Conclusiones clave
- Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B lidera HumanEval (~88,4 % vs DeepSeek-Coder-V2-Lite ~83,5 %) y es el mejor LLM de coding completamente local — cabe en una RTX 4090 24 GB y sobresale en Rust y C++
- DeepSeek-Coder queda segundo: destaca en autocompletado a nivel de repo y fill-in-the-middle, pero su modelo tope DeepSeek-V3 (MoE de 236B) no se ejecuta localmente en hardware de consumidor
- CodeLlama y Llama 3 son referencias antiguas que quedan por detrás tanto de Qwen como de DeepSeek en todos los benchmarks de coding actuales
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es una versión destilada y ejecutable localmente de DeepSeek-R1 — útil para problemas algorítmicos pero más lento que Qwen3-Coder en autocompletado
- Opción económica: Qwen3-Coder 14B en una RTX 4060 Ti 16 GB entrega 16–18 tok/s con Q4_K_M — más rápido que el 32B para autocompletado con solo ~3 puntos porcentuales menos en benchmarks
- Para integración en IDE (Continue.dev, Cline, Cursor local mode): Qwen3-Coder funciona de inmediato; DeepSeek-V3 requiere configurar una clave de API
- Minisforum UM890 Pro + eGPU RTX 4060 Ti 16 GB externa: ~$800 en total, servidor de coding dedicado ejecutando Qwen3-Coder 14B las 24 horas
📍 En una frase
Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B es el mejor LLM de coding completamente local en 2026 y lidera HumanEval; DeepSeek-Coder queda segundo, destacando en autocompletado a nivel de repo y fill-in-the-middle.
💬 En términos simples
Si quieres una IA de coding que se ejecute completamente en tu máquina sin enviar código a ningún servicio cloud: usa Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B — obtiene la puntuación más alta en la prueba de coding HumanEval. DeepSeek-Coder queda muy cerca en segundo lugar y es ligeramente mejor completando código dentro de un archivo existente (fill-in-the-middle), pero su modelo más potente necesita acceso por API cloud.
Descripción de modelos — Qué estás comparando
DeepSeek y Qwen abordan la asistencia de coding de forma diferente: DeepSeek optimiza para puntuaciones en benchmarks a gran escala, mientras que Qwen optimiza para ejecutarse en hardware de consumidor. Esta distinción determina qué modelo es realmente utilizable de forma local.
Actualización: DeepSeek ha lanzado desde entonces DeepSeek-V4 (Flash y Pro) como su nueva generación insignia, también disponible en pesos abiertos. Los modelos de DeepSeek tratados aquí no se están descontinuando y siguen siendo totalmente válidos para ejecutar en local — si quieres la arquitectura más reciente, vale la pena evaluar V4 también.
| Modelo | Parámetros | Arquitectura | ¿Ejecutable localmente? | Uso recomendado |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 | 236B MoE (37B activos) | Mixture of Experts | No (solo servidor multi-GPU) | API cloud para mejor Python/JS |
| DeepSeek-R1 | 671B MoE (37B activos) | Reasoning MoE | No (solo centro de datos) | API cloud para algoritmos complejos |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B denso | Denso (destilado de R1) | Sí — RTX 4090 24 GB | Razonamiento algorítmico, programación competitiva |
| Qwen3-Coder 7B | 7B denso | Denso | Sí — RTX 3060 12 GB | Autocompletado económico, completados rápidos |
| Qwen3-Coder 14B | 14B denso | Denso | Sí — RTX 4060 Ti 16 GB | Autocompletado de nivel medio, buena opción equilibrada |
| Qwen3-Coder 32B | 32B denso | Denso | Sí — RTX 4090 24 GB | Mejor LLM local de coding: refactoring, Rust, C++ |
Resultados de benchmarks — HumanEval, LiveCodeBench y SWE-bench
HumanEval mide la generación de código Python para funciones individuales. LiveCodeBench mide problemas de concursos de programación con casos de prueba de 2023–2026. SWE-bench mide la resolución real de issues de GitHub. Todas las puntuaciones son pass@1 (un solo intento).
| Modelo | HumanEval | LiveCodeBench | SWE-bench Lite | Mejor en |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B (local) | 88,4 % | 43,6 % | 42,5 % | HumanEval, Rust, C++, refactoring |
| DeepSeek-V3 (API) | 82,4 % | 43,8 % | 42,0 % | Nivel de repo, escala |
| DeepSeek-Coder-V2-Lite (local) | 83,5 % | 40,1 % | 39,6 % | Autocompletado fill-in-the-middle |
| DeepSeek-R1 (API) | 79,8 % | 47,3 % | 49,2 % | Razonamiento algorítmico |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (local) | 72,6 % | 39,4 % | 36,8 % | Tareas de razonamiento local |
| Qwen3-Coder 14B (local) | 80,2 % | 33,6 % | 28,4 % | Autocompletado, económico |
| Qwen3-Coder 7B (local) | 68,9 % | 26,8 % | 21,2 % | Completado de línea única ultra-económico |
| CodeLlama 34B (local, referencia) | 48,8 % | 19,4 % | 14,2 % | Solo referencia heredada |
Las puntuaciones de DeepSeek-V3/R1 y Qwen2.5-Coder son las cifras oficiales publicadas; Qwen2.5-Coder 32B lidera HumanEval con ~88,4 %. CodeLlama y Llama 3 son referencias antiguas que quedan por detrás de los modelos de coding actuales en todos los benchmarks. Las puntuaciones locales se midieron en nuestro banco de pruebas RTX 4090 con cuantización Q4_K_M mediante Ollama 0.7.0 en CUDA 12.4.
VRAM y requisitos de hardware
La diferencia clave entre DeepSeek y Qwen para uso local no son las puntuaciones en benchmarks — es la capacidad de ejecutarse en hardware. DeepSeek-V3 es un modelo MoE de 236B. Incluso con cuantización INT4, requiere ~140 GB de VRAM total — muy por encima de cualquier configuración de consumidor.
| Modelo | VRAM (Q4_K_M) | GPU mínima | Precio estimado (julio 2026) |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 7B | 5,2 GB | RTX 3060 12 GB | $150–350 segunda mano |
| Qwen3-Coder 14B | 9,4 GB | RTX 4060 Ti 16 GB | $424 nuevo |
| Qwen3-Coder 32B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 20,1 GB | RTX 4090 24 GB | $1.900 nuevo (subida de precios 2026) |
| DeepSeek-V3 (local) | ~140 GB | 6× A100 80 GB mínimo | $300.000+ en hardware |
Velocidad de inferencia — Tokens por segundo según hardware
La velocidad importa más para el autocompletado de código que para el chat — un modelo que genera 15 tok/s se siente suficientemente rápido para resumir documentos pero lento para completado de código en línea. Apunta a 20+ tok/s para una buena experiencia de autocompletado.
| Modelo | RTX 4060 Ti 16 GB | RTX 4090 24 GB | A100 40 GB (cloud) | ¿Usable para autocompletado? |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 7B (Q4_K_M) | 28–35 tok/s | 45–55 tok/s | 80–100 tok/s | Sí — excelente |
| Qwen3-Coder 14B (Q4_K_M) | 14–18 tok/s | 25–32 tok/s | 50–65 tok/s | Aceptable en RTX 4060 Ti, excelente en 4090 |
| Qwen3-Coder 32B (Q4_K_M) | OOM | 10–14 tok/s | 22–30 tok/s | Marginal en 4090, bueno en cloud |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (Q4_K_M) | OOM | 8–12 tok/s | 18–25 tok/s | Lento para autocompletado; mejor para generación a nivel de archivo |
| DeepSeek-V3 (API) | N/A | N/A | ~40–60 tok/s (API) | Sí, pero requiere conexión a internet |
Ganador por lenguaje de programación
Ningún modelo gana en todos los lenguajes. Las pruebas con tareas reales de coding (no benchmarks sintéticos) revelan patrones consistentes según el tipo de lenguaje.
- Python: DeepSeek-V3 (API) gana en tareas con muchas bibliotecas (NumPy, pandas, FastAPI). Qwen3-Coder 32B es el ganador local — genera Python sintácticamente correcto el 87 % de las veces en el primer intento frente al 79 % de Qwen 14B. Los modelos Qwen son especialmente fuertes con las anotaciones de tipos.
- JavaScript / TypeScript: DeepSeek-V3 genera JS moderno más limpio (patrones ES2024, encadenamiento async/await correcto). Qwen3-Coder 32B es el ganador local y iguala a DeepSeek-V3 en la generación de interfaces TypeScript — la diferencia es menor que en Python.
- Rust: Qwen3-Coder 32B gana de forma decisiva de manera local. Genera código compatible con el borrow checker significativamente más a menudo que DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (que no fue entrenado específicamente en Rust). Ninguna variante local de DeepSeek maneja los lifetimes de Rust tan consistentemente como Qwen-Coder.
- C++ (moderno, C++20): Qwen3-Coder 32B gana para características modernas de C++20 — concepts, ranges, coroutines. DeepSeek-V3 vía API es competitivo, pero Qwen3-Coder muestra mejor comprensión de los patrones RAII y la metaprogramación con templates.
- SQL: Ambos modelos tienen un rendimiento similar. DeepSeek-V3 es ligeramente mejor para consultas analíticas complejas; Qwen3-Coder es ligeramente mejor para la generación de código adyacente a ORM.
- Algorítmico / programación competitiva: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B gana de forma local — sus cadenas de razonamiento (visibles en la salida) ayudan a depurar algoritmos complejos. Este es el único caso donde el DeepSeek destilado es la mejor opción local.
Integración en el IDE: Continue.dev, Cline y Cursor Local Mode
Tanto DeepSeek como Qwen funcionan con Continue.dev, Cline y el modo local de Cursor mediante la API compatible con OpenAI de Ollama. Qwen funciona de inmediato; DeepSeek-V3 requiere configurar una clave de API con su endpoint cloud.
- 1Instala Ollama y descarga tu modelo Qwen: ollama pull qwen2.5-coder:32b
Why it matters: Ollama gestiona la inferencia en GPU y expone la API en el puerto 11434. - 2En config.json de Continue.dev, configura el proveedor como "ollama" y el modelo como "qwen2.5-coder:32b"
Why it matters: Esto apunta a Continue.dev hacia tu instancia local de Ollama en lugar de APIs cloud. - 3Para Cline: configura baseUrl como http://localhost:11434/v1 y apiKey como "ollama"
Why it matters: Cline usa el formato del SDK de OpenAI; cualquier cadena vale como apiKey para Ollama. - 4Para DeepSeek-V3 vía API: usa api.deepseek.com con tu clave de API de DeepSeek
Why it matters: La API de DeepSeek es compatible con OpenAI, por lo que las mismas integraciones funcionan con una URL base diferente. - 5Prueba con una tarea de refactoring compleja para comparar la calidad de respuesta antes de comprometerte
Why it matters: La calidad del autocompletado varía significativamente entre modelos según los patrones de tu base de código específica.
Matriz de veredicto: DeepSeek vs Qwen por caso de uso
Usa la matriz a continuación para elegir — tu restricción principal es si el código puede salir de tu máquina, no qué modelo puntúa más alto en benchmarks.
Decisión de coding: DeepSeek vs Qwen
Use a local LLM if:
- •El código debe quedarse en tu máquina (propietario, confidencial, regulado) → Qwen3-Coder 32B en RTX 4090
- •Escribes principalmente Rust o C++ → Qwen3-Coder 32B gana localmente en estos lenguajes
- •Necesitas latencia de autocompletado < 80 ms sin dependencia de internet → Qwen3-Coder 14B en RTX 4060 Ti
- •Presupuesto inferior a $500 para GPU → Qwen3-Coder 7B en RTX 3060 12 GB
Use a cloud model if:
- •Python o JavaScript es tu lenguaje principal Y el código puede salir de tu máquina → API de DeepSeek-V3
- •Problemas algorítmicos complejos o programación competitiva → API de DeepSeek-R1
- •No tienes GPU disponible localmente → API de DeepSeek o API de Qwen (Alibaba Cloud DashScope)
- •Quieres las mejores puntuaciones en benchmarks para un pipeline de revisión de código en CI → API de DeepSeek-R1
Quick decision:
- →Mejor completamente local: Qwen3-Coder 32B (RTX 4090)
- →Mejor opción económica local: Qwen3-Coder 14B (RTX 4060 Ti 16 GB)
- →Mejor API (Python/JS): DeepSeek-V3
- →Mejor API (algoritmos): DeepSeek-R1
Guías relacionadas
- Guía de despliegue de Qwen en producción: /es/power-local-llm/qwen-local-deployment-complete-guide-2026
- Comparativa Continue.dev vs Cline vs Aider: /es/power-local-llm/continue-dev-vs-cline-vs-aider-local
- Reemplaza GitHub Copilot con un LLM local: /es/power-local-llm/replace-github-copilot-with-local-llm
- Mejores modelos de coding local 2026: /es/power-local-llm/best-local-coding-models-2026
- Mejor modelo de razonamiento local 2026 — para distills de razonamiento (no de código): /es/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026
- Mejores plugins IDE para LLMs locales en 2026 (VS Code y JetBrains) -- plugins de VS Code y JetBrains para conectar modelos de coding locales
- Despliegue Local de Qwen: Guía Completa de Producción 2026 -- desplegar el modelo de coding Qwen como servidor local persistente
Preguntas frecuentes
¿Puedo ejecutar DeepSeek-V3 de forma local en mi GPU?
No, no en hardware de consumidor. DeepSeek-V3 es un modelo Mixture of Experts de 236B parámetros. Incluso con cuantización INT4, requiere aproximadamente 140 GB de VRAM combinada — equivalente a 6 tarjetas NVIDIA A100 80 GB. Las alternativas ejecutables localmente son DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (cabe en RTX 4090 24 GB) o destilaciones más pequeñas (DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B en RTX 3060 12 GB).
¿Es DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B mejor que Qwen3-Coder 32B para coding?
Depende de la tarea. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es mejor para razonamiento algorítmico — problemas matemáticos, programación competitiva, depuración compleja con cadenas de razonamiento visibles. Qwen3-Coder 32B es mejor para coding práctico: autocompletado, refactoring, Rust/C++ idiomático y TypeScript con tipos seguros. Para uso diario en el IDE, Qwen3-Coder es la mejor opción; además es un 10–20 % más rápido en tareas de autocompletado.
¿Qué modelo local es el mejor para una integración con Continue.dev o Cline?
Qwen3-Coder 14B en una RTX 4060 Ti 16 GB ofrece el mejor equilibrio de velocidad (14–18 tok/s) y calidad para el autocompletado en el IDE. Si tienes una RTX 4090, usa Qwen3-Coder 32B para un refactoring multi-archivo significativamente mejor. Ambos funcionan de forma nativa con Continue.dev, Cline y el modo local de Cursor mediante Ollama.
¿Cuál es el precio de la API de DeepSeek-V3 comparado con ejecutar Qwen de forma local?
Precio de la API de DeepSeek-V3 (a julio de 2026): $0,27 por 1M de tokens de entrada, $1,10 por 1M de tokens de salida. Con un uso típico del IDE (200K tokens/día), eso equivale a $0,27/día o ~$8/mes. Ejecutar Qwen3-Coder 32B localmente en una RTX 4090 cuesta ~$0,05/día en electricidad más amortización de hardware de ~$1,70/día durante 3 años — lo que hace que Qwen autohospedado sea más caro que la API de DeepSeek a menos que ya tengas una RTX 4090.
¿Qwen3-Coder admite function calling para tareas de coding agentivo?
Sí. Qwen3-Coder 14B y 32B admiten function calling y salida JSON estructurada, que son necesarias para herramientas de coding agentivo como Cline y Aider. Qwen3-Coder 7B también admite function calling pero con menor fiabilidad en flujos de trabajo multi-paso complejos. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B no fue optimizado específicamente para function calling — Qwen3-Coder es la mejor opción para herramientas agentivas.
Registro de actualizaciones
- 2026-05-26: Publicación inicial. Datos de benchmarks: HumanEval/LiveCodeBench de los lanzamientos oficiales de los modelos; SWE-bench del ranking en SWE-bench.com. Benchmarks de velocidad medidos en máquinas de prueba RTX 4090 + RTX 4060 Ti 16 GB.
- 2026-07-01: Corregida la clasificación de HumanEval — Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B lidera con ~88,4 % frente al ~83,5 % de DeepSeek-Coder-V2-Lite. Aclarado que DeepSeek-Coder queda segundo (ventaja a nivel de repo / fill-in-the-middle). Añadidos CodeLlama y Llama 3 como puntos de referencia heredados.
- Próxima revisión programada: 2026-11-26