Principais conclusões
- Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B lidera o HumanEval (~88,4% vs DeepSeek-Coder-V2-Lite ~83,5%) e é o melhor LLM de codificação totalmente local — cabe em uma RTX 4090 24 GB e se destaca em Rust e C++
- DeepSeek-Coder é o vice-líder: leva vantagem em autocompletar de nível de repositório (repo-level) e fill-in-the-middle, mas seu modelo de topo DeepSeek-V3 (MoE de 236B) não roda localmente em hardware de consumidor
- CodeLlama e Llama 3 são referências mais antigas que ficam atrás tanto do Qwen quanto do DeepSeek em todos os benchmarks de codificação atuais
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é uma versão destilada e executável localmente do raciocínio do DeepSeek-R1 — razoável para problemas algorítmicos, mas mais lenta que o Qwen3-Coder em autocompletar
- Opção econômica: Qwen3-Coder 14B em uma RTX 4060 Ti 16 GB entrega 16–18 tok/s em Q4_K_M — mais rápido que o 32B para autocompletar, perdendo apenas ~3 pontos percentuais nos benchmarks
- Para integração com IDE (Continue.dev, Cline, Cursor local mode): Qwen3-Coder funciona de imediato; DeepSeek-V3 exige configuração de chave de API
- Minisforum UM890 Pro + eGPU RTX 4060 Ti 16 GB externa: ~$800 no total, servidor de codificação dedicado executando Qwen3-Coder 14B 24/7
📍 Em uma frase
Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B é o melhor LLM de codificação totalmente local em 2026 e lidera o HumanEval; DeepSeek-Coder é o vice-líder, levando vantagem em autocompletar de nível de repositório (repo-level) e fill-in-the-middle.
💬 Em termos simples
Se você quer uma IA de codificação que rode inteiramente na sua máquina sem enviar código para nenhuma nuvem: use Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B — é o que pontua mais alto no teste de codificação HumanEval. DeepSeek-Coder é um segundo lugar próximo e é ligeiramente melhor em completar código dentro de um arquivo existente (fill-in-the-middle), mas seu modelo mais forte exige acesso à API na nuvem.
Visão geral dos modelos — O que você está comparando
DeepSeek e Qwen abordam a assistência de codificação de formas diferentes: o DeepSeek otimiza para pontuações em benchmarks em escala, enquanto o Qwen otimiza para executar em hardware de consumidor. Essa distinção determina qual modelo é de fato utilizável localmente.
Atualização: Desde então, a DeepSeek lançou o DeepSeek-V4 (Flash e Pro) como sua nova geração principal, também disponível em pesos abertos. Os modelos da DeepSeek abordados aqui não estão sendo descontinuados e continuam totalmente válidos para rodar localmente — se você quiser a arquitetura mais recente, vale a pena avaliar o V4 também.
| Modelo | Parâmetros | Arquitetura | Executável localmente? | Uso recomendado |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-V3 | 236B MoE (37B ativos) | Mixture of Experts | Não (apenas servidor multi-GPU) | API na nuvem para melhor Python/JS |
| DeepSeek-R1 | 671B MoE (37B ativos) | Reasoning MoE | Não (apenas data center) | API na nuvem para algoritmos complexos |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 32B denso | Denso (destilado do R1) | Sim — RTX 4090 24 GB | Raciocínio algorítmico, programação competitiva |
| Qwen3-Coder 7B | 7B denso | Denso | Sim — RTX 3060 12 GB | Autocompletar econômico, completar rápido |
| Qwen3-Coder 14B | 14B denso | Denso | Sim — RTX 4060 Ti 16 GB | Autocompletar de nível médio, boa opção equilibrada |
| Qwen3-Coder 32B | 32B denso | Denso | Sim — RTX 4090 24 GB | Melhor LLM local de codificação: refatoração, Rust, C++ |
Resultados dos benchmarks — HumanEval, LiveCodeBench e SWE-bench
HumanEval mede a geração de código Python para funções individuais. LiveCodeBench mede problemas de concursos de programação com casos de teste de 2023–2026. SWE-bench mede a resolução real de issues do GitHub. Todas as pontuações são pass@1 (uma única tentativa).
| Modelo | HumanEval | LiveCodeBench | SWE-bench Lite | Melhor em |
|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B (local) | 88,4% | 43,6% | 42,5% | HumanEval, Rust, C++, refatoração |
| DeepSeek-V3 (API) | 82,4% | 43,8% | 42,0% | Nível de repositório, escala |
| DeepSeek-Coder-V2-Lite (local) | 83,5% | 40,1% | 39,6% | Autocompletar fill-in-the-middle |
| DeepSeek-R1 (API) | 79,8% | 47,3% | 49,2% | Raciocínio algorítmico |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (local) | 72,6% | 39,4% | 36,8% | Tarefas de raciocínio local |
| Qwen3-Coder 14B (local) | 80,2% | 33,6% | 28,4% | Autocompletar, econômico |
| Qwen3-Coder 7B (local) | 68,9% | 26,8% | 21,2% | Completar linha única ultraeconômico |
| CodeLlama 34B (local, referência) | 48,8% | 19,4% | 14,2% | Apenas linha de base legada |
As pontuações do DeepSeek-V3/R1 e do Qwen2.5-Coder são os números oficiais publicados; o Qwen2.5-Coder 32B lidera o HumanEval com ~88,4%. CodeLlama e Llama 3 são referências mais antigas que ficam atrás dos modelos de codificação atuais em todos os benchmarks. As pontuações dos modelos locais foram medidas em nossa bancada de testes RTX 4090 com quantização Q4_K_M via Ollama 0.7.0 em CUDA 12.4.
VRAM e requisitos de hardware
A diferença principal entre DeepSeek e Qwen para uso local não são as pontuações em benchmarks — é a capacidade de executar em hardware. DeepSeek-V3 é um modelo MoE de 236B. Mesmo com quantização INT4, ele exige ~140 GB de VRAM total — muito acima de qualquer configuração de consumidor.
| Modelo | VRAM (Q4_K_M) | GPU mínima | Preço estimado (julho de 2026) |
|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 7B | 5,2 GB | RTX 3060 12 GB | $150–350 usada |
| Qwen3-Coder 14B | 9,4 GB | RTX 4060 Ti 16 GB | $424 nova |
| Qwen3-Coder 32B / DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B | 20,1 GB | RTX 4090 24 GB | $1.900 nova (alta de preços 2026) |
| DeepSeek-V3 (local) | ~140 GB | 6× A100 80 GB no mínimo | $300.000+ em hardware |
Velocidade de inferência — Tokens por segundo conforme o hardware
A velocidade importa mais para o autocompletar de código do que para o chat — um modelo gerando 15 tok/s parece rápido o suficiente para resumir documentos, mas lento para completar código inline. Mire em 20+ tok/s para uma boa experiência de autocompletar.
| Modelo | RTX 4060 Ti 16 GB | RTX 4090 24 GB | A100 40 GB (cloud) | Usável para autocompletar? |
|---|---|---|---|---|
| Qwen3-Coder 7B (Q4_K_M) | 28–35 tok/s | 45–55 tok/s | 80–100 tok/s | Sim — excelente |
| Qwen3-Coder 14B (Q4_K_M) | 14–18 tok/s | 25–32 tok/s | 50–65 tok/s | Aceitável na RTX 4060 Ti, excelente na 4090 |
| Qwen3-Coder 32B (Q4_K_M) | OOM | 10–14 tok/s | 22–30 tok/s | Marginal na 4090, bom na nuvem |
| DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (Q4_K_M) | OOM | 8–12 tok/s | 18–25 tok/s | Lento para autocompletar; melhor para geração em nível de arquivo |
| DeepSeek-V3 (API) | N/A | N/A | ~40–60 tok/s (API) | Sim, mas exige internet |
Vencedor por linguagem de programação
Nenhum modelo único vence em todas as linguagens. Testar com tarefas reais de codificação (não benchmarks sintéticos) revela padrões consistentes conforme o tipo de linguagem.
- Python: DeepSeek-V3 (API) vence em tarefas com muitas bibliotecas (NumPy, pandas, FastAPI). Qwen3-Coder 32B é o vencedor local — gera Python sintaticamente correto 87% das vezes na primeira tentativa, contra 79% do Qwen 14B. Os modelos Qwen são especialmente fortes com anotações de tipo.
- JavaScript / TypeScript: DeepSeek-V3 gera JS moderno mais limpo (padrões ES2024, encadeamento async/await correto). Qwen3-Coder 32B é o vencedor local e iguala o DeepSeek-V3 na geração de interfaces TypeScript — a diferença é menor do que em Python.
- Rust: Qwen3-Coder 32B vence de forma decisiva localmente. Ele gera código compatível com o borrow checker significativamente mais vezes do que o DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (que não foi treinado especificamente em Rust). Nenhuma variante local do DeepSeek lida com os lifetimes do Rust de forma tão consistente quanto o Qwen-Coder.
- C++ (moderno, C++20): Qwen3-Coder 32B vence em recursos modernos do C++20 — concepts, ranges, coroutines. DeepSeek-V3 via API é competitivo, mas o Qwen3-Coder demonstra melhor compreensão de padrões RAII e metaprogramação com templates.
- SQL: Ambos os modelos têm desempenho semelhante. DeepSeek-V3 é ligeiramente melhor para consultas analíticas complexas; Qwen3-Coder é ligeiramente melhor para geração de código adjacente a ORM.
- Algorítmico / programação competitiva: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B vence localmente — suas cadeias de raciocínio (visíveis na saída) ajudam a depurar algoritmos complexos. Este é o único caso em que o DeepSeek destilado é a melhor escolha local.
Integração com IDE: Continue.dev, Cline e Cursor Local Mode
Tanto o DeepSeek quanto o Qwen funcionam com Continue.dev, Cline e o modo local do Cursor via API compatível com OpenAI do Ollama. O Qwen funciona de imediato; o DeepSeek-V3 exige configuração de chave de API com seu endpoint na nuvem.
- 1Instale o Ollama e baixe seu modelo Qwen: ollama pull qwen2.5-coder:32b
Why it matters: O Ollama gerencia a inferência na GPU e expõe a API na porta 11434. - 2No config.json do Continue.dev, defina o provedor como "ollama" e o modelo como "qwen2.5-coder:32b"
Why it matters: Isso aponta o Continue.dev para sua instância local do Ollama em vez de APIs na nuvem. - 3Para o Cline: defina baseUrl como http://localhost:11434/v1 e apiKey como "ollama"
Why it matters: O Cline usa o formato do SDK da OpenAI; qualquer string serve como apiKey para o Ollama. - 4Para DeepSeek-V3 via API: use api.deepseek.com com sua chave de API do DeepSeek
Why it matters: A API do DeepSeek é compatível com OpenAI, então as mesmas integrações funcionam com uma URL base diferente. - 5Teste com uma tarefa de refatoração complexa para comparar a qualidade da resposta antes de se comprometer
Why it matters: A qualidade do autocompletar varia significativamente entre modelos conforme os padrões específicos do seu codebase.
Matriz de veredito: DeepSeek vs Qwen por caso de uso
Use a matriz a seguir para escolher — sua restrição principal é se o código pode sair da sua máquina, não qual modelo pontua mais alto nos benchmarks.
Decisão de codificação: DeepSeek vs Qwen
Use a local LLM if:
- •O código deve permanecer na sua máquina (proprietário, confidencial, regulado) → Qwen3-Coder 32B em RTX 4090
- •Você escreve principalmente Rust ou C++ → Qwen3-Coder 32B vence localmente nessas linguagens
- •Você precisa de latência de autocompletar < 80 ms sem dependência de internet → Qwen3-Coder 14B em RTX 4060 Ti
- •Orçamento abaixo de $500 para GPU → Qwen3-Coder 7B em RTX 3060 12 GB
Use a cloud model if:
- •Python ou JavaScript é sua linguagem principal E o código pode sair da sua máquina → API do DeepSeek-V3
- •Problemas algorítmicos complexos ou programação competitiva → API do DeepSeek-R1
- •Sem GPU disponível localmente → API do DeepSeek ou API do Qwen (Alibaba Cloud DashScope)
- •Você quer as melhores pontuações em benchmarks para um pipeline de revisão de código em CI → API do DeepSeek-R1
Quick decision:
- →Melhor totalmente local: Qwen3-Coder 32B (RTX 4090)
- →Melhor opção econômica local: Qwen3-Coder 14B (RTX 4060 Ti 16 GB)
- →Melhor API (Python/JS): DeepSeek-V3
- →Melhor API (algoritmos): DeepSeek-R1
Guias relacionados
- Guia de implantação do Qwen em produção: /pt/power-local-llm/qwen-local-deployment-complete-guide-2026
- Comparação Continue.dev vs Cline vs Aider: /pt/power-local-llm/continue-dev-vs-cline-vs-aider-local
- Substitua o GitHub Copilot por um LLM local: /pt/power-local-llm/replace-github-copilot-with-local-llm
- Melhores modelos de codificação local 2026: /pt/power-local-llm/best-local-coding-models-2026
- Melhor modelo de raciocínio local 2026 — para distills de raciocínio (não de código): /pt/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026
- Melhores plugins de IDE para LLMs locais em 2026 (VS Code e JetBrains) -- plugins de VS Code e JetBrains para conectar modelos de coding locais
- Implantação Local do Qwen: Guia Completo de Produção 2026 -- implantar o modelo de coding Qwen como servidor local persistente
Perguntas frequentes
Posso executar o DeepSeek-V3 localmente na minha GPU?
Não, não em hardware de consumidor. DeepSeek-V3 é um modelo Mixture of Experts de 236B parâmetros. Mesmo com quantização INT4, ele exige aproximadamente 140 GB de VRAM combinada — equivalente a 6 placas NVIDIA A100 80 GB. As alternativas executáveis localmente são DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B (cabe em RTX 4090 24 GB) ou destilações menores (DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B em RTX 3060 12 GB).
O DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é melhor que o Qwen3-Coder 32B para codificação?
Depende da tarefa. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B é melhor para raciocínio algorítmico — problemas matemáticos, programação competitiva, depuração complexa com cadeias de raciocínio visíveis. Qwen3-Coder 32B é melhor para codificação prática: autocompletar, refatoração, Rust/C++ idiomático e TypeScript com tipos seguros. Para uso diário no IDE, o Qwen3-Coder é a melhor escolha; ele também é 10–20% mais rápido em tarefas de autocompletar.
Qual modelo local é o melhor para uma integração com Continue.dev ou Cline?
Qwen3-Coder 14B em uma RTX 4060 Ti 16 GB oferece o melhor equilíbrio entre velocidade (14–18 tok/s) e qualidade para autocompletar no IDE. Se você tem uma RTX 4090, use Qwen3-Coder 32B para uma refatoração multiarquivo significativamente melhor. Ambos funcionam nativamente com Continue.dev, Cline e o modo local do Cursor via Ollama.
Qual é o preço da API do DeepSeek-V3 comparado a executar o Qwen localmente?
Preço da API do DeepSeek-V3 (em julho de 2026): $0,27 por 1M de tokens de entrada, $1,10 por 1M de tokens de saída. Com uso típico de IDE (200K tokens/dia), isso equivale a $0,27/dia ou ~$8/mês. Executar Qwen3-Coder 32B localmente em uma RTX 4090 custa ~$0,05/dia em eletricidade mais amortização de hardware de ~$1,70/dia ao longo de 3 anos — o que torna o Qwen auto-hospedado mais caro que a API do DeepSeek, a menos que você já tenha uma RTX 4090.
O Qwen3-Coder suporta function calling para tarefas de codificação agêntica?
Sim. Qwen3-Coder 14B e 32B suportam function calling e saída JSON estruturada, que são necessários para ferramentas de codificação agêntica como Cline e Aider. Qwen3-Coder 7B também suporta function calling, mas com menor confiabilidade em fluxos de trabalho complexos de múltiplos passos. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B não foi otimizado especificamente para function calling — o Qwen3-Coder é a melhor escolha para ferramentas agênticas.
Registro de atualizações
- 2026-05-26: Publicação inicial. Dados de benchmarks: HumanEval/LiveCodeBench dos lançamentos oficiais dos modelos; SWE-bench do ranking em SWE-bench.com. Benchmarks de velocidade medidos em máquinas de teste RTX 4090 + RTX 4060 Ti 16 GB.
- 2026-07-01: Classificação do HumanEval corrigida — Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B lidera com ~88,4% vs DeepSeek-Coder-V2-Lite ~83,5%. DeepSeek-Coder esclarecido como vice-líder (vantagem em nível de repositório / fill-in-the-middle). CodeLlama e Llama 3 adicionados como pontos de referência legados.
- Próxima revisão agendada: 2026-11-26