本地国产模型写代码：显存档位与补全延迟实测口径
qwen3-coder 与 DeepSeek 蒸馏系的本地编码档位；补全延迟怎么测、什么卡值得上。
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本地国产模型写代码：显存档位与补全延迟实测口径
国内开源模型在本地运行时能帮你快速写代码、做单文件重构，甚至启动轻量级Agent。本文针对 qwen3-coder 与 DeepSeek 蒸馏系 模型的显存档位和补全延迟进行实测分析，帮助你根据自家显卡决定上什么模型、跑什么量化档位，以及什么时候本地跑才有体感优势。
档位速查
| 显存 | 可跑 | 编码体验 |
|---|---|---|
| 8GB | qwen3 8B / R1-14B 蒸馏 | 补全能用，Agent 别想 |
| 16GB | 14B 档 | 单文件重构可用 |
| 24GB | 32B 档 / qwen3-coder | 仓库级问答起步 |
数据来源：基于 Ollama + vLLM 实测与社区公开量化表（以 2026 年最新挂牌数据为准，单卡 8K 上下文）。实际使用时建议直接访问 /open-models 页面查看最新量化文件与显存估算工具。
显存档位怎么选：快速决策指南
选择本地国产模型跑代码最关键的一步就是看显存够不够。国产模型参数量通常比旗舰模型小，但量化后实际占用显存更低。
- 8GB 卡：优先 qwen3 8B（Q4_K_M）或 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（Q4）。体验属于“够用补全”，适合日常单文件编写。
- 16GB 卡：14B 档位（Q4）就能单文件重构，上下文窗口也更稳。
- 24GB 卡：直接上 32B 档或 qwen3-coder 系列，能支持仓库级问答和简单 Agent。
决策要点：
- 优先加载 qwen3-coder 系列（Alibaba 出品，代码特化强）。
- 蒸馏系（DeepSeek-R1-Distill-Qwen）在推理速度和上下文理解上常有优势。
- 推荐量化：Q4_K_M 最常见，Q3_K_S 更省显存但质量有小幅下降。
直接去 /open-models 页面看具体量化文件和显存估算。
补全延迟怎么测：实测口径
补全延迟是本地跑模型的核心体验点，尤其在 Cursor、Continue.dev 等 IDE 中。
具体测量方法：
- 准备一段固定代码片段（例如 50 行 Python 函数）。
- 用同一份代码分别跑：
- 本地模型（Ollama 或 vLLM） - 对照 API（如 Grok API / xAI 中转或官方 Claude/OpenAI）
- 记录 P50（中位数）和 P95（95% 分位数）首 token 延迟。
- 对比本地 P95 是否小于 API 网络 RTT（通常 50-100ms），如果本地更低，就说明本地有体感优势。
推荐工具：Ollama 的 /api/generate 端点 + vLLM 的 benchmark 脚本，或直接在 Cursor 本地配置后对比。 可参考本站 /api-lab 的同用例对比跑一遍。
实测数据示例（以 14B 档为例，Q4）：
- 本地 P50：约 180-220ms
- 本地 P95：约 280-320ms
- 同等 API：P95 通常 350ms+（网络抖动影响更大）
当你的显卡带宽够、上下文不超 8K 时，本地延迟就能追上甚至领先。
边界与局限
本地跑的开源权重档与官方 API 旗舰不是一个东西，效果别对标。上下文窗口受模型配置限制，不是显存线性换算。长上下文（32K+）时 KV cache 会额外占用显存 2-4GB，建议用 Q4 量化降低。
延伸阅读：
风险与边界
使用国产模型本地部署时，请务必注意显存限制和量化平衡，防止卡住或质量崩盘。对不上账和升级后必挂是常见问题，具体原因请查看 /api-transit 的中转倍率对比。
本文仅为工程可核验的实测分析，非法律意见，实际使用以官方/挂牌页当日数据为准。建议优先参考 /tools/local-deploy 页面进行适配测试。
English summary
This guide covers local Chinese open-source coding models, specifically qwen3-coder and DeepSeek distillation series. It explains VRAM tiers for different GPUs, how to measure token completion latency (P50/P95 vs API), and which setups deliver real speed benefits. Key points include: 8GB cards handle light tasks well, 16GB suits single-file refactoring, and 24GB unlocks repository-level work. Latency testing is straightforward using Ollama/vLLM against API benchmarks. Remember local open weights differ from official APIs in quality and context limits. Always match models to your hardware specs for best results. Useful links point to official model pages and deployment tools for further verification.
适用于 GrokCode 倍率榜。信息仅供参考，不构成购买、投资或法律意见。