ソフトウェア開発・コーディングのためのローカルLLM選び
なぜこの分野でローカルLLMか
ソースコードや社内リポジトリを外部AIサービスへ無条件に送らずに、手元で補完・レビューできるのがローカルの利点です(利用するサービスの契約・学習利用の有無は各自でご確認ください)。
現状と現実的な構成
この分野は専用モデルの生態系が比較的成熟しており、Qwen-Coder系などコード特化モデルが選択肢になります。新しい世代(Qwen3-Coder系など)も登場しているため、用途と手元のVRAMに合わせて選ぶのが現実的です。
この用途で見るべきベンチマーク
コーディング用途で見るべきは SWE-bench(実バグ修正)や LiveCodeBench です。HumanEvalは飽和しているため差が出にくくなっています。
お使いのPC向けの推奨モデル(VRAM容量別)
各VRAM容量で快適に動く範囲から、この分野向けタグを持つモデルを優先して選んでいます — 性能比較の結果ではなく「収まる範囲での最大候補」です(モデルが増減すれば自動更新)。
| VRAM | 推奨モデル | 種別 |
|---|---|---|
| 8GB | Qwen2.5-Coder 7B 7.62B | 専用 |
| 12GB | Ornith 1.5 9B 9.41B | 専用 |
| 16GB | Qwen2.5-Coder 14B 14.77B | 専用 |
| 24GB | North Mini Code 1.0 30.48B | 専用 |
ご利用にあたって
本ページはローカルLLM環境の選定情報です。生成されたコードの正当性・安全性は必ずご自身で検証してください。
この分野の記述は 2026-07-28 時点の状況に基づく目安です。モデルの状況は変わるため、最新はトップの判定と各モデルページでご確認ください。