LLM local para código: principais recomendações

Lisa Ernst · 06.10.2025 · Técnica · 5 min

Esta visão geral analisa os LLMs locais atuais para código, que podem ser executados em hardware próprio sem conexão com a nuvem. Critérios importantes são benchmarks verificáveis, requisitos de hardware (VRAM/RAM) e recursos como Code-Infilling. Resumimos o estado e mostramos qual modelo é adequado a qual máquina.

Quelle: Eigene Darstellung

Introdução & Fundamentos

Por “local” entendemos o funcionamento completo de um modelo em hardware próprio, por exemplo via runners como Ollama ou diretamente via llama.cpp/vLLM. Ollama permite pull/run simples, também com quantizações. Quantisierung (por exemplo, GGUF Q4_K_M) reduz consideravelmente a necessidade de memória, geralmente com perda de qualidade moderada.

Para a aplicação prática, os seguintes aspectos são importantes:

• Infilling/FIM: Preenchimento direcionado de lacunas no código, suportado por modelos como StarCoder2 e CodeGemma.
• Janela de contexto: A capacidade de incluir arquivos ou projetos mais longos. Qwen2.5-Coder oferece aqui até 128K tokens.
• Orçamento de tempo de execução: Números aproximados para Ollama são: modelos de 7B requerem pelo menos 8 GB RAM/VRAM, modelos de 13B 16 GB e modelos de 70B 64 GB.

A motivação para operar localmente reside na privacidade, reprodutibilidade, trabalho offline e controle de custos. Fabricantes como BigCode/Hugging Face, Alibaba/Qwen e DeepSeek aceleram o ritmo e a transparência. Ferramentas como Ollama reduzem as barreiras de entrada por meio de pull/run simples e quantização (GGUF/4-bit). Extensões como Continue integram modelos locais diretamente no VS Code/JetBrains.

Estado atual & Modelos

Desde 2024 houve desenvolvimentos significativos na área de LLMs locais para código:

• StarCoder2 (3B/7B/15B): Este modelo trouxe treinamento FIM no The Stack v2 e uma janela de contexto de 16K. A variante 15B übertrifft modelos de tamanho semelhante em várias métricas, como em dieser Veröffentlichung descritos.
• Qwen2.5-Coder (0.5B–32B): Relata resultados de estado da arte (SOTA) em benchmarks de código abertos. A variante 32B-Instruct aponta explicitamente para o ‘SOTA de código aberto’ em EvalPlus, LiveCodeBench e BigCodeBench.
• DeepSeek-Coder-V2: Introduz um design MoE. A versão V2-Lite (16B, ativo 2.4B) oferece 128K de contexto e é destinada ao uso local. A variante V2 maior (236B, ativo 21B) lidera em muitos benchmarks de código, mas não é adequada para hardware de consumo.
• CodeGemma (2B/7B): Focado em Infilling eficiente. A variante 7B está bem documentada, incluindo configuração em 4 bits e tokens FIM.

Para comparações justas, benchmarks com baixa contaminação como LiveCodeBench (cíclico) e EvalPlus (HumanEval+/MBPP+). Hugging Face oferece mais informações sobre isso.

Quelle: nutstudio.imyfone.com

Uma representação visual dos melhores LLMs locais para programação.

Aplicação prática & Integração

A escolha do modelo adequado depende fortemente do hardware disponível e da tarefa pretendida:

• Laptop/8–12 GB VRAM: Qwen2.5-Coder-7B ou CodeGemma-7B. Estes modelos oferecem um Infilling robusto e baixa latência, especialmente em operação de 4 bits.
• 16 GB VRAM: StarCoder2-15B-Instruct ou DeepSeek-Coder-V2-Lite (16B aktiv 2.4B). Um bom equilíbrio entre qualidade e velocidade.
• 24 GB+ VRAM: Qwen2.5-Coder-32B-Instruct. Este modelo é aberto, poderoso e oferece uma grande janela de contexto.
• CPU apenas / iGPU pequena: Gemma/CodeGemma ou menores Qwen-Coder Varianten. A Google demonstra explicitamente a operação na CPU com Ollama.

Para a prática, recomenda-se a integração da IDE com Continue (VS Code/JetBrains) em conjunto com um Ollama-Server. É aconselhável usar ativamente Infilling, em vez de apenas conversar, e realizar comparações A/B com - ou para o seu próprio domínio. EvalPlus - ou LiveCodeBench-Problemen para o seu próprio domínio.

Análise & Avaliação

Fabricantes costumam enfatizar 'open SOTA' (Qwen) ou 'best-in-class' (StarCoder2), o que é parcialmente apoiado por benchmarks, mas também envolve aspectos de marketing. Uma olhada em mehrere Quellen é sensata. A comunidade relata experiências mistas: enquanto alguns setups locais celebram, outros relatam qualidade variável em tarefas de edição, muitas vezes dependentes de prompting, contexto e integração do editor, como hier discutido.

Verificação de fatos: evidências vs. alegações

• Comprovado:
  • 7B/13B/70B Estimativas gerais de RAM para Ollama são amplamente confirmadas na prática.
  • StarCoder2 oferece treinamento FIM, contexto de 16K e fortes resultados de 15B em comparação com modelos de tamanho semelhante (Quelle).
  • Qwen2.5-Coder 32B-Instruct alcança SOTA em benchmarks de código abertos e abrange tamanhos de 0.5B–32B, até 128K de contexto.
  • DeepSeek-Coder-V2-Lite: MoE com 16B (ativo 2.4B), 128K de contexto. A grande variante V2 mostra valores muito altos em benchmarks de código, mas não é adequada para hardware de consumo.
  • CodeGemma 7B: Tokens FIM estão documentados, operação em 4 bits com cerca de 9 GB é possível.
• Não claro / nuances:
  • “1 GB de VRAM por bilhão de parâmetros” é um valor de referência da comunidade, que varia bastante com quantização, comprimento de contexto e offload. As documentações dos modelos/runners são mais precisas ( Qwen, Ollama).
• Falso/Enganoso:
  • “A quantização torna os modelos inutilizáveis.” Em muitos fluxos de trabalho de codificação, 4 bits é um bom compromisso. Perdas de qualidade dependem do modelo, tarefa e tamanho do contexto ( CodeGemma, Qwen).

Quelle: pieces.app

Um diagrama que compara o desempenho de diferentes modelos LLM na área de codificação.

Conclusões & Perspectivas

Para a busca do 'melhor LLM local para codificação' hoje existem opções reais. Com 24 GB+ de VRAM é Qwen2.5-Coder-32B-Instruct a primeira opção entre os modelos abertos. Com 16 GB de VRAM, oferece StarCoder2-15B-Instruct Infilling muito estável e desempenho estável. No segmento 7B, são Qwen2.5-Coder-7B e CodeGemma-7B escolhas pragmáticas: rápidas, econômicas e bem documentadas. DeepSeek-Coder-V2-Lite pontua pela eficiência MoE e por um grande contexto, desde que seja bem quantizado e integrado.

Análise de utilidade

Peso: Desempenho 60 %, ajuste de recursos locais 20 %, recursos da IDE/FIM+Contexto 10 %, licença 10 %. As estimativas de desempenho baseiam-se nos benchmarks/documentos de modelos citados.

• Qwen2.5-Coder-32B-Instruct: 8.4/10 – Desempenho aberto mais alto, grande janela de contexto; requer mais VRAM, mas muito bom para tarefas complexas.
• Qwen2.5-Coder-14B-Instruct: 8.4/10 – Ótima relação custo/benefício, ampla aplicabilidade, licença Apache-2.0.
• DeepSeek-Coder-V2-Lite (16B, aktiv 2.4B): 8.0/10 – MoE eficiente, 128K de contexto; utilizável fortemente quando quantizado.
• StarCoder2-15B-Instruct: 7.9/10 – FIM forte, 16K de contexto, treino transparente; robusto para edição/completação.
• Qwen2.5-Coder-7B-Instruct: 8.0/10 – Móvel/compatível com laptop, boa qualidade com baixa latência; ideal para edições inline.
• CodeGemma-7B: 7.5/10 – Compacto, FIM bem organizado, boa documentação/configurações; forte para autocomplete rápido.

Quem quiser começar hoje, instala Ollama, puxa Qwen2.5-Coder-7B ou StarCoder2-15B, ativa Continue no VS Code e usa Infilling conscientemente. Assim você aproveita imediatamente, sem se prender a um provedor de nuvem.

Perguntas em aberto

A robustez da qualidade do código em várias linguagens de programação e frameworks permanece uma questão em aberto. Benchmarks de rolagem abordam vazamento de dados, mas não oferecem garantia completa ( LiveCodeBench, Hugging Face). Quais métricas correlacionam mais fortemente com a produtividade real no editor (edição/refatoração/contexto do repositório)? Aider Publica benchmarks de edição/refatoração, mas a padronização ainda não está pronta. Para hardware local, permanecem perguntas sobre a configuração ótima de Quantização/Offload; here ajudam os guias de runners e seus próprios microbenchmarks ( Qwen, Ollama).

Quelle: openxcell.com

Uma representação da integração de LLMs no processo de desenvolvimento.