Beste lokale LLMs zum Coden: die Wahl von 8 bis 24 GB VRAM

Das beste lokale LLM zum Coden ist aktuell Qwen3 Coder 30B A3B auf einer 24-GB-Karte, Qwen2.5 Coder 14B mit Q4 auf 12–16 GB und Qwen2.5 Coder 7B mit Q4 auf 8 GB. Jedes davon läuft komplett offline, autocompletes und refactored echten Code und kostet nichts pro Token. Wenn deine GPU weniger VRAM hat, als das Modell braucht, geh eine Quant-Stufe runter, bevor du eine Modellgröße runtergehst. Dieser Guide ordnet Modelle VRAM-Klassen zu, vergleicht die beiden Coding-Familien, über die wirklich gestritten wird, und endet mit lauffähigen Befehlen — in etwa fünf Minuten generierst du lokal Code.

Welches lokale LLM solltest du zum Coden auf deiner GPU nehmen?

Wähle zuerst nach VRAM, dann nach Modell — das Modell passt nur, wenn Gewichte plus Kontext in den Speicher passen. Diese Shortlist landet in 2026er Community-Benchmarks und im Alltag immer wieder oben:

VRAM	Modell	Quant	Gewichte auf der Platte	Warum es die Klasse gewinnt
8 GB	Qwen2.5 Coder 7B Instruct	Q4_K_M	~4,7 GB	Bestes Verhältnis von Tokens pro Sekunde zu Qualität für Autocomplete und kleine Refactors
12 GB	Qwen2.5 Coder 14B Instruct	Q4_K_M	~9,0 GB	Edits über ganze Dateien passen in den Kontext; auf einer 3060er-Karte weiterhin 30+ tok/s
16 GB	Qwen3 14B oder gpt-oss-20b	Q4_K_M	~9–12 GB	Besseres Reasoning bei vagen Specs; 4090er-Karten halten es schnell
24 GB	Qwen3 Coder 30B A3B	Q4_K_M	~18,6 GB	MoE: nur ~3B Parameter pro Token aktiv, das Tempo bleibt nutzbar

Zwei Regeln machen diese Tabelle in der Praxis brauchbar:

1. Lass 1–2 GB VRAM Luft für den KV-Cache. Ein 14B-Modell mit Q4 plus 8K-Token-Kontext passt nicht in ein 10-GB-Budget — der Kontext zählt mit.
2. Geh eine Quant-Stufe runter, bevor du eine Modellgröße runtergehst. Q5-/Q4-Quants kosten ein paar Prozent Qualität; ein 7B- statt einem 14B-Modell kostet deutlich mehr.

Wie viel VRAM brauchst du für ein lokales Coding-LLM?

Die ehrliche Faustregel: Benötigter VRAM ≈ quantisierte Gewichte + 0,125 GB pro 1K Tokens Kontext bei 8-Bit-KV-Cache. In klaren Zahlen:

• 8 GB fahren 7B–8B-Modelle mit Q4 bequem. Erwarte Antworten in Autocomplete-Länge, 4K–8K Kontext.
• 12 GB ist der Sweet Spot für 14B mit Q4 — genug Platz für das Modell plus einen realistischen 8K–16K-Coding-Kontext.
• 16 GB öffnet Dense-Modelle der 20B-Klasse und Qwen3 14B mit längerem Kontext.
• 24 GB fährt das Qwen3-Coder-30B-A3B-MoE mit Q4 — das Nächste an einem Cloud-Qualitäts-Coding-Modell, das du selbst hosten kannst.

Nur CPU? Funktioniert — llama.cpp läuft mit einem 7B Q4 gerne auf einem Laptop-Prozessor mit 5–10 tok/s — aber behandle es als Geduldsprobe, kein Daily Driver. Um die Tooling-Seite — welches Tool unter deine Modelle gehört — geht es im Ollama-vs-LM-Studio-Vergleich.

Qwen3 Coder vs. DeepSeek: Was ist besser zum Coden?

Dieses Duell fragen die Autocomplete-Bars wirklich, und die Antwort spaltet sich sauber:

• Qwen3 Coder (30B A3B) ist für die Edit-Schleife gebaut: Es hält die Konventionen des Instruktionsformats für Tool-Calls ein, produziert konsistente Diffs und — der entscheidende Punkt — das MoE-Design aktiviert nur ~3B Parameter pro Token, eine einzelne 24-GB-Karte bekommt also 40–60 tok/s. Für IDE-artige Nutzung ist Responsivität Qualität.
• Die DeepSeek-V3/R1-Linie argumentiert auf höherer Ebene: Architekturentscheidungen, knifflige Algorithmen, mehrstufiges Reasoning. Aber das Flaggschiff hat 600B+ Parameter; lokal läuft es nur stark quantisiert auf Multi-GPU- oder Mac-Unified-Memory-Setups, und es schreibt Prosa über Code schneller als Code selbst.

Lokale Wahl: Qwen3 Coder als Daily Driver, DeepSeek nur, wenn du die Hardware hast, es nahezu in voller Präzision zu hosten. Bei 8–16 GB ist die Debatte müßig — Qwen2.5/3-Coder-Modelle sind das Stärkste, das reinpasst.

Wie läuft das beste lokale Coding-LLM mit Ollama?

Fünf Befehle, von nichts bis zu einer OpenAI-kompatiblen API, die dein Editor nutzen kann:

# 1. Ollama installieren (Linux)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. Modell ziehen, das in deine VRAM-Klasse passt (hier: 8-GB-Karte)
ollama pull qwen2.5-coder:7b

# 3. Interaktiv chatten
ollama run qwen2.5-coder:7b

# 4. Als OpenAI-kompatible API aus jedem Tool nutzen
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions 
  -d '{
    "model": "qwen2.5-coder:7b",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Refactor this fn to be async: add(a,b){return a+b}"}]
  }'

# 5. Tools, die OPENAI_BASE_URL erwarten, darauf zeigen lassen
export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:11434/v1

Kein API-Key, kein Rate Limit, keine Rechnung pro Token. Unter Linux registriert der Installer eine systemd-Unit — verhält sich der Server mal seltsam, sagt dir journalctl warum — der journalctl-Spickzettel hat die passenden Filter zum Service-Debugging.

Ist ein lokales LLM gut genug für echte Coding-Arbeit?

Ja für die Edit-Schleife, nein für die harten Probleme — und genau diese Aufteilung ist die richtige Nutzung. Ein lokales 14B–30B-Modell schafft Refactors, Boilerplate, Test-Gerüste, Regex und „erklär diese Legacy-Funktion” schneller, als die meisten Cloud-APIs ihren Round-Trip schaffen. Wo es gegen die großen gehosteten Modelle verliert: langes Multi-File-Reasoning und obskures Framework-Wissen — ein 30B-Modell weiß schlicht weniger als ein Frontier-Modell.

Der Workflow, der funktioniert: Lass ein lokales Modell für 90 % deiner Tastenanschläge laufen und greif nur bei den fiesen Designfragen zu einem gehosteten Frontier-Modell. Bei Routinearbeit verlässt dein Code nie die Maschine — wichtig bei Kundencode — und der VRAM, den du ohnehin besitzt, ersetzt still ein Abo.