Qwen3.6、Qwen3-coder、DeepSeek-coderのコーディングベンチマーク比較（ローカル実行）

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで、Qwen3.6、Qwen3-coder、DeepSeek-coderの3モデルを3つのコーディングベンチマークで比較した投稿がありました。すべてOllamaでローカル実行した結果だそうです。ベンチマークのスコアや実用的な注意点など、興味深い内容です。元の投稿はこちら： 皆さんはどのモデルをコーディングに使っていますか？ローカルLLMの性能比較について意見を聞かせてください。

[名無しさん]

ベンチマークの結果って具体的にどんな感じだったんだろう？気になる。

[名無しさん]

よると、Qwen3.6が全体的にバランス良くて、DeepSeek-coderは特定のタスクで強みを発揮したらしい。

[名無しさん]

Qwen3.6って日本語のコーディングもいけるのかな？たまに英語以外だとバグるモデルがあるから。

[名無しさん]

DeepSeek-coderはコード生成に特化してるって聞くけど、Qwen3-coderとどっちがいいんだろ。

[名無しさん]

Ollamaで動かすならメモリ消費も重要だよね。モデルサイズはどれくらい違うの？

[名無しさん]

確かQwen3.6が7B、Qwen3-coderが14B、DeepSeek-coderが6.7Bとかだった気がする。正確な数字は覚えてないけど。

[名無しさん]

ローカルで動かすならプライバシー面が安心だよね。クラウドAPIだとコードが漏れる可能性あるし。

[名無しさん]

でもベンチマークの数字だけ見ても実際の開発現場で役立つかは別問題。自分でテストしてみるのが一番。

[名無しさん]

そうそう、ベンチマークは参考程度にして、実際に自分のコードで試すのが大事。

[名無しさん]

個人的にはDeepSeek-coderのコード補完が好き。軽いし速い。

[名無しさん]

確かにDeepSeek-coderは応答速度が早いよね。でも精度はQwenのほうが上って話もある。

[名無しさん]

こういう比較ってモデルが更新されるとすぐ古くなるから定期的にやってほしいな。

[名無しさん]

Ollamaって設定次第で結構性能変わるから、ベンチマークの再現性が気になる。

[名無しさん]

そうそう、GPUの有無や量子化の設定で全然違うからね。統一条件でテストしてるといいけど。

[名無しさん]

俺はQwen3-coder使ってるけど、リファクタリングとか結構得意だよ。

[名無しさん]

Qwen3-coderって学習データにコードが多く含まれてるからかな？長いコードも処理できるし。

[名無しさん]

結局、用途次第だよね。プロトタイプならDeepSeek、本番はQwenって感じで使い分けてる。

[投稿者]

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