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Qwen 3.6 Coder vs DeepSeek Coder vs Mistral Devstral：ローカルコーディングベンチマーク 2026

·9分で読めます·Hans Kuepper 著 · PromptQuorumの創設者、マルチモデルAIディスパッチツール · PromptQuorum
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Qwen 3.6 27Bは16 GB VRAMでローカル実行して92.1% HumanEvalと77.2% SWE-benchを達成。DeepSeek CoderはクラウドAPIで91.6% HumanEval。Mistral Devstral Small 24Bは90.1% HumanEvalで、エージェント型マルチファイルタスクに最適。

重要なポイント

  • Qwen 3.6 27Bがリード：92.1% HumanEval、77.2% SWE-bench、84.3% MBPP — 3つのベンチマーク全てでローカル最高スコア。
  • DeepSeek Coderがクラウドコスト最安：$0.14/1Mトークン、HumanEvalでQwenに0.5ポイント差。
  • Mistral Devstralはエージェント型タスクで優秀：マルチステップツール使用とマルチファイルリファクタリングで優位。
  • ディスパッチ戦略：プライベート/GDPR対象のコーディングタスク → ローカルQwen 3.6、非機密の大量生成 → DeepSeek Coder API。

サードパーティの情報に関する注意

この記事はサードパーティのAIモデル、ベンチマーク、価格、ライセンスを参照しています。AIの状況は急速に変化しています。ベンチマークスコア、ライセンス条件、モデル名、API価格は執筆時とお読みになる時の間で変わる可能性があります。この記事に基づいてデプロイやコンプライアンスに関する決定を下す前に、各プロバイダーの公式ソース（ライセンスとベンチマークはHugging Faceのモデルカード、API価格はプロバイダーのウェブサイト、現在のGDPRとEU AI法のテキストはEUR-Lex）で最新の数値を確認してください。この記事は2026年5月時点で公開されている情報を反映しています。

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