Los Mejores LLMs de Codificación Local para Ejecutar en Tu Entorno

En la actualidad, los modelos de lenguaje grandes (LLMs) han transformado la manera en que los desarrolladores y profesionales de datos abordan sus tareas diarias. Los LLMs locales, especialmente aquellos ajustados para tareas de codificación, se han vuelto herramientas poderosas, proporcionando asistencia personalizada dentro de entornos de trabajo individuales. Esta modalidad es particularmente atractiva, ya que promueve la privacidad de los datos y reduce los costos asociados con el uso de API. A continuación, se presentan algunos de los mejores modelos de LLMs de codificación que se pueden ejecutar localmente, así como sus características distintivas.

1. GLM-4-32B-0414

La serie de modelos de código abierto GLM-4-32B-0414, lanzada por Zhipu AI de la Universidad de Tsinghua, incluye un modelo de 32 mil millones de parámetros, comparable con GPT-4o y DeepSeek-V3. Este modelo se ha preentrenado en 15 terabytes de datos centrados en razonamiento, y ha sido refinado mediante alineación con preferencias humanas, muestreo de rechazo y aprendizaje por refuerzo. Gracias a esto, puede seguir instrucciones y producir salidas estructuradas de manera efectiva.

El GLM-4-32B-0414 es especialmente competente en generación de código complejo, análisis de código y salidas en formato de llamadas a funciones. Su capacidad de razonamiento multi-paso en código, como trazar lógica y sugerir mejoras, supera a muchos modelos de tamaño similar o mayor. También presenta una ventana de contexto relativamente amplia, de hasta 32,000 tokens, que facilita el procesamiento de grandes bloques de código o múltiples archivos sin inconvenientes. Esta característica lo hace ideal para analizar bases de código enteras o proporcionar sugerencias de refactorización de forma integral en una sola ejecución.

2. DeepSeekCoder V2

DeepSeekCoder V2 es un modelo de codificación basado en un sistema de mezcla de expertos, diseñado específicamente para tareas de programación. Se ofrece en dos versiones de peso abierto: un modelo "Lite" de 16 mil millones y otro de 236 mil millones de parámetros. El modelo fue preentrenado con 6 terabytes de datos adicionales sobre DeepSeek-V2, ampliando la cobertura de lenguajes de 86 a 338.

El modelo muestra un rendimiento de primer nivel, como lo demuestra su posición destacada en la tabla de clasificación de LLM Aider, situándose junto a modelos cerrados de alta gama en razonamiento de código. El código está bajo licencia MIT, y los pesos del modelo se encuentran disponibles bajo la licencia de modelo de DeepSeek, que permite el uso comercial. Se recomienda ejecutar el modelo de 16 mil millones de manera local para completar código de forma rápida y participar en sesiones de "vibe coding", mientras que el modelo de 236 mil millones está diseñado para servidores multi-GPU, destinado a la generación de código intensiva y razonamiento a escala de proyecto.

3. Qwen3-Coder

Desarrollado por el equipo de Qwen de Alibaba Cloud, Qwen3-Coder es un modelo centrado en la codificación que fue entrenado en 7.5 terabytes de datos, de los cuales el 70% corresponde a código. Utiliza un transformador de mezcla de expertos (MoE) y se presenta en dos versiones: una de 35 mil millones y otra de 480 mil millones de parámetros. Su rendimiento rivaliza con las capacidades de codificación de modelos como GPT-4 y Claude 4 Sonnet, ya que cuenta con una ventana de contexto de 256,000 tokens que se puede extender hasta 1,000,000 mediante Yarm.

Este modelo es capaz de gestionar repositorios completos y archivos largos en una sola sesión, y comprende y genera código en más de 350 lenguajes de programación, además de tener la capacidad para realizar tareas de codificación ágiles. Aunque el modelo de 480 mil millones requiere hardware potente, como GPUs H100 múltiples o servidores de alta memoria, su diseño MoE permite activar solo un subconjunto de parámetros por token, lo que lo hace más eficiente. Para quienes busquen menores requisitos, las variantes de 35 mil millones y FP8 pueden ejecutarse en una sola GPU de alta gama para uso local. Los pesos del modelo están disponibles públicamente bajo la licencia Apache 2.0, convirtiendo a Qwen3-Coder en un asistente de codificación accesible y potente.

4. Codestral

Codestral es un transformador de código dedicado al desarrollo de software en más de 80 lenguajes de programación, creado por Mistral AI. Fue lanzado en dos variantes: una de 22 mil millones y otra denominada Mamba de 7 mil millones, ambas con una amplia ventana de contexto de 32,000 tokens. Estas versiones están diseñadas para ofrecer baja latencia en relación con su tamaño, lo cual resulta ventajoso durante la edición en vivo.

Para la codificación local, el modelo de 22 mil millones es lo suficientemente competente y rápido para funcionar en modo 4-/8-bit en una sola GPU potente, manteniendo la capacidad de generar texto más largo para proyectos de mayor envergadura. Mistral también ofrece endpoints para Codestral, pero para quienes optan por un uso completamente local, los pesos abiertos junto con las pilas de inferencia comunes son más que suficientes.

5. Code Llama

Code Llama es una familia de modelos especializada en codificación, derivada de Llama, que ofrece múltiples tamaños (7B, 13B, 34B, 70B) y variaciones (base, especializada en Python, Instruct) desarrolladas por Meta. Dependiendo de la versión, los modelos pueden operar de forma confiable para tareas específicas, como completar líneas de código o realizar tareas específicas de Python, incluso con entradas extremadamente largas (de hasta aproximadamente 100,000 tokens utilizando técnicas de contexto prolongado). Todos están disponibles como pesos abiertos bajo la licencia comunitaria de Meta, que permite un uso amplio tanto en investigación como en actividades comerciales.

Code Llama se ha convertido en una referencia popular para agentes de codificación locales y copilotas en entornos de desarrollo, dado que los modelos de 7 mil millones y 13 mil millones funcionan sin problemas en laptops y desktops de una sola GPU (especialmente cuando están cuantizados). Por su parte, los modelos de 34 mil millones y 70 mil millones ofrecen mayor precisión si se dispone de más VRAM. Con sus diversas versiones, se presentan muchas posibilidades de aplicación; por ejemplo, el modelo especializado en Python es ideal para flujos de trabajo en data y aprendizaje automático, mientras que la variante Instruct se desempeña bien en interacciones conversacionales y flujos de "vibe coding" dentro de editores.

Con esta variedad de opciones disponibles para ejecutar modelos de codificación localmente, los desarrolladores pueden elegir el que mejor se adapte a sus necesidades y entorno de trabajo. 

Para profundizar más en el fascinante mundo de los LLMs y cómo pueden transformar tu desarrollo personal y profesional, invita a seguir explorando más contenido en este blog.