Points clés
- DeepSeek-V3 obtient de meilleurs scores en Python et JavaScript, mais est un modèle MoE de 236B — non exécutable localement sur matériel grand public
- Qwen2.5-Coder 32B est le meilleur LLM de coding entièrement local — tient dans un RTX 4090 24 Go, excellent en Rust et C++
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est exécutable localement, bon pour les problèmes algorithmiques, plus lent pour l'autocomplétion
- Option budget : Qwen2.5-Coder 14B sur RTX 4060 Ti 16 Go, 16–18 tok/s en Q4_K_M
- Intégration IDE (Continue.dev, Cline, Cursor) : Qwen fonctionne nativement ; DeepSeek-V3 nécessite une clé API cloud
📍 En une phrase
Qwen2.5-Coder 32B est le meilleur LLM de coding entièrement local en 2026 ; DeepSeek-V3 le surpasse uniquement en Python et JavaScript via API.
💬 En termes simples
Si le code ne doit pas quitter votre machine : utilisez Qwen2.5-Coder 32B. Si une API cloud est acceptable : DeepSeek-V3 est légèrement meilleur pour Python et JavaScript.
Questions fréquentes
Puis-je exécuter DeepSeek-V3 localement ?
Non, pas sur du matériel grand public. DeepSeek-V3 est un modèle MoE de 236 milliards de paramètres nécessitant environ 140 Go de VRAM combiné. Alternatives locales : DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (RTX 4090) ou distillations plus petites.
Quel modèle local choisir pour Continue.dev ?
Qwen2.5-Coder 14B sur RTX 4060 Ti 16 Go offre le meilleur équilibre vitesse/qualité (14–18 tok/s) pour l'autocomplétion IDE. Avec un RTX 4090, optez pour Qwen2.5-Coder 32B pour un meilleur refactoring multi-fichiers.
Quel est le prix de l'API DeepSeek-V3 vs Qwen local ?
API DeepSeek-V3 (mai 2026) : 0,27 $/million de tokens en entrée, 1,10 $/million en sortie — environ 6–8 €/mois pour une utilisation IDE typique. Qwen2.5-Coder 32B local sur RTX 4090 coûte ~0,04 €/jour en électricité plus l'amortissement matériel.