重要なポイント
- Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32BはHumanEvalでトップ（約88.4% vs DeepSeek-Coder-V2-Lite 約83.5%）で、最高の完全ローカルコーディングLLM——RTX 4090 24GBに収まり、RustとC++で優秀
- DeepSeek-Coderは次点——リポジトリレベルおよびfill-in-the-middleオートコンプリートで一歩リードするが、最上位のDeepSeek-V3（236B MoE）はコンシューマーハードウェアでは動作しない
- CodeLlamaとLlama 3は旧来のリファレンスで、現行の全コーディングベンチマークでQwenとDeepSeekの両者に及ばない
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bはローカル実行可能、アルゴリズム問題に強いがオートコンプリートは遅い
- バジェット：Qwen3-Coder 14B（RTX 4060 Ti 16GB）、16〜18 tok/s
- IDE統合（Continue.dev、Cline）：QwenはOllama経由でそのまま動作
📍 一文で説明
Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32Bは2026年における最高の完全ローカルコーディングLLMでHumanEvalでもトップ；DeepSeek-Coderは次点で、リポジトリレベルおよびfill-in-the-middleオートコンプリートで一歩リードする。
💬 簡潔に説明
コードを自分のマシンから外に出したくない場合：Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32Bを使用——HumanEvalコーディングテストで最高スコア。DeepSeek-Coderは僅差の2番手で、既存ファイル内でコードを補完するfill-in-the-middleが若干優秀だが、最強モデルはクラウドAPIアクセスが必要。
関連ガイド
- Qwenプロダクション・デプロイメントガイド: /ja/power-local-llm/qwen-local-deployment-complete-guide-2026
- Continue.dev vs Cline vs Aider 比較: /ja/power-local-llm/continue-dev-vs-cline-vs-aider-local
- GitHub CopilotをローカルLLMに置き換える: /ja/power-local-llm/replace-github-copilot-with-local-llm
- 最高のローカルコーディングモデル2026: /ja/power-local-llm/best-local-coding-models-2026
- ローカル推論モデル最良2026年版 — 推論Distill（コーディングでない）向け: /ja/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026
- ローカルLLM向けIDEプラグインおすすめ2026年版（VS Code・JetBrains） -- ローカルコーディングモデルを接続するVS Code・JetBrainsプラグイン
- Qwenローカルデプロイ完全ガイド2026：Docker・APIサーバー・マルチGPU -- Qwenコーディングモデルを永続的なローカルサーバーとしてデプロイ
よくある質問
DeepSeek-V3をGPUでローカル実行できますか？
いいえ。DeepSeek-V3は236B MoEモデルで、INT4量子化でも約140GB VRAMが必要です——NVIDIA A100 80GB×6枚相当。ローカル実行可能な代替：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（RTX 4090）または小型蒸留版。
Continue.devにはどのローカルモデルが最適？
Qwen3-Coder 14B（RTX 4060 Ti 16GB）が速度と品質のバランスが最も良い（14〜18 tok/s）。RTX 4090があればQwen3-Coder 32Bでマルチファイルリファクタリングが大幅に改善。
DeepSeek-V3 APIとローカルQwenのコストは？
DeepSeek-V3 API（2026年7月）：入力100万トークンあたり約40円、出力100万トークンあたり約160円——一般的なIDE利用で月約1,200円。Qwen3-Coder 32Bをローカルで動かす場合：電気代約8円/日＋ハードウェア償却費。