关键要点
- DeepSeek-V3在Python和JavaScript得分更高，但是236B MoE模型——无法在消费级硬件上本地运行
- Qwen2.5-Coder 32B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-R1-Distill-Qwen-32B可本地运行，适合算法推理，但自动补全比Qwen2.5-Coder慢
- 经济选择：Qwen2.5-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 32B是2026年最佳全本地编程LLM；DeepSeek-V3仅在通过API使用时，在Python和JavaScript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 32B。如果可以接受云端API：DeepSeek-V3对Python和JavaScript稍好一些。
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 | HumanEval | LiveCodeBench | SWE-bench Lite | 最擅长 |
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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？
Qwen2.5-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Qwen2.5-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5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Qwen2.5-Coder 32B（RTX 4090）每天电费约0.3-0.5元加硬件摊销。
Qwen2.5-Coder支持函数调用（function calling）吗？
支持。Qwen2.5-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，Qwen2.5-Coder是更好的选择。