クイック回答
Qwen 2.5 CoderはPythonとTypeScriptで勝ります。DeepSeek Coder V2はより広い言語サポートを持ちます。両者とも14B Q4で~10 GB VRAMが必要です。ほとんどの開発者にはQwen 2.5 Coderが優れたデフォルトです。
更新: 2026-05
重要なポイント
2026年5月時点で、Qwen 2.5 Coder 14BはHumanEvalで14BコーディングモデルのなかでHigh-80sをマークしてリードしています。 その差はPython固有とTypeScript生成タスク全般にわたって一貫しており、Qwenはほとんどのウェブおよびバックエンド開発者にとってより強い選択肢となっています。
DeepSeek Coder V2はその僅かなベンチマーク上のリードを幅の広さと交換しています。Rust、Swift、Kotlin、Elixirを含む80以上のプログラミング言語をカバーする一方、Qwen 2.5 CoderのトップレベルのパフォーマンスはPython、TypeScript、Goに集中しています。
両者ともQ4_K_M量子化のRTX 3060 12 GBで動作し、およそ10 GB VRAMを使用します。
HumanEvalの5ポイント差は、ベンチマークが示す以上に本番コードにとって重要です。1,000行のコード生成タスクでは、この5ポイントの差が積み重なります。PythonとTypeScriptのhead-to-headテストでは、Qwen 2.5 CoderはDeepSeek Coder V2に比べ構文エラー~50件、論理バグ~30件少なく生成します。RustやSwiftを含むポリグロット作業ではDeepSeekの言語の幅がこれを相殺しますが、Python単一言語の開発者にとってはQwenが明確なマージンで勝ります。
| モデル | Python (HumanEval) | 言語カバレッジ |
|---|---|---|
| Qwen 2.5 Coder 14B | High-80s | Python, TypeScript, Go |
| DeepSeek Coder V2 | Low-80s | 80以上の言語 |
PythonとTypeScriptが多いプロジェクト、ツール使用、Function CallingにはQwen 2.5 Coder 14Bを選んでください。 そのベンチマーク上のリードは、ほとんどのバックエンドおよびフロントエンド開発者が日常的に行うタスクでの誤った補完の減少に直結します。
RustやSwift、Kotlin、ElixirがPythonと並んで登場するポリグロットのコードベースにはDeepSeek Coder V2を選んでください。また、より長い有効なコンテキストウィンドウを持ちます — 大きなファイルをレビューのために貼り付けるときに便利です。Mistralやその他のローカルコーディングオプションとの詳細な比較については、Qwen Coder対DeepSeek対Mistralガイドをご覧ください。
ワークフローの詳細として：Qwen 2.5 Coder 14BはネイティブのFunction Callingサポートが強力で、コード生成中に外部ツールを呼び出すエージェントや構造化出力パイプラインを構築する場合に重要です。
両モデルともデフォルトのOllama設定で32Kトークンのコンテキストウィンドウをサポートします。DeepSeek Coder V2は16K–32Kコンテキスト長でわずかに優れたリコールを維持します — レビューやリファクタリングのためにファイル全体を貼り付けるときに便利です。Qwen 2.5 Coderは20K tokens以降で軽微な劣化を示しますが、その範囲内では強力なパフォーマンスを発揮します。
ollama run qwen2.5-coder:14b-instruct-q4_K_M、DeepSeekはollama run deepseek-coder-v2:16b-q4_K_Mです。