Najlepsze lokalne LLM-y do kodowania w 2026, według progu VRAM

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja 2026-08-04 · Wartości sprzętowe wyliczone naszym silnikiem VRAM

Na karcie 24 GB (RTX 3090/4090) najlepsze lokalne modele do kodowania to Qwen 3.6 27B i Qwen 2.5 Coder 32B, a Devstral-2 22B jako specjalista od pracy agentowej. Najlepszy koder do pobrania w ogóle to Qwen3-Coder 80B-A3B — pod względem VRAM-u klasa stacji roboczej, ale 3B aktywnych parametrów trzyma go szybkim. Na 8 GB uruchom Qwen3-Coder 8B. Każda liczba poniżej pochodzi z naszego modułu obliczeniowego, nie ze stron marketingowych.

Większość zestawień „najlepszy LLM do kodowania” ustawia w kolejce modele, których nikt u siebie nie uruchomi. To jest posortowane odwrotnie: według progu sprzętowego, który faktycznie masz. Każda tabela pokazuje autentyczne zapotrzebowanie modelu na VRAM przy Q4_K_M — ta sama matematyka stoi za naszym kalkulatorem zgodności GPU — plus próg karty i najmniejszą konfigurację pamięci zunifikowanej Maca, w której model się mieści.

Dwie rzeczy przed tabelami. Po pierwsze, modele do kodowania dzielą się na kodery agentowe (zbudowane po to, żeby prowadzić pętlę edycji w Continue, Cline albo Aiderze — liczy się tu SWE-bench) i modele do autouzupełniania (małe, dostrojone pod fill-in-the-middle, oceniane po opóźnieniu). Poważne lokalne konfiguracje mają po jednym z każdej kategorii. Po drugie, czołówka zmienia się szybko: datowaną migawkę całego krajobrazu, do której da się odesłać, znajdziesz w naszym Raporcie o lokalnej AI #2: najlepsze otwarte modele do kodowania — ta strona pilnuje pytania wiecznie aktualnego: co uruchomić na danym progu.

Najlepsze kodery, jakie da się pobrać (poziom stacji roboczej)

Szczyt możliwości otwartych wag. Żeby zmieściły się w całości w VRAM-ie, potrzebują zestawu z kilkoma kartami albo dużej pamięci zunifikowanej — ale zerknij na sztuczkę z offloadem MoE pod tabelą.

Sztuczka z offloadem MoE. Modele MoE o niewielkiej liczbie aktywnych parametrów potrzebują w VRAM-ie tylko *aktywnych* ekspertów. Z offloadem ekspertów w llama.cpp Qwen3-Coder 80B-A3B ruszy już na jakichś 8 GB VRAM plus 32 GB RAM-u systemowego — wolniej niż w wariancie z tabeli, gdzie wszystko siedzi w VRAM-ie, ale zamienia to „model dla stacji roboczej” w coś, z czego dobrze doposażony w RAM pecet do gier naprawdę skorzysta. Tabela pokazuje wariant z całością w VRAM-ie, czyli ten najszybszy.

Najlepsze modele do kodowania na karty 16–24 GB

Złoty środek wśród kart konsumenckich — RTX 3090/4090, RX 7900 XTX albo Mac z 32 GB. Tu zaczyna się „postawione u siebie i naprawdę dobre w kodzie”.

Sprawdź licencję, zanim ustandaryzujesz się na jednym modelu. Qwen3-Coder, Qwen 3.6 i Devstral-2 są na Apache 2.0 — komercyjnie za darmo. Codestral 22B ma MNPL (bez produkcji): w domu możesz go spokojnie przetestować, w firmowym obiegu pracy już nie. StarCoder2 wychodzi na BigCode OpenRAIL-M, która dopuszcza użytek komercyjny z ograniczeniami co do zastosowań. Jeśli wybierasz model do pracy, ta kolumna waży tyle samo co wynik w benchmarku.

Małe modele do kodowania (4–12 GB) i autouzupełnianie

Przy podpowiedziach w linii opóźnienie wygrywa z rozmiarem — mały model dostrojony pod FIM tuż przy kursorze bije duży model czatowy, który odpowiada dwie sekundy.

Czołówka, której nie pobierzesz (i kiedy po nią sięgnąć)

Absolutni liderzy otwartych wag — DeepSeek V4-Pro (około 80% na SWE-bench Verified), GLM-5.x i Kimi K2.x, wszystkie na licencji MIT — chcą sprzętu wielokartowego klasy 80 GB. Dla programisty pracującego w pojedynkę to modele do API, nie modele lokalne. Układ, który wygrywa w 2026: szybki lokalny koder do wewnętrznej pętli pracy (autouzupełnianie, drobne edycje, kod, który nie może wyjść na zewnątrz) plus model z czołówki przez API do najtrudniejszych pięciu procent problemów. Nasz katalog chmurowej AI pokazuje, gdzie każdy z tych modeli jest hostowany i ile kosztuje za token.

Jak wybierać z tych tabel. Wychodź od swojego VRAM-u, nie od rankingu: weź największy koder agentowy, który twój próg uciągnie bez zadyszki, dołóż StarCoder2 3B albo Qwen3-Coder 8B do autouzupełniania, jeśli karta ma jeszcze zapas, i sprawdź dokładne dopasowanie do swojego GPU — łącznie z opcjami kwantyzacji i zapasem na długość kontekstu — w kalkulatorze zgodności. Potem wepnij to w edytor według naszego przewodnika krok po kroku.

Sprzęt, który zakładają te progi

Na progu 24 GB lokalne kodowanie robi się naprawdę dobre, a rządzą tam dwie karty: RTX 4090 i używany RTX 3090 jako budżetowa droga do tej samej ilości VRAM-u. Przy budżecie na 16 GB RTX 4060 Ti 16GB uciągnie Devstral-2 22B i Qwen3-Coder 8B obok siebie.

Nie masz sprzętu? Najpierw wynajmij kartę

Sprzęt nie dociąga do modelu, na który masz ochotę? Wynajmij kartę 24–48 GB na godziny za kilka dolarów i przetestuj dokładnie ten model, zanim cokolwiek kupisz.

• RunPod — RTX 4090 ≈ $0.3–0.7/hr, A100/H100 by the hour; serverless per-second billing available
• Vast.ai — Marketplace of hosted GPUs — often the cheapest per hour (interruptible options)
• Lambda — On-demand A100/H100/B200 instances and clusters, per-hour billing

Pełna lista w katalogu chmurowej AI.

Najczęstsze pytania

Co dalej

• Raport o lokalnej AI #2 — krajobraz modeli do kodowania, datowany i do cytowania
• Qwen3-Coder — pełne specyfikacje, kwantyzacje i warianty
• Sprawdź, co uruchomi twoje GPU — darmowy kalkulator zgodności
• Lokalny agent kodujący od zera do działania: Ollama + Qwen3-Coder + VS Code
• Lokalne alternatywy dla GitHub Copilota: co naprawdę go zastępuje offline
• Ocena lokalnego agenta kodującego: benchmarki kłamią, twoje repozytorium nie
• Tool calling przy lokalnych modelach: jak sprawić, by agenty przestały się wykładać na popsutym JSON-ie
• Lokalny asystent kodowania — cały dział