Por el equipo editorial de RunAIatHome. Benchmarks, compatibilidad y guias basadas en pruebas locales.
Mejor modelo de coding en local 2026: Qwen2.5-Coder vs DeepSeek Coder vs CodeLlama
En 2024-2025 los modelos de coding local han alcanzado a GitHub Copilot en tareas de refactorización y análisis de código. La ventaja definitiva: tu código no sale de tu máquina. Cuatro modelos comparados con datos reales de VRAM, velocidad medida en CPU, y contexto — el parámetro que más diferencia hace en proyectos reales.
TL;DR: • Qwen2.5-Coder 32B (92/100 de calidad) es el mejor modelo de coding local y necesita 24 GB de VRAM en Q4 • Con 8–12 GB de VRAM, DeepSeek Coder V2 16B (84/100, 9 GB en Q4) es la alternativa óptima • Tu código nunca sale de tu máquina — la ventaja definitiva frente a GitHub Copilot para proyectos con código propietario
1. Comparativa rápida
El dato que cambia todo: CodeLlama 7B tiene un contexto de solo 16.384 tokens — equivalente a ~12 páginas de código. Los demás llegan a 131.072 tokens (~100 páginas). Esa diferencia hace que CodeLlama sea una opción de último recurso, no una alternativa real. ¿No sabes cuánta VRAM tiene tu GPU? Calcula cuánta VRAM tienes disponible antes de decidir.
| Modelo | Params | VRAM Q4 | Contexto | CPU | Calidad | Licencia |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder 7B | 7B | 4.2 GB | 131K tokens | ✓ 9 tok/s | 80/100 | Apache-2.0 |
| Qwen2.5-Coder 32B | 32B | 19.2 GB | 131K tokens | No viable | 92/100 ★ | Apache-2.0 |
| DeepSeek Coder V2 16B | 16B | 9 GB | 131K tokens | No viable | 84/100 | No comercial |
| CodeLlama 7B | 7B | 4.5 GB | 16K tokens ⚠ | ✓ 8 tok/s | 70/100 | llama-2 |
⚠ CodeLlama: contexto crítico de 16.384 tokens — eso son ~12 páginas de código. No puedes pegar más de un archivo mediano. Qwen2.5-Coder y DeepSeek Coder V2 tienen 131K tokens: puedes pasar un proyecto entero y el modelo entiende las dependencias entre archivos.
El dato que más sorprende: Qwen2.5-Coder 7B corre en CPU a 9 tok/s en un i7 — con contexto de 131K tokens. CodeLlama 7B en CPU da 8 tok/s pero con solo 16K de contexto. Si no tienes GPU, Qwen2.5-Coder 7B es la elección obvia.
2. Por qué el contexto importa para coding
En un modelo de coding, el contexto es el espacio de trabajo. Todo lo que no cabe en él, el modelo no lo ve. Y en proyectos reales, el código que necesitas entender está repartido entre múltiples archivos.
16K tokens (CodeLlama): Puedes pegar un archivo de ~500 líneas. Nada más. Si tu función depende de tipos definidos en otro archivo, el modelo no los ve. Para proyectos reales con imports y dependencias entre módulos: inútil.
131K tokens (Qwen / DeepSeek): Puedes pasar un proyecto mediano completo. El modelo entiende la relación entre archivos, puede refactorizar módulos enteros manteniendo coherencia, y detecta problemas que cruzan fronteras de archivo. Esto es lo que hace útil un asistente de código.
CodeLlama 7B era razonable en 2023 cuando salió. En 2026, con Qwen2.5-Coder 7B disponible gratis, correr en la misma CPU con mejor calidad y 8 veces más contexto, no tiene sentido elegir CodeLlama salvo si no puedes descargar nada más.
3. Instalación con Ollama
Ollama es el camino más rápido. Un comando por modelo, sin configurar CUDA manualmente, sin gestionar entornos virtuales. Si no tienes Ollama instalado, consulta la guía completa de instalación de Ollama.
# Qwen2.5-Coder 7B — opción principal (CPU o GPU ≥6GB)
ollama pull qwen2.5-coder:7b
# Qwen2.5-Coder 32B — máxima calidad (GPU 24GB)
ollama pull qwen2.5-coder:32b
# DeepSeek Coder V2 — alternativa para GPU 12GB
ollama pull deepseek-coder-v2:16b
# CodeLlama 7B — solo si las opciones anteriores no van
ollama pull codellama:7bUna vez descargado, arranca el modelo directamente desde terminal:
# Iniciar sesión interactiva
ollama run qwen2.5-coder:7b
# Ejemplo de prompts útiles para coding:
# "Refactoriza esta función para que sea más legible: [pega tu código]"
# "Añade tests unitarios para esta clase usando pytest: [pega tu código]"
# "Explica qué hace este código y detecta posibles bugs: [pega tu código]"Tip: Ollama detecta automáticamente si tienes GPU disponible. Si no hay GPU, corre en CPU sin configuración adicional. El Qwen2.5-Coder 7B en CPU es el único que da resultados a velocidad conversacional (9 tok/s en i7).
4. Guía de selección: ¿qué modelo te conviene?
La decisión parte de tu hardware, no del modelo. ¿No sabes cuánta VRAM tienes disponible? Calcula con nuestra herramienta antes de descargar nada.
Qwen2.5-Coder 7B Q4 — 9 tok/s medidos en i7, 3.5 GB en disco, contexto de 131K tokens. Primera opción sin GPU, sin debate.
Si el 7B no carga (menos de 4 GB de RAM libre): CodeLlama 7B (4.1 GB Q4, pero contexto 16K). Es el fallback de último recurso.
Qwen2.5-Coder 7B Q4 — 4.2 GB VRAM, velocidad estimada ~50–70 tok/s. La única opción que cabe en GPUs pequeñas. Calidad 80/100 con contexto 131K: completamente funcional para coding asistido.
DeepSeek Coder V2 16B Q4 — 9 GB VRAM, calidad 84/100. Mejor opción si la licencia no comercial no es un problema. Para proyectos personales y open source: perfecto.
Si necesitas licencia libre (uso comercial): Qwen2.5-Coder 7B Q8 — 8.4 GB VRAM, calidad 80/100. Apache-2.0, sin restricciones.
Nota sobre licencias: DeepSeek Coder V2 usa la licencia DeepSeek — no es libre para uso comercial sin revisar los términos. Si usas el modelo en un producto o servicio comercial, verifica la licencia. Qwen2.5-Coder es Apache-2.0: sin restricciones de ningún tipo.
Qwen2.5-Coder 32B Q4 — 19.2 GB VRAM, calidad 92/100. Estado del arte en coding local. Con RTX 3090 o 4090, velocidad estimada ~25 tok/s — suficiente para uso continuo. Contexto de 131K tokens y Apache-2.0.
Para comparar GPUs y cuál soporta mejor cada modelo, compara GPUs para Qwen2.5-Coder 32B con datos reales de VRAM y bandwidth.
5. Rendimiento esperado por hardware
Los valores marcados como "Medido" son datos directos de benchmark. Los "Estimado" se calculan por proporcionalidad a partir del bandwidth de memoria de cada tarjeta — metodología estándar para inferencia LLM donde el cuello de botella es bandwidth, no FLOPS.
| Modelo | Hardware | Velocidad | Fuente |
|---|---|---|---|
| Qwen2.5-Coder 7B Q4 | CPU i7 | 9 tok/s | Medido |
| Qwen2.5-Coder 7B Q4 | RTX 3060 12GB | ~65 tok/s | Estimado |
| Qwen2.5-Coder 32B Q4 | RTX 4090 | ~25 tok/s | Estimado |
| DeepSeek Coder V2 16B Q4 | RTX 4070 Ti 12GB | ~18 tok/s | Estimado |
| CodeLlama 7B Q4 | CPU i7 | 8 tok/s | Medido |
9 tok/s en CPU (Qwen2.5-Coder 7B): Una respuesta de 200 tokens tarda ~22 segundos. Para completar una función o explicar un bloque de código: perfectamente funcional. Para generación continua de código en bucle: mejor esperar a tener GPU.
~25 tok/s en RTX 4090 (Qwen2.5-Coder 32B): Velocidad útil para coding interactivo. Una refactorización de 500 líneas (~400 tokens de output) tarda ~16 segundos. Comparable a la latencia de Copilot en tareas complejas, con la ventaja del contexto local.
6. Integración con VS Code y Cursor
Ollama expone una API REST en http://localhost:11434
compatible con el formato de OpenAI. Eso significa que cualquier extensión que soporte
proveedores custom puede usar tu modelo local.
VS Code con Continue.dev
Continue (gratuito, open source) es la extensión con mejor soporte oficial para Ollama. Qwen2.5-Coder 7B es el modelo con integración más documentada en Continue.dev — la comunidad lo usa como referencia.
- Instalar Continue.dev desde el marketplace de VS Code
- En la configuración de Continue, añadir proveedor Ollama
- Endpoint:
http://localhost:11434 - Seleccionar modelo:
qwen2.5-coder:7boqwen2.5-coder:32b
Cursor
Cursor soporta proveedores custom en Settings > Models > Add Model > Ollama.
Misma URL: http://localhost:11434.
El modelo aparece disponible en el selector de modelos junto con los modelos cloud.
La diferencia práctica con Copilot: el autocompletado inline línea a línea es más fluido con Copilot (latencia de red vs latencia local, si tienes GPU rápida son comparables). Para refactorizaciones largas y análisis de código completo, el modelo local con 131K contexto supera a Copilot en coherencia — ve todo el archivo, no solo el cursor.
7. Preguntas frecuentes
¿Qué modelo de coding local tiene mejor calidad?
Qwen2.5-Coder 32B con quality score 92/100 es el estado del arte. Necesita GPU con 24GB VRAM (RTX 3090 o RTX 4090) para correr en Q4 (19.2 GB). Si tienes GPU de 8–12GB, DeepSeek Coder V2 16B (84/100 en 9 GB Q4) es la mejor alternativa.
¿Puedo usar un modelo de coding sin GPU?
Sí. Qwen2.5-Coder 7B corre en CPU a 9 tokens/segundo en un Intel Core i7 (Q4 cuantización, 3.5 GB en disco). Es suficientemente rápido para completar funciones y refactorizar código. El contexto de 131.072 tokens permite cargar proyectos medianos completos, algo que CodeLlama 7B (16K contexto) no puede.
¿Qwen2.5-Coder o DeepSeek Coder V2?
Depende de tu GPU. Si tienes 12GB VRAM: DeepSeek Coder V2 16B (9 GB Q4, 84/100) gana en calidad. Si tienes 8GB o menos: Qwen2.5-Coder 7B (4.2 GB Q4, 80/100) es la única opción viable. Ojo: DeepSeek Coder V2 tiene licencia no comercial libre — si lo usas en un producto comercial, verifica los términos. Qwen2.5-Coder es Apache-2.0 (sin restricciones).
¿Es mejor que GitHub Copilot para coding local?
Depende de la tarea. En autocompletado línea a línea, Copilot sigue siendo más fluido. En refactorización de bloques grandes y análisis de código completo, Qwen2.5-Coder 32B es comparable o superior. La ventaja definitiva del local: tu código no sale de tu máquina. Para proyectos con código propietario o datos sensibles, el local gana.
¿Cómo integro el modelo de coding con VS Code?
La forma más sencilla es la extensión Continue.dev (gratuita, open source).
Después de instalar Ollama y bajar el modelo, configurar Continue con el
proveedor "Ollama" y el endpoint http://localhost:11434.
Seleccionar el modelo (ej. qwen2.5-coder:7b)
y listo. También funciona con Cursor en Models > Add Model > Ollama.
GPUs recomendadas para coding con IA local
Para coding con Qwen2.5-Coder, velocidad importa tanto como VRAM. Estas GPUs cubren los tres tamaños del modelo:
Hardware recomendado
GPUs verificadas para correr modelos en local — actualizado en 2026.
€399
RTX 4060 Ti 8GB — Para Qwen 2.5 Coder 7B/14B
Pros
- Ideal para Qwen 2.5 Coder 14B
- Bajo consumo 165W
- PCIe 4.0 de alta velocidad
Cons
- 8 GB no alcanza para Qwen 32B
€499
RTX 4070 Super 12GB — Para Qwen 32B Q4
Pros
- Ideal para Qwen 2.5 Coder 32B Q4
- 504 GB/s bandwidth
- Gran eficiencia energética
Cons
- Precio superior a gama media
€269
RTX 3060 12GB — Económica y polivalente
Pros
- Qwen 2.5 Coder 7B Q4 a 32 tok/s
- 12 GB VRAM muy versátiles
- CUDA completo
Cons
- No alcanza para Qwen 32B completo
€1799
RTX 4090 24GB — Para Qwen 72B Q4
Pros
- Qwen 2.5 Coder 72B Q4 completo
- 24 GB VRAM — máximo local
- Ideal para proyectos profesionales
Cons
- Precio premium
- Consumo 450W
Como asociado de Amazon, ganamos una comisión por compras que cumplan los requisitos. Esto no afecta nuestras recomendaciones.
8. Calcula tu caso exacto
Los números de este artículo son el punto de partida. Para tu combinación específica de GPU + modelo + quantización, la calculadora de VRAM te dice si cabe, cuántos tokens/seg obtendrás, y qué pasa si activas offloading a RAM.
Calculadora de VRAM
Selecciona tu GPU y el modelo de coding. La calculadora te dice: si cabe en VRAM, cuántos tokens/seg obtendrás, y la configuración óptima de quantización.
Calcular mi GPU ahora →Hardware recomendado para Qwen2.5-Coder
GPUs verificadas para correr Qwen2.5-Coder en local — actualizado en 2026.
€299
NVIDIA GeForce RTX 4060 8GB
Pros
- Qwen2.5-Coder 7B Q4 a ~35 tok/s
- Ada Lovelace — eficiencia máxima
- Bajo consumo 115W TDP
Cons
- 8 GB — solo modelos hasta 7B Q4
€399
NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 8GB
Pros
- Qwen2.5-Coder 7B con margen
- Mejor bandwidth que RTX 4060
- Ada Lovelace
Cons
- 8 GB VRAM — mismo límite
€269
NVIDIA GeForce RTX 3060 12GB
Pros
- Qwen2.5-Coder 14B Q4 cabe en VRAM
- 12 GB — holgura para modelos de código
- Mejor precio/VRAM del mercado
Cons
- Menos eficiencia energética vs Ada
€499
NVIDIA GeForce RTX 4070 Super 12GB
Pros
- Qwen2.5-Coder 14B Q4 a ~50 tok/s
- 12 GB GDDR6X — rendimiento máximo
- Ideal para desarrollo activo
Cons
- Mayor coste que RTX 3060
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