开源AI编码模型：7款对比

七款开源编码模型按代码生成能力排名，带真实星数。

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七款开源编码模型按代码生成能力排名，带真实星数。

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开源AI编码模型

2026年开发者用的7款：Qwen2.5-Coder（16,752星，性价比之王，7B在HumanEval上超过许多13B模型）、DeepSeek-Coder（23,991星，多语言和仓库级任务强）、DeepSeek-V3（104,067星，通用+代码双强）、Llama 3.1 8B（生态最大）、Mistral 7B（快且强）。

HumanEval社区数据：Qwen2.5-Coder 7B约88-90、DeepSeek-Coder 6.7B约80-83、Llama 3.1 8B约72-75。本地跑：ollama pull qwen2.5-coder:7b。复杂多文件任务仍是前沿闭源模型占优。

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❓ 常见问题

Is open coding as good as GPT-4?

For common patterns, close; for complex multi-file tasks, frontier models still win.

Can I fine-tune these?

Yes - all support LoRA fine-tuning with Unsloth or TRL.