet sich am besten für Continue.dev oder Cline?

Qwen2.5-Coder 14B auf einer RTX 4060 Ti 16 GB liefert die beste Balance aus Geschwindigkeit (14–18 tok/s) und Qualität für IDE-Autocomplete. Mit einer RTX 4090 empfiehlt sich Qwen2.5-Coder 32B für deutlich besseres Multi-File-Refactoring.

Was kostet DeepSeek-V3 per API im Vergleich zu lokalem Qwen?

DeepSeek-V3 API (Stand Mai 2026): 0,27 US-Dollar pro 1 Mio. Input-Token, 1,10 US-Dollar pro 1 Mio. Output-Token — bei typischer IDE-Nutzung ca. 7–8 Euro/Monat. Qwen2.5-Coder 32B lokal auf einer RTX 4090 kostet ca. 0,05 Euro/Tag Strom plus Hardware-Amortisierung.

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DeepSeek vs Qwen Coding 2026: Benchmarks, Geschwindigkeit, Python/Rust/JS