Conclusiones clave
- DeepSeek-V3 puntúa más alto en Python y JavaScript pero es un modelo MoE de 236B — no se ejecuta localmente en hardware de consumidor
- Qwen2.5-Coder 32B es el mejor LLM de coding completamente local — cabe en una RTX 4090 24 GB, puntúa competitivamente en todos los lenguajes y sobresale en Rust y C++
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B es una versión destilada y ejecutable localmente de DeepSeek-R1 — útil para problemas algorítmicos pero más lento que Qwen2.5-Coder en autocompletado
- Opción económica: Qwen2.5-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): Qwen2.5-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 Qwen2.5-Coder 14B las 24 horas
📍 En una frase
Qwen2.5-Coder 32B es el mejor LLM de coding completamente local en 2026; DeepSeek-V3 lo supera solo en Python y JavaScript cuando se accede vía API.
💬 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 32B. Si no te importa usar la API de DeepSeek (el código sale de tu máquina), DeepSeek-V3 es ligeramente mejor para Python y JavaScript.
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.
| 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 |
| Qwen2.5-Coder 7B | 7B denso | Denso | Sí — RTX 3060 12 GB | Autocompletado económico, completados rápidos |
| Qwen2.5-Coder 14B | 14B denso | Denso | Sí — RTX 4060 Ti 16 GB | Autocompletado de nivel medio, buena opción equilibrada |
| Qwen2.5-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 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 (API) | 82,4 % | 43,8 % | 42,0 % | Python, JS, TS |
| 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 |
| Qwen2.5-Coder 32B (local) | 77,8 % | 38,2 % | 35,0 % | Rust, C++, refactoring |
| Qwen2.5-Coder 14B (local) | 72,1 % | 33,6 % | 28,4 % | Autocompletado, económico |
| Qwen2.5-Coder 7B (local) | 61,4 % | 26,8 % | 21,2 % | Completado de línea única ultra-económico |
Las puntuaciones de DeepSeek-V3 y R1 son las cifras oficiales publicadas. Las puntuaciones de los modelos 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 (mayo 2026) |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder 7B | 5,2 GB | RTX 3060 12 GB | $150–350 segunda mano |
| Qwen2.5-Coder 14B | 9,4 GB | RTX 4060 Ti 16 GB | $424 nuevo |
| Qwen2.5-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? |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder 7B (Q4_K_M) | 28–35 tok/s | 45–55 tok/s | 80–100 tok/s | Sí — excelente |
| Qwen2.5-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 |
| Qwen2.5-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). Qwen2.5-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). Qwen2.5-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: Qwen2.5-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): Qwen2.5-Coder 32B gana para características modernas de C++20 — concepts, ranges, coroutines. DeepSeek-V3 vía API es competitivo, pero Qwen2.5-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; Qwen2.5-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) → Qwen2.5-Coder 32B en RTX 4090
- •Escribes principalmente Rust o C++ → Qwen2.5-Coder 32B gana localmente en estos lenguajes
- •Necesitas latencia de autocompletado < 80 ms sin dependencia de internet → Qwen2.5-Coder 14B en RTX 4060 Ti
- •Presupuesto inferior a $500 para GPU → Qwen2.5-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: Qwen2.5-Coder 32B (RTX 4090)
- →Mejor opción económica local: Qwen2.5-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
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 Qwen2.5-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. Qwen2.5-Coder 32B es mejor para coding práctico: autocompletado, refactoring, Rust/C++ idiomático y TypeScript con tipos seguros. Para uso diario en el IDE, Qwen2.5-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?
Qwen2.5-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 Qwen2.5-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 mayo 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 Qwen2.5-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.
¿Qwen2.5-Coder admite function calling para tareas de coding agentivo?
Sí. Qwen2.5-Coder 14B y 32B admiten function calling y salida JSON estructurada, que son necesarias para herramientas de coding agentivo como Cline y Aider. Qwen2.5-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 — Qwen2.5-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.
- Próxima revisión programada: 2026-11-26