Die 5 besten kleinen KI-Codierungsmodelle, die Sie lokal ausführen können

Bild vom Autor

# Einführung

Agentencodierende CLI-Instruments sind in allen KI-Entwickler-Communities auf dem Vormarsch und die meisten ermöglichen mittlerweile die mühelose Ausführung lokaler Codierungsmodelle über Ollama oder LM Studio. Das bedeutet, dass Ihr Code und Ihre Daten privat bleiben, Sie offline arbeiten können und Cloud-Latenz und Kosten vermeiden.

Noch besser ist, dass die heutigen Small Language Fashions (SLMs) überraschend leistungsfähig sind und bei alltäglichen Codierungsaufgaben oft mit größeren proprietären Assistenten mithalten können, während sie auf Verbraucherhardware schnell und leichtgewichtig bleiben.

In diesem Artikel besprechen wir die fünf besten kleinen KI-Codierungsmodelle, die Sie lokal ausführen können. Jedes lässt sich reibungslos in gängige CLI-Coding-Brokers und VS-Code-Erweiterungen integrieren, sodass Sie Ihrem Workflow KI-Unterstützung hinzufügen können, ohne dabei Privatsphäre oder Kontrolle zu beeinträchtigen.

# 1. gpt-oss-20b (Hoch)

gpt-oss-20b ist das kleine offene Argumentations- und Codierungsmodell von OpenAI, das unter der freizügigen Apache 2.0-Lizenz veröffentlicht wird, sodass Entwickler es auf ihrer eigenen Infrastruktur ausführen, überprüfen und anpassen können.

Mit 21B Parametern und einer effizienten Expertenmischung liefert es eine Leistung, die mit proprietären Reasoning-Modellen wie o3-mini bei gängigen Codierungs- und Reasoning-Benchmarks vergleichbar ist, und passt gleichzeitig auf Client-GPUs.

Gpt-oss-20b ist für STEM, Codierung und Allgemeinwissen optimiert und eignet sich besonders intestine für lokale IDE-Assistenten, Agenten auf dem Gerät und Instruments mit geringer Latenz, die starke Argumentation ohne Cloud-Abhängigkeit benötigen.

Bild von Einführung in gpt-oss | OpenAI

Hauptmerkmale:

• Open-Weight-Lizenz: Es ist kostenlos, es kommerziell zu nutzen, zu ändern und selbst zu hosten.
• Starke Codierung und Device-Nutzung: unterstützt Funktionsaufrufe, Python-/Device-Ausführung und Agenten-Workflows.
• Effiziente MoE-Architektur: Insgesamt 21 Milliarden Parameter mit nur ca. 3,6 Milliarden aktiven professional Token für schnelle Rückschlüsse.
• Argumentation im langen Kontext: Native Unterstützung für bis zu 128.000 Token für große Codebasen und Dokumente.
• Vollständige Gedankenkette und strukturierte Ergebnisse: Gibt überprüfbare Argumentationsspuren und schemaausgerichtetes JSON für eine robuste Integration aus.

# 2. Qwen3-VL-32B-Instruct

Qwen3-VL-32B-Anleitung ist eines der Prime-Open-Supply-Modelle für codierungsbezogene Arbeitsabläufe, die auch visuelles Verständnis erfordern, was es besonders nützlich für Entwickler macht, die mit Screenshots, UI-Abläufen, Diagrammen oder in Bildern eingebettetem Code arbeiten.

Es basiert auf einem multimodalen 32B-Rückgrat und kombiniert starkes Denken, klares Befolgen von Anweisungen und die Fähigkeit, visuelle Inhalte in realen technischen Umgebungen zu interpretieren. Dies macht es wertvoll für Aufgaben wie das Debuggen anhand von Screenshots, das Lesen von Architekturdiagrammen, das Extrahieren von Code aus Bildern und die Bereitstellung von Schritt-für-Schritt-Programmierhilfe mit visuellem Kontext.

Bild von Qwen/Qwen3-VL-32B-Anleitung

Hauptmerkmale:

• Verständnis des visuellen Codes: Verständnis der Benutzeroberfläche, Codeausschnitte, Protokolle und Fehler direkt aus Bildern oder Screenshots.
• Diagramm- und UI-Verständnis: interpretiert Architekturdiagramme, Flussdiagramme und Schnittstellenlayouts für technische Analysen.
• Starke Argumentation für Programmieraufgaben: Unterstützt detaillierte Erklärungen, Debugging, Refactoring und algorithmisches Denken.
• Auf Entwickler-Workflows abgestimmte Anweisungen: kümmert sich um Multi-Flip-Codierungsdiskussionen und schrittweise Anleitungen.
• Offen und zugänglich: Vollständig verfügbar auf Hugging Face für Selbsthosting, Feinabstimmung und Integration in Entwicklertools.

# 3. Aprilel-1.5-15b-Denker

April‑1,5‑15B‑Denker ist ein offenes, argumentationszentriertes Codierungsmodell von ServiceNow-AI, das speziell für die Bewältigung realer Softwareentwicklungsaufgaben mit transparentem „Assume-then-code“-Verhalten entwickelt wurde.

Mit 15 Milliarden Parametern ist es für den Einsatz in praktischen Entwicklungsworkflows konzipiert: IDEs, autonome Code-Agenten und CI/CD-Assistenten, wo es vorhandenen Code lesen und darüber nachdenken, Änderungen vorschlagen und seine Entscheidungen im Element erläutern kann.

Bei der Schulung liegt der Schwerpunkt auf schrittweiser Problemlösung und Code-Robustheit. Dadurch ist es besonders nützlich für Aufgaben wie die Implementierung neuer Funktionen aus Spezifikationen in natürlicher Sprache, das Aufspüren subtiler Fehler in mehreren Dateien und das Generieren von Checks und Dokumentationen, die den Requirements des Unternehmenscodes entsprechen.

Screenshot von Künstliche Analyse

Hauptmerkmale:

• Reasoning-First-Codierungsworkflow: „denkt explizit laut“, bevor Code ausgegeben wird, und verbessert so die Zuverlässigkeit bei komplexen Programmieraufgaben.
• Starke mehrsprachige Codegenerierung: schreibt und bearbeitet Code in den wichtigsten Sprachen (Python, JavaScript/TypeScript, Java usw.) unter Berücksichtigung von Redewendungen und Stil.
• Tiefes Verständnis der Codebasis: Kann größere Snippets lesen, Logik über Funktionen/Dateien hinweg verfolgen und gezielte Korrekturen oder Refaktorierungen vorschlagen.
• Integriertes Debugging und Testerstellung: hilft beim Auffinden von Fehlern, beim Vorschlagen minimaler Patches und beim Generieren von Unit-/Integrationstests zum Schutz vor Regressionen.
• Offenes Gewicht und selbsthostbar: Verfügbar auf Hugging Face für die Bereitstellung vor Ort oder in der privaten Cloud, passend in sichere Unternehmensentwicklungsumgebungen.

# 4. Seed-OSS-36B-Instruct

Seed-OSS-36B-Instruct ist ByteDance-Seeds Flaggschiff-Sprachmodell mit offener Gewichtung, das für Hochleistungscodierung und komplexe Argumentation im Produktionsmaßstab entwickelt wurde.

Mit einer robusten 36B-Parameter-Transformator-Architektur liefert es eine starke Leistung bei Software program-Engineering-Benchmarks und generiert, erklärt und debuggt Code in Dutzenden von Programmiersprachen und behält dabei den Kontext über lange Repositorys bei.

Das Modell ist an Anweisungen genau abgestimmt, um die Absicht des Entwicklers zu verstehen, Multi-Flip-Coding-Aufgaben zu befolgen und strukturierten, ausführbaren Code mit minimaler Nachbearbeitung zu erstellen, was es preferrred für IDE-Copiloten, automatisierte Codeüberprüfung und Agent-Programmier-Workflows macht.

Screenshot von Künstliche Analyse

Hauptmerkmale:

• Codierungs-Benchmarks: schneidet bei SciCode, MBPP und LiveCodeBench konkurrenzfähig ab und erreicht oder übertrifft größere Modelle hinsichtlich der Codegenerierungsgenauigkeit.
• Breite Sprache: Beherrscht fließend Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++, Rust, Go und beliebte Bibliotheken und passt sich den idiomatischen Mustern in jedem Ökosystem an.
• Kontextbehandlung auf Repository-Ebene: Prozesse und Gründe über mehrere Dateien und lange Codebasen hinweg und ermöglichen Aufgaben wie Fehlertriage, Refactoring und Funktionsimplementierung.
• Effiziente selbsthostbare Inferenz: Die Apache 2.0-Lizenz ermöglicht die Bereitstellung in einer internen Infrastruktur mit optimierter Bereitstellung für Entwicklertools mit geringer Latenz.
• Strukturiertes Denken und Werkzeuggebrauch: kann Gedankenkettenspuren ausgeben und in externe Instruments (z. B. Linters, Compiler) integrieren, um eine zuverlässige, überprüfbare Codegenerierung zu ermöglichen.

# 5. Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ist ein Combination-of-Specialists (MoE)-Argumentationsmodell aus der Qwen3-Familie, das im Juli 2025 veröffentlicht wurde und speziell für die Befolgung von Anweisungen und komplexe Softwareentwicklungsaufgaben optimiert wurde.

Mit insgesamt 30 Milliarden Parametern, aber nur 3 Milliarden aktiven professional Token, liefert es eine Codierungsleistung, die mit viel größeren, dichten Modellen konkurrenzfähig ist und gleichzeitig die praktische Inferenzeffizienz beibehält.

Das Modell zeichnet sich durch mehrstufiges Code-Argumentation, Programmanalyse mit mehreren Dateien und werkzeuggestützte Entwicklungsworkflows aus. Seine Befehlsoptimierung ermöglicht eine nahtlose Integration in IDE-Erweiterungen, autonome Coding-Brokers und CI/CD-Pipelines, bei denen transparente, schrittweise Argumentation von entscheidender Bedeutung ist.

Bild von Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

Hauptmerkmale:

• MoE-Effizienz mit überzeugender Begründung: 30B insgesamt / 3B aktive Parameter professional Token-Architektur bieten ein optimales Rechenleistungsverhältnis für Codierungsunterstützung in Echtzeit.
• Nativer Device- und Funktionsaufruf: Integrierte Unterstützung für die Ausführung von Instruments, APIs und Funktionen in Codierungsworkflows, wodurch Agentenentwicklungsmuster ermöglicht werden.
• 32K-Token-Kontextfenster: Behandelt große Codebasen, mehrere Quelldateien und detaillierte Spezifikationen in einem einzigen Durchgang für eine umfassende Codeanalyse.
• Offene Gewichte: Die Apache 2.0-Lizenz ermöglicht Selbsthosting, Anpassung und Unternehmensintegration ohne Anbieterbindung.
• Spitzenleistung: Wettbewerbswerte bei HumanEval, MBPP, LiveCodeBench und CruxEval, die robuste Codegenerierungs- und Argumentationsfunktionen belegen

# Zusammenfassung

Die folgende Tabelle bietet einen kurzen Vergleich der besten lokalen KI-Codierungsmodelle und fasst zusammen, wofür jedes Modell am besten geeignet ist und warum Entwickler es wählen könnten.

Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Grasp-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Imaginative and prescient ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.