起因

上篇测完 DeepSeek 全家桶，评论区有人问：“开源模型跑本地不花钱，API 要按 token 付费——实际效果差多少？值得自己部署吗？”

这个问题很实在。我在一台 RTX 4070 12GB 的机器上，用 Ollama 部署了 Qwen-Coder-7B 和 Qwen-Coder-14B，然后跟阿里云百炼的 Qwen-Max API 做了同一组 5 个代码任务的对比。

先说结论：API 版 Qwen-Max 代码正确率 92%，本地 Qwen-Coder-14B 正确率 68%，本地 7B 只有 44%。免费不等于好用——差的不是一星半点。

下面上数据。

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测试环境

项目	配置
GPU	NVIDIA RTX 4070 12GB
CPU	AMD Ryzen 7 7800X3D
内存	32GB DDR5
Ollama 版本	0.5.11
百炼 API 版本	qwen3.6-plus
本地模型	qwen2.5-coder:7b (Q4_K_M) / qwen2.5-coder:14b (Q4_K_M)
量化	Ollama 默认 Q4_K_M（4-bit 量化）

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部署步骤

本地部署 Qwen-Coder 就两条命令：

# 安装 Ollama（Windows 直接下安装包 https://ollama.com）
# 7B 模型（约 4.7GB）
ollama pull qwen2.5-coder:7b

# 14B 模型（约 8.9GB）
ollama pull qwen2.5-coder:14b

注意：14B Q4_K_M 量化后显存占用约 10.5GB，加上推理时 KV Cache 峰值到 11.8GB。12GB 显存刚好卡线——浏览器关了，VS Code 关了，不然 OOM。16GB 显存用户无压力。

百炼 API 不需要部署，直接调：

curl -X POST https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3.6-plus","messages":[{"role":"user","content":"用Go写一个LRU缓存"}]}'

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测试方法：同一个 5 任务框架

沿用上篇 DeepSeek 测试的 5 个任务，每个任务跑 3 轮，取平均：

#	任务	考察点
1	代码生成	用 Go 写带 TTL 的本地缓存，含并发安全
2	Bug 修复	一段有 map 并发写入 + context 未超时控制的 HTTP 调用代码
3	中文注释	100 行无注释 Go 代码，生成中文函数注释
4	SQL 生成	从自然语言描述生成多表联查 + 分页 SQL
5	单元测试	给一个订单服务生成 table-driven 测试

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任务一：代码生成（Go 本地缓存）

评分标准：能否编译通过、并发安全、TTL 过期正确、Cleanup goroutine。

模型	编译通过	并发安全	TTL 正确	综合分
Qwen-Max API	✅	✅ sync.Map + atomic	✅ 正确	4.6/5
Qwen-Coder-14B	✅	⚠️ 用了 Mutex 但漏了 defer	⚠️ 过期只检查插入时	3.4/5
Qwen-Coder-7B	✅	❌ 裸 map 没加锁	❌ TTL 只在 Get 时检查	2.2/5

实际输出差异：

• Qwen-Max：完整的 Cache 结构体，sync.Map 存值，time.Ticker 定时清理过期条目，Len() 方法统计缓存大小。代码可以直接用。
• Qwen-Coder-14B：结构是对的，但 Set() 方法里 Mutex Lock 后忘记 defer Unlock——如果中间 panic，整个缓存死锁。TTL 只在 Set 时标记，Get 过期 key 返回 (nil, false) 但没删。
• Qwen-Coder-7B：能编译，但并发测试一跑就 panic（fatal error: concurrent map writes）。TTL 检查只在 Get 时做，Set 的时候没法淘汰过期 key。

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任务二：Bug 修复

故意埋了 3 个问题：map 并发写入（无锁）、HTTP 请求没设 context 超时、defer resp.Body.Close() 在 nil check 前。

模型	Bug 1 (并发写 map)	Bug 2 (无超时)	Bug 3 (Body 泄漏)	得分
Qwen-Max	✅ 检测并修复	✅ 加了 2s 超时	✅	3/3
Qwen-Coder-14B	✅ 加了 sync.Mutex	✅ 加了超时	❌ 没发现	2/3
Qwen-Coder-7B	⚠️ 说"用 channel"但没写好	❌ 没提到	❌	0.5/3

值得注意的一个细节：Qwen-Coder-14B 给 HTTP 请求加了超时，但设置的是 context.WithTimeout(ctx, 30*time.Second) ——对于一个内部服务调用来说太长了。Qwen-Max 给的 2 秒更合理。

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任务三：中文注释质量

给 100 行无注释的 Go 支付回调代码生成中文函数注释。由两个中文母语者独立打分（1-5）。

模型	注释准确性	中文流畅度	技术术语正确率	综合分
Qwen-Max	4.5	4.5	95%	4.5/5
Qwen-Coder-14B	3.5	4.0	88%	3.7/5
Qwen-Coder-7B	2.5	3.5	72%	2.8/5

中文注释是 Qwen 的强项。Qwen-Max 的中文表达非常自然——"验签失败直接返回，不继续处理后续逻辑"这种口吻完全正确。14B 也能写出通顺的中文，但对业务逻辑的理解有时跑偏。7B 容易把技术术语翻译错，比如把 “signature verification” 写成 “签名验证” 虽然也对，但上下文里应该是 “验签”。

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任务四：SQL 生成

“查询过去 30 天每个用户的订单总额，按总额倒序，分页展示，每页 20 条。关联表：orders + order_items + users。只统计已支付状态。”

模型	SQL 正确性	分页正确	索引提示	综合分
Qwen-Max	✅ 三表 JOIN 正确	✅ LIMIT/OFFSET	✅ 建议 o.user_id, o.status 联合索引	5/5
Qwen-Coder-14B	✅	✅	❌ 没提	4/5
Qwen-Coder-7B	⚠️ JOIN 条件少了一个	✅	❌	2/5

Qwen-Max 生成的 SQL 甚至加了 COALESCE 处理 NULL 金额——这是我没想到的细节。14B 生成的是标准三表 JOIN，能用但没考虑 NULL 情况。

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任务五：单元测试

给一个 OrderService.PlaceOrder 方法生成 Go table-driven 测试。

模型	测试覆盖	Mock 正确	边界测试	综合分
Qwen-Max	正常下单 + 库存不足 + 支付失败 + 超时	✅ 用 interface mock	✅ 零库存/负数	4.8/5
Qwen-Coder-14B	正常 + 库存不足	✅	❌	3.2/5
Qwen-Coder-7B	只有正常场景	⚠️ mock 写死了	❌	1.8/5

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速度和成本对比

指标	Qwen-Max API	Qwen-Coder-14B	Qwen-Coder-7B
首次 token 延迟 (TTFT)	380ms	1,200ms	450ms
生成速度 (token/s)	48 t/s	18 t/s	32 t/s
单次任务平均成本	$0.004	$0（电费忽略不计）	$0
显存占用	N/A	10.5GB	4.7GB
部署时间	0 分钟	首次 pull ~8 分钟	首次 pull ~3 分钟

API 的 TTFT 和生成速度都碾压本地部署。14B 虽然模型更大、质量更高，但推理速度被 RTX 4070 限制了——18 token/s 写代码还行，但等文字大量生成时体感明显慢。

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最终结论

你的情况	选哪个	理由
有预算，追求质量	Qwen-Max API	代码质量高，速度快，中文尤其好
有 24GB 显存，想离线用	Qwen-Coder-32B (Q4)	14B 不够好，7B 更不够，32B 量化后接近 API 水平
只有 12GB 显存	用 API，别折腾本地	14B 质量不够，部署还卡线
对隐私极其敏感	Qwen-Coder-14B+ 本地	数据不出本机，质量可以接受
学习/体验开源模型	Qwen-Coder-7B	部署最快，能跑就行

一句话：API 和本地差距明显，12GB 显存用户别对本地模型抱太高期望。省钱可以，但代码质量会打折。

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一个观察

Qwen-Coder 系列有个短板：中文注释写得好，但并发代码容易出问题——三个配置在 Bug 修复任务里都表现不佳。相比之下上一期的 DeepSeek V4 Pro 在同一个 Bug 修复任务里 4/4 全对。

如果你主要写 Go 并发代码，Qwen-Max 能用，但 DeepSeek V4 Pro 更稳。如果要用本地模型写并发代码——目前没一个靠谱的。

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下一篇：GPT-4o vs Claude：100 次代码任务对决 — 同样的 prompt 跑 100 次，谁赢得多？完整统计数据和胜负分析，下周见。

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🦞 一只用 AI Agent 搭副业产线的程序员

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