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DeepSeek vs Qwen本地编程2026：哪个更好？

··Hans Kuepper 作者 · PromptQuorum创始人，多模型AI调度工具 · PromptQuorum
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在本地编程中，Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B综合最优——它在HumanEval上领先，达到约88.4%，高于DeepSeek-Coder-V2-Lite的约83.5%，可在单张RTX 4090 24GB上运行（10-14 tok/s）。DeepSeek-Coder位居次席：在仓库级和fill-in-the-middle（FIM）自动补全方面略胜一筹，但其顶级模型DeepSeek-V3（236B MoE）需要API访问或多GPU服务器。两者均优于旧参考模型CodeLlama和Llama 3，后两者在当前所有编程基准测试中均落后。

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关键要点

  • Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B在HumanEval上领先（约88.4% vs DeepSeek-Coder-V2-Lite约83.5%），是最佳全本地编程LLM——可装入RTX 4090 24GB，在Rust和C++方面表现出色
  • DeepSeek-Coder位居次席——在仓库级和fill-in-the-middle自动补全方面略胜一筹，但其顶级模型DeepSeek-V3（236B MoE）无法在消费级硬件上本地运行
  • CodeLlama和Llama 3是旧参考模型，在当前所有编程基准测试中均落后于Qwen和DeepSeek
  • DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可本地运行，适合算法推理，但自动补全比Qwen3-Coder慢
  • 经济选择：Qwen3-Coder 14B（RTX 4060 Ti 16GB），Q4_K_M量化下16-18 tok/s
  • IDE集成（Continue.dev、Cline）：Qwen通过Ollama直接可用；DeepSeek-V3需配置API密钥

📍 简单一句话

Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B是2026年最佳全本地编程LLM并在HumanEval上领先；DeepSeek-Coder位居次席，在仓库级和fill-in-the-middle自动补全方面略胜一筹。

💬 简单来说

如果代码不能离开本机：使用Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B——它在HumanEval编程测试中得分最高。DeepSeek-Coder紧随其后，在既有文件内补全代码（fill-in-the-middle）方面稍好一些，但其最强模型需要云端API访问。

基准测试结果——HumanEval、LiveCodeBench和SWE-bench

HumanEval衡量单函数Python代码生成能力。LiveCodeBench衡量含2023-2026测试用例的竞赛编程题。SWE-bench衡量真实GitHub问题解决能力。 所有分数均为pass@1（单次尝试）。

模型HumanEvalLiveCodeBenchSWE-bench Lite最擅长
Qwen2.5-Coder / Qwen3-Coder 32B（本地）88.4%43.6%42.5%HumanEval、Rust、C++、重构
DeepSeek-V3（API）82.4%43.8%42.0%仓库级、大规模
DeepSeek-Coder-V2-Lite（本地）83.5%40.1%39.6%fill-in-the-middle自动补全
DeepSeek-R1（API）79.8%47.3%49.2%算法推理
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（本地）72.6%39.4%36.8%本地推理任务
Qwen3-Coder 14B（本地）80.2%33.6%28.4%自动补全、经济选择
Qwen3-Coder 7B（本地）68.9%26.8%21.2%超经济单行补全
CodeLlama 34B（本地，参考）48.8%19.4%14.2%仅作旧版基线

DeepSeek-V3/R1与Qwen2.5-Coder的分数为官方公布数据；Qwen2.5-Coder 32B在HumanEval上领先，达约88.4%。CodeLlama和Llama 3是旧参考模型，在每项基准测试中均落后于当前编程模型。本地分数在我们的RTX 4090测试机上以Q4_K_M量化、通过Ollama 0.7.0（CUDA 12.4）测得。

相关指南

  • Qwen本地部署生产指南: /zh/power-local-llm/qwen-local-deployment-complete-guide-2026
  • Continue.dev vs Cline vs Aider比较: /zh/power-local-llm/continue-dev-vs-cline-vs-aider-local
  • 用本地LLM替换GitHub Copilot: /zh/power-local-llm/replace-github-copilot-with-local-llm
  • 2026年最佳本地编程模型: /zh/power-local-llm/best-local-coding-models-2026
  • 2026年最佳本地推理模型 — 推理Distill（非编程）指南: /zh/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026
  • 2026年本地LLM最佳IDE插件推荐（VS Code & JetBrains） -- 连接本地编程模型的VS Code和JetBrains插件
  • Qwen本地部署完整指南2026：Docker、API服务器、多GPU配置 -- 将Qwen编程模型部署为持久化本地服务器

常见问题

能在GPU上本地运行DeepSeek-V3吗？

不能，消费级硬件不行。DeepSeek-V3是236B MoE模型，即使INT4量化也需要约140GB显存——相当于6张NVIDIA A100 80GB。本地可运行的替代方案：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B（需RTX 4090 24GB）或更小的蒸馏版本。

Continue.dev最适合哪个本地模型？

Qwen3-Coder 14B（RTX 4060 Ti 16GB）提供最佳速度和质量平衡（14-18 tok/s），适合IDE自动补全。有RTX 4090的话，选Qwen3-Coder 32B可显著提升多文件重构效果。

DeepSeek-V3 API价格与本地Qwen相比如何？

DeepSeek-V3 API（2026年7月）：输入100万token约2元人民币，输出100万token约8元。典型IDE使用量下月费约50-60元。本地运行Qwen3-Coder 32B（RTX 4090）每天电费约0.3-0.5元加硬件摊销。

Qwen3-Coder支持函数调用（function calling）吗？

支持。Qwen3-Coder 14B和32B支持函数调用和结构化JSON输出，这是Cline和Aider等智能编程工具的必要条件。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B未专门优化函数调用——对于智能工具，Qwen3-Coder是更好的选择。

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