想本地部署个编程模型，打开模型库一看：Qwen3-Coder、DeepSeek、GLM、CodeGeeX……名字一堆，参数从几十亿到几千亿都有，价格和硬件要求天差地别。选错了，要么跑不动，要么效果拉胯。2026年这个时间点，开源编程模型的格局其实很清楚，按用途选就行。
第一梯队看三个家族。阿里Qwen3-Coder主打智能体编程和仓库级工程，最大的480B-A35B版本（总参数4800亿、每token只激活350亿）在SWE-bench上约70分，256K上下文，Apache 2.0协议随便商用，缺点是本地跑要250GB左右内存，那是数据中心的事。它家30B-A3B版本单张高端显卡就能跑，个人开发者首选。
DeepSeek家族强在“代码+推理”二合一，最新的V3.2/V4系列MIT协议，上下文拉到128K甚至1M，写复杂算法题、多步骤逻辑推理是强项。本地小模型方面，DeepSeek-Coder 6.7B/33B是经典选择。智谱GLM这边，GLM-4.7是终端操作和智能体编码的特长生，SWE-bench 73.8%、Terminal-Bench 41%，都是公开数据；GLM-5系列更大，744B总参数，面向大团队。
站长落地怎么选？给个直接的参考：
# 场景一：单机离线补全，机器一般（8-16GB内存）
ollama pull deepseek-coder:6.7b
# 场景二：单卡（16GB+显存）追求效果，做智能体编码
ollama pull qwen3-coder:30b-a3b-instruct # 以ollama实际标签为准
# 场景三：代码+推理都要，API调用的性价比之选
# 用DeepSeek官方API，模型选deepseek-chat（V3.2/V4系列）
# 场景四：终端操作、自动改代码跑测试的智能体
# 优先GLM-4.7或Qwen3-Coder，配Cline/Continue使用
最后提醒两件事。第一，别迷信benchmark分数，同一个模型在不同框架（vLLM、llama.cpp、Ollama）下的实际表现有差异，拿自己的代码库跑一遍最靠谱。第二，看协议：Apache 2.0和MIT基本随便商用，有的模型带附加条款（比如非商用或用户数限制），商用前查清楚，这跟选型本身一样重要。
一句话总结：个人本地用，DeepSeek-Coder 6.7B起步、Qwen3-Coder 30B-A3B进阶；要智能体自动干活，GLM-4.7或Qwen3-Coder；走API不差钱，DeepSeek官方API性价比最高。先小后大，跑通了再升级，别一上来就追最大参数。
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