LLM locali per codice: migliori raccomandazioni

Lisa Ernst · 06.10.2025 · Tecnica · 5 min

Questa panoramica esamina i LLM locali per codice attuali, che possono essere eseguiti sull'hardware proprio senza collegamento cloud. Decisivi sono benchmark verificabili, requisiti hardware (VRAM/RAM) e funzionalità come Riempimento del codice. Riassumiamo lo stato e mostriamo quale modello si adatta a quale macchina.

Quelle: Eigene Darstellung

Introduzione e principi

Per “locale” intediamo l’esecuzione completa di un modello sul proprio hardware, ad esempio tramite runner come Ollama o direttamente tramite llama.cpp/vLLM. Ollama consente un semplice pull/run, anche con quantizzazioni. Quantisierung (ad es. GGUF Q4_K_M) riduce notevolmente la memoria richiesta, di solito con una perdita di qualità moderata.

Per l'applicazione pratica sono importanti i seguenti aspetti:

• Riempimento: Riempimento mirato delle lacune nel codice, supportato da modelli quali StarCoder2 e CodeGemma.
• finestra di contesto: La capacità di includere file o progetti più lunghi. Qwen2.5-Coder offre qui fino a 128K token.
• Budget di esecuzione: Stime indicative per Ollama sono: i modelli da 7B richiedono almeno 8 GB RAM/VRAM, i modelli da 13B 16 GB e i modelli da 70B 64 GB.

La motivazione per l'esecuzione locale risiede nella riservatezza, riproducibilità, lavoro offline e controllo dei costi. Produttori come BigCode/Hugging Face, Alibaba/Qwen e DeepSeek aumentano la velocità e la trasparenza. Strumenti come Ollama riducono le barriere di ingresso con semplice Pull/Run e quantizzazione (GGUF/4-Bit). Estensioni come Continue integrazione dei modelli locali direttamente in VS Code/JetBrains.

Stato attuale e modelli

Dallo scorso 2024 ci sono stati sviluppi significativi nel campo degli LLM locali per codice:

• StarCoder2 (3B/7B/15B): Questo modello ha portato l'addestramento FIM su The Stack v2 e una finestra di contesto di 16K. La variante da 15B übertrifft modelli di dimensioni simili su molti benchmark, come in dieser Veröffentlichung descritti.
• Qwen2.5-Coder (0.5B–32B): Segnala risultati all’avanguardia (SOTA) su benchmark di codice aperti. La variante 32B-Instruct mira esplicitamente a “SOTA open-source” in EvalPlus, LiveCodeBench e BigCodeBench.
• DeepSeek-Coder-V2: Introduce un design MoE. La versione V2-Lite (16B, attiva 2.4B) offre 128K contesto e è progettata per l'uso locale. La variante V2 più grande (236B, attiva 21B) guida molti benchmark di codice, ma non è adatta all'hardware consumer.
• CodeGemma (2B/7B): Incentrato sull'infilling efficiente. La variante 7B è ben documentata, inclusa l'impostazione a 4 bit e i token FIM.

Per confronti equi si stanno affermando benchmark a contaminazione bassa come LiveCodeBench (rollanti) e EvalPlus (HumanEval+/MBPP+). Hugging Face fornisce ulteriori informazioni a riguardo.

Quelle: nutstudio.imyfone.com

Una rappresentazione visiva dei migliori LLM locali per la programmazione.

Applicazioni pratiche e integrazione

La scelta del modello giusto dipende fortemente dall'hardware disponibile e dall'incarico previsto:

• Laptop/8–12 GB VRAM: Qwen2.5-Coder-7B oppure CodeGemma-7B. Questi modelli offrono un forte riempimento e bassa latenza, soprattutto in funzionamento a 4 bit.
• 16 GB VRAM: StarCoder2-15B-Instruct oppure DeepSeek-Coder-V2-Lite (16B aktiv 2.4B). Un buon equilibrio tra qualità e velocità.
• 24 GB+ VRAM: Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Questo modello è open source, potente e offre una grande finestra di contesto.
• Solo CPU/IGPU piccola: Gemma/CodeGemma o più piccoli Qwen-Coder Varianten. Google dimostra esplicitamente l'esecuzione su CPU con Ollama.

Per l'uso pratico è consigliata l'integrazione IDE con Continue (VS Code/JetBrains) in combinazione con un Ollama-Server. È consigliabile utilizzare attivamente l'infilling anziché semplicemente chattare, e confronti A/B con EvalPlus - o LiveCodeBench-Problemen per il proprio dominio.

Analisi e valutazione

I produttori spesso sottolineano “open SOTA” (Qwen) o “best-in-class” (StarCoder2), che è supportato in parte da benchmark, ma includono anche aspetti di marketing. Uno sguardo su mehrere Quellen è quindi consigliabile. La community riporta esperienze miste: mentre alcuni set-up locali festeggiano, altri riportano qualità variabile nelle attività di editing, spesso dovuta a prompting, contesto e integrazione dell'editor, come hier discutono.

Verifica dei fatti: prove vs. affermazioni

• Provato:
  • 7B/13B/70B Stime approssimative di RAM per Ollama sono ampiamente confermate nella pratica.
  • StarCoder2 offre addestramento FIM, contesto di 16K e forti risultati 15B rispetto a modelli di dimensioni simili (Quelle).
  • Qwen2.5-Coder 32B-Instruct rivendica SOTA su benchmark di codice aperti e copre dimensioni da 0.5B a 32B, fino a 128K contesto.
  • DeepSeek-Coder-V2-Lite: MoE con 16B (attiva 2.4B), 128K contesto. La grande variante V2 mostra valori molto alti nei benchmark di codice, ma non è adatta all'hardware consumer.
  • CodeGemma 7B: I token FIM sono documentati; l'operatività a 4 bit è possibile con circa 9 GB.
• Non chiaro / sfumato:
  • "1 GB VRAM per miliardo di parametri" è una stima della comunità, che varia notevolmente in base a quantizzazione, lunghezza del contesto e offload. La documentazione di modelli/runner è qui più precisa ( Qwen, Ollama).
• Falso / fuorviante:
  • "La quantizzazione rende i modelli inutilizzabili." In molti workflow di coding, il 4-bit è un buon compromesso. Le perdite di qualità dipendono dal modello, dall'attività e dalla lunghezza del contesto ( CodeGemma, Qwen).

Quelle: pieces.app

Un grafico che confronta le prestazioni di diversi modelli LLM nel campo del coding.

Conclusioni e prospettive

Per la ricerca del “miglior LLM locale per il coding” ci sono oggi vere opzioni. Per 24 GB+ VRAM è Qwen2.5-Coder-32B-Instruct la prima scelta tra i modelli open source. Su 16 GB VRAM fornisce StarCoder2-15B-Instruct riempimento molto rotondo e prestazioni stabili. Nel segmento 7B sono Qwen2.5-Coder-7B e CodeGemma-7B scelte pragmatiche: veloci, economiche e ben documentate. DeepSeek-Coder-V2-Lite vanta l'efficienza MoE e un ampio contesto, purché sia quantizzato e integrato correttamente.

Analisi di valore

Ponderazione: Prestazioni 60%, adattamento alle risorse locali 20%, Caratteristiche IDE/Riempimento+Contesto 10%, Licenza 10%. Le stime delle prestazioni si basano sui benchmark citati/documenti dei modelli.

• Qwen2.5-Coder-32B-Instruct: 8.4/10 – Massima performance open source, grande finestra di contesto; richiede più VRAM, ma molto forte per compiti complessi.
• Qwen2.5-Coder-14B-Instruct: 8.4/10 – Ottimo rapporto prezzo/prestazioni, ampia applicabilità, licenza Apache-2.0.
• DeepSeek-Coder-V2-Lite (16B, aktiv 2.4B): 8.0/10 – MoE efficiente, 128K contesto; fortemente quantizzabile.
• StarCoder2-15B-Instruct: 7.9/10 – FIM-robusto, contesto 16K, addestramento trasparente; robusto per editing/completion.
• Qwen2.5-Coder-7B-Instruct: 8.0/10 – Mobile/compatibile con laptop, buona qualità con bassa latenza; ideale per editing inline.
• CodeGemma-7B: 7.5/10 – Snello, FIM molto ordinato, buona documentazione/impostazioni; forte per l'autocompletamento rapido.

Chi vuole iniziare oggi, installa Ollama, effettua pull Qwen2.5-Coder-7B o StarCoder2-15B, attiva Continue in VS Code e utilizza consapevolmente l'infilling. Così si ottiene subito beneficio senza legarsi a un provider cloud.

Domande aperte

La robustezza della qualità del codice tra diversi linguaggi di programmazione e framework rimane una domanda aperta. I benchmark rolling affrontano la perdita di dati, ma non rappresentano una garanzia completa ( LiveCodeBench, Hugging Face). Quali metriche sono le più correlate alla produttività effettiva nell'editor (Edit/Refactor/Repo-context)? Aider Viene pubblicato Editing-/Refactor-Benchmarks, ma la standardizzazione è ancora in fase. Per l'hardware locale rimangono domande sull'impostazione ottimale di quant/Offload; qui aiutano le guide dei runner e i propri microbenchmark ( Qwen, Ollama).

Quelle: openxcell.com

Una rappresentazione dell'integrazione degli LLM nel processo di sviluppo.