Qwen Coder 대 DeepSeek Coder 2026: 어느 것이 더 낫습니까?
빠른 답변
2026년 로컬 코딩에서는 Coder 계열이 계속 업데이트된 Qwen이 더 나은 기본 선택입니다. Qwen2.5-Coder 14B(9.0 GB)와 DeepSeek-Coder-V2 16B(8.9 GB)는 둘 다 12 GB GPU에 들어가지만, Qwen에는 24 GB 카드용 Qwen3-Coder 30B(19 GB, Apache 2.0, 256K 컨텍스트)도 있습니다. 언어 폭에서는 DeepSeek-Coder-V2가 앞서며, 모델 카드는 338개 프로그래밍 언어를 명시합니다.
- ▸Qwen3-Coder 30B(활성 3.3B, 19 GB): 24 GB 카드용 현재 Qwen 추천
- ▸Qwen2.5-Coder 14B 대 DeepSeek-Coder-V2 16B: 12 GB 카드에서 비교 가능한 조합
- ▸DeepSeek-Coder-V2: 338개 언어 지원, 다만 Ollama 등록은 약 2년 전
핵심 요점
- ✓Qwen2.5-Coder 14B(9.0 GB)와 DeepSeek-Coder-V2 16B(8.9 GB)는 RTX 3060 12 GB에 들어가는 두 모델입니다
- ✓Qwen3-Coder 30B(19 GB)와 Qwen3.6 27B(18–19 GB)는 24 GB 카드용 최신 Qwen 선택지입니다
- ✓DeepSeek-Coder-V2는 338개 프로그래밍 언어를, Qwen2.5-Coder는 40개 이상을 명시합니다
- ✓DeepSeek의 최신 V3 계열 플래그십은 서버급이어서, 일반 소비자용 GPU용 최신 선택지는 Qwen 쪽에 있습니다
모델 크기, 컨텍스트, 라이선스
12 GB GPU에서 실제로 비교할 수 있는 조합은 Qwen2.5-Coder 14B와 DeepSeek-Coder-V2 16B입니다. 둘 다 2024년 세대 모델로, Qwen2.5-Coder 14B의 다운로드는 9.0 GB, DeepSeek-Coder-V2 16B는 8.9 GB입니다.
Qwen3-Coder는 다른 등급입니다. Ollama에서는 30B Mixture-of-Experts 모델(총 30.5B, 활성 3.3B)로만 제공되며 다운로드 19 GB, 기본 컨텍스트 256K이므로, 12 GB 카드가 아니라 24 GB GPU나 통합 메모리가 충분한 Mac을 대상으로 합니다. Qwen3.6 27B(18–19 GB, 256K 컨텍스트, Apache 2.0)는 코딩에 중점을 둔 더 새로운 범용 모델이며, Qwen은 자체 에이전트 환경에서 SWE-bench Verified 77.2를 보고했습니다. 이는 벤더 발표 수치이며 독립 검증이 아닙니다.
Ollama에서 DeepSeek의 더 새로운 소형 코더 모델은 찾지 못했습니다. deepseek-coder-v2 페이지에는 16B와 236B 태그와 약 2년 전의 마지막 업데이트가 표시되며, DeepSeek의 최신 V3 계열 플래그십은 수천억 개의 파라미터를 가져 소비자용 GPU에서는 현실적이지 않습니다.
두 벤더 모두 모델 페이지에서 14B와 16B 모델의 HumanEval 직접 비교를 공개하지 않으므로, 이 페이지는 HumanEval 순위를 제시하지 않습니다. 결정하기 전에 자신의 저장소에서 두 모델을 모두 테스트하십시오.
| 모델 | 크기(활성) | 다운로드 | 컨텍스트 | 라이선스 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder 14B | 14.7B 덴스 | 9.0 GB | 32K(Ollama) | Apache 2.0 |
| DeepSeek-Coder-V2 16B | 16B(활성 2.4B) | 8.9 GB | 160K(Ollama) | DeepSeek 라이선스 |
| Qwen3-Coder 30B | 30.5B(활성 3.3B) | 19 GB | 256K | Apache 2.0 |
| Qwen3.6 27B | 27B 덴스 | 18–19 GB | 256K | Apache 2.0 |
하드웨어와 워크플로에 따른 선택 기준
24 GB GPU가 있거나 19 GB 다운로드와 컨텍스트를 감당할 통합 메모리를 갖춘 Mac이라면 Qwen3-Coder 30B를 선택하십시오. 소비자용 하드웨어에서 실행되는 옵션 중 가장 강력하고, Apache 2.0으로 공개되며, 모델 카드에 OpenAI 호환 도구 정의를 사용하는 도구 호출이 기재되어 있어 코딩 에이전트에 적합합니다.
12 GB로 제한된다면 Qwen2.5-Coder 14B 또는 DeepSeek-Coder-V2 16B를 선택하십시오. 일반 코딩과 Apache 2.0 라이선스에는 Qwen2.5-Coder를, 덜 흔한 언어가 섞인 코드베이스에는 DeepSeek-Coder-V2를 선택하십시오. 모델 카드는 338개 언어를 명시하며, Qwen2.5-Coder 발표는 32B 모델이 40개 이상의 언어에서 우수하다고 밝혔습니다.
컨텍스트: Ollama에서는 DeepSeek-Coder-V2 16B가 더 긴 윈도우(160K, Qwen2.5-Coder는 32K)를 표시하여 큰 파일을 붙여 넣어 검토할 때 유용합니다. 실제로 쓸 수 있는 컨텍스트는 KV 캐시에 남는 VRAM으로 제한되므로, 실제로 들어가는 윈도우를 설정하십시오. 먼저 실행 도구를 고르려면 Ollama 대 LM Studio를 참고하십시오.
Mistral을 포함한 더 넓은 비교는 Qwen Coder 대 DeepSeek 대 Mistral 가이드를, 로컬 코딩 모델 순위는 최고의 로컬 코딩 모델을 참고하십시오.
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ollama run qwen2.5-coder:14b와 ollama run deepseek-coder-v2:16b를 사용합니다. Qwen3-Coder 30B(19 GB)는 12 GB에 전부 들어가지 않아 CPU 오프로딩이 필요하며 더 느립니다.