重要なポイント
- DeepSeek-V3はPythonとJSで高スコアだが236B MoEモデル——コンシューマーハードウェアでは動作しない
- Qwen2.5-Coder 32Bは完全ローカルで最高のコーディングLLM——RTX 4090 24GBに収まり、RustとC++で優秀
- 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：Qwen2.5-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 32Bは2026年における最高の完全ローカルコーディングLLMであり、DeepSeek-V3はAPIを通じたPythonとJavaScriptでのみ上回る。
💬 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 32Bを使用。クラウドAPIが許容できる場合：DeepSeek-V3はPythonとJSで若干優秀。
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？
Qwen2.5-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Qwen2.5-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5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。Qwen2.5-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。