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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
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Für lokales Coding gewinnt Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B insgesamt — es führt HumanEval mit ~88,4 % gegenüber ~83,5 % von DeepSeek-Coder-V2-Lite und passt auf eine RTX 4090 24 GB (10–14 tok/s). DeepSeek-Coder ist der Zweitplatzierte: Es liegt bei Repo-Level- und Fill-in-the-Middle-Autocomplete (FIM) knapp vorn, doch sein Spitzenmodell (DeepSeek-V3, 236B MoE) benötigt API-Zugang oder einen Multi-GPU-Server. Beide schlagen die älteren Referenzen CodeLlama und Llama 3, die bei jedem aktuellen Coding-Benchmark zurückliegen. Werbung: Affiliate-Links zu Hardware und Cloud-Diensten auf dieser Seite können Provision generieren.

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Wichtigste Erkenntnisse

  • Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B führt HumanEval (~88,4 % vs. DeepSeek-Coder-V2-Lite ~83,5 %) und ist das beste vollständig lokale Coding-LLM — passt auf eine RTX 4090 24 GB, überzeugt bei Rust und C++
  • DeepSeek-Coder ist der Zweitplatzierte: Es liegt bei Repo-Level- und Fill-in-the-Middle-Autocomplete knapp vorn, doch sein Spitzenmodell DeepSeek-V3 (236B MoE) läuft nicht lokal auf Consumer-Hardware
  • CodeLlama und Llama 3 sind ältere Referenzen, die bei jedem aktuellen Coding-Benchmark hinter Qwen und DeepSeek zurückliegen
  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ist eine lokal lauffähige, destillierte Version von DeepSeek-R1 — gut für algorithmische Probleme, langsamer bei Autocomplete
  • Budget-Option: Qwen3-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 / Qwen3-Coder 32B ist 2026 das beste vollständig lokale Coding-LLM und führt HumanEval; DeepSeek-Coder ist der Zweitplatzierte und liegt bei Repo-Level- und Fill-in-the-Middle-Autocomplete knapp vorn.

💬 In einfachen Worten

Wenn der Code die eigene Maschine nicht verlassen darf: Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B verwenden — es erzielt den höchsten HumanEval-Wert. DeepSeek-Coder ist ein knapper Zweiter und etwas besser beim Vervollständigen von Code innerhalb einer bestehenden Datei (Fill-in-the-Middle), doch sein stärkstes Modell benötigt Cloud-API-Zugang.

Verwandte Anleitungen

  • Qwen-Produktions-Deployment-Leitfaden: /de/power-local-llm/qwen-local-deployment-complete-guide-2026
  • Continue.dev vs. Cline vs. Aider Vergleich: /de/power-local-llm/continue-dev-vs-cline-vs-aider-local
  • GitHub Copilot durch lokales LLM ersetzen: /de/power-local-llm/replace-github-copilot-with-local-llm
  • Beste lokale Coding-Modelle 2026: /de/power-local-llm/best-local-coding-models-2026
  • Bestes lokales Reasoning-Modell 2026 — für Reasoning-Distills (nicht Coding): /de/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026
  • Beste IDE-Plugins für lokale LLMs 2026 (VS Code & JetBrains) -- VS Code- und JetBrains-Plugins für lokale Coding-Modelle
  • Qwen Lokales Deployment: Vollständiger Produktionsleitfaden 2026 -- Qwen-Coding-Modell als persistenten lokalen Server deployen

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?

Qwen3-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 Qwen3-Coder 32B für deutlich besseres Multi-File-Refactoring.

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

DeepSeek-V3 API (Stand Juli 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. Qwen3-Coder 32B lokal auf einer RTX 4090 kostet ca. 0,05 Euro/Tag Strom plus Hardware-Amortisierung.

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