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DeepSeek vs Qwen pour le Coding Local 2026 : Lequel Gagne ?

··Par Hans Kuepper · Fondateur de PromptQuorum, outil de dispatch multi-modèle · PromptQuorum
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Pour le coding local, Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B gagne globalement — il mène HumanEval à ~88,4 % contre ~83,5 % pour DeepSeek-Coder-V2-Lite et tient dans un RTX 4090 24 Go (10–14 tok/s). DeepSeek-Coder est le second : il devance légèrement en autocomplétion repo-level et fill-in-the-middle (FIM), mais son meilleur modèle (DeepSeek-V3, 236B MoE) nécessite un accès API ou un serveur multi-GPU. Les deux surpassent les références plus anciennes CodeLlama et Llama 3, qui sont à la traîne sur tous les benchmarks de coding actuels.

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Points clés

  • Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B mène HumanEval (~88,4 % vs DeepSeek-Coder-V2-Lite ~83,5 %) et est le meilleur LLM de coding entièrement local — tient dans un RTX 4090 24 Go, excellent en Rust et C++
  • DeepSeek-Coder est le second : il devance légèrement en autocomplétion repo-level et fill-in-the-middle, mais son meilleur modèle DeepSeek-V3 (236B MoE) ne s'exécute pas localement sur matériel grand public
  • CodeLlama et Llama 3 sont des références plus anciennes, à la traîne derrière Qwen et DeepSeek sur tous les benchmarks de coding actuels
  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B est exécutable localement, bon pour les problèmes algorithmiques, plus lent pour l'autocomplétion
  • Option budget : Qwen3-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 / Qwen3-Coder 32B est le meilleur LLM de coding entièrement local en 2026 et mène HumanEval ; DeepSeek-Coder est le second et devance légèrement en autocomplétion repo-level et fill-in-the-middle.

💬 En termes simples

Si le code ne doit pas quitter votre machine : utilisez Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B — il obtient le meilleur score au test HumanEval. DeepSeek-Coder est un second très proche et légèrement meilleur pour compléter du code au sein d'un fichier existant (fill-in-the-middle), mais son modèle le plus puissant nécessite un accès API cloud.

Guides associés

  • Guide de déploiement Qwen en production : /fr/power-local-llm/qwen-local-deployment-complete-guide-2026
  • Comparatif Continue.dev vs Cline vs Aider : /fr/power-local-llm/continue-dev-vs-cline-vs-aider-local
  • Remplacer GitHub Copilot par un LLM local : /fr/power-local-llm/replace-github-copilot-with-local-llm
  • Meilleurs modèles de coding local 2026 : /fr/power-local-llm/best-local-coding-models-2026
  • Meilleur modèle de raisonnement local 2026 — pour les distills de raisonnement (pas de code) : /fr/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026
  • Meilleurs plugins IDE pour LLMs locaux 2026 (VS Code & JetBrains) -- plugins VS Code et JetBrains pour modèles de coding locaux
  • Déploiement Local de Qwen : Guide Complet de Production 2026 -- déployer le modèle de coding Qwen comme serveur local persistant

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 ?

Qwen3-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 Qwen3-Coder 32B pour un meilleur refactoring multi-fichiers.

Quel est le prix de l'API DeepSeek-V3 vs Qwen local ?

API DeepSeek-V3 (juillet 2026) : 0,27 $/million de tokens en entrée, 1,10 $/million en sortie — environ 6–8 €/mois pour une utilisation IDE typique. Qwen3-Coder 32B local sur RTX 4090 coûte ~0,04 €/jour en électricité plus l'amortissement matériel.

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