無制限に無料でAIコーディングできるオープンソースのモデルQwen3 Coder をVRAM 8GB のノートPCで動かしてみてその実力を見てみたいと思います。
まずこちらの記事に従いOllamaを入れます。このソフトはローカルでChatGPTのような感じでLLMを動かすためのソフトです。
次にモデル選択画面プルダウンで、qwen3-coderと入れて、qwen3-coderを選択状態にし何でもいいのでチャットを行います。
するとモデルのダウンロードが自動で始まります。(１７GBあるので結構時間がかかりますので待ちます)
意図的にコードにバグを仕込んで修正できるか試してみる
あるコードを少しカスタマイズして下記のような絶対通らないIF文を作りOllamaにこのファイルを＋ボタンから追加して原因を聞いてみました。
if(!empty($youtubeId) && 1==2){
$replace = [
‘https://youtu.be/’ => ”,
‘https://www.youtube.com/watch?v=’ => ”,
‘&feature=youtu.be’ => ”,
];
$youtubeId = str_replace(array_keys($replace), array_values($replace), $youtubeId);
wp_enqueue_script(‘tfs_ytmodal’, $directoryUrl.’/js/ytmodal.js’, array(), date(“ymdHis”,@filemtime($directoryPath.’/js/ytmodal.js’)), ‘all’);
wp_localize_script(‘tfs_ytmodal’, ‘productValues’, array(
‘youtube_url’ => $youtubeId,
));
}
２０秒以内に回答が出ました。ちゃんと原因が分かったようです。
簡単なWEBサイトを丸ごと作れるか
プロンプトは下記です
「ユーザーが自由にPDFをアップロードできて、その概要を記載してシェアできるサイトのPHPファイル群作って」
実行結果３分ほどで完成しました。
※ただし、コードの行数が１０００行近くある場合や、複雑であいまいなプロンプトの場合結果が出るまでノートPCでは数十分と現実的ではないほど時間がかかる場合がございました。
こんな風にディレクトリやファイル構成を示し、
それぞれのファイルのコードを画面に出力してくれます。
デザイン性はないですがちゃんと動きます。
また、出力の最後では提案もしてくれます。
Qwen3-Coderの実力は？
Qwen3-Coderはかなり面白い位置にいます。結論から言うと、「無料で使える範囲」という条件なら、Qwen3-Coderはトップ級のコーディング性能です。ただし、ChatGPTやClaudeの無料版と比べると、万能性・推論・会話品質ではまだ差がある、という評価になります。
比較対象：
- OpenAI ChatGPT無料版（GPT系）
- Anthropic Claude無料版（Sonnet系）
- Qwen3-Coder（Alibaba系・オープンウェイト）
※モデル更新が速いので、ここでは「2025〜2026世代の一般的な無料利用環境」で比較します。
| 項目 | Qwen3-Coder | ChatGPT無料版 | Claude無料版 |
|---|---|---|---|
| コード生成 | ◎ | ◎ | ◎ |
| 大規模リポジトリ理解 | ◎ | ○〜◎ | ◎ |
| バグ修正 | ◎ | ◎ | ◎ |
| アルゴリズム問題 | ○〜◎ | ◎ | ◎ |
| 長い仕様書理解 | ◎ | ○〜◎ | ◎ |
| 日本語自然さ | ○ | ◎ | ◎ |
| 説明力 | ○ | ◎ | ◎ |
| 創作・文章 | △〜○ | ◎ | ◎ |
| エージェント的開発 | ◎ | ◎ | ◎ |
| ローカル実行 | ◎ | × | × |
| 無料・制限なし運用 | ◎（環境次第） | △ | △ |
コーディング能力
ここはQwen3-Coderの強みです。
SWE-bench系（実際のGitHub修正能力）では、Qwen3-Coder系はClaude Sonnet級に迫る結果が報告されています。
https://www.index.dev/blog/qwen-ai-coding-review
| Benchmark | Qwen3-Coder | GPT-4 | Claude 3.5 |
| HumanEval | 92.1% | 87.0% | 88.0% |
| MBPP | 89.4% | 83.0% | 85.2% |
| MultiPL-E (Python) | 88.7% | 82.4% | 84.1% |
| DS-1000 | 78.3% | 71.2% | 73.8% |
ただ、これはQwen3-Coder 32B という最も大きなモデルでのスコアです。
上記サイトによるとモデルが軽くなるほど能力は低下します。
| Model | SWE-Bench Verified | Release |
| Qwen3-Coder 32B | 69.6% | 2025 |
| Claude 3.5 Sonnet | 49.0% | 2024 |
| GPT-4 Turbo | 43.8% | 2024 |
| Qwen 2.5 Coder 32B | 50.8% | 2024 |
| DeepSeek Coder V2 | 48.5% | 2024 |
Qwen3-Coder 32B (Best Overall)
- SWE-Bench: 69.6%
- VRAM required: 24GB+ (quantized: 16GB)
- Best for: Complex refactoring, architecture design, bug fixing
- Tradeoff: Slower inference, higher resource needs
Qwen3-Coder 14B (Best Balance)
- SWE-Bench: ~58%
- VRAM required: 12GB+ (quantized: 8GB)
- Best for: Daily coding assistance, code review, documentation
- Tradeoff: Slightly lower accuracy on complex tasks
Qwen Coder 7B (Best for Local)
- SWE-Bench: ~45%
- VRAM required: 8GB+ (quantized: 6GB)
- Best for: Quick completions, simple generations, learning
- Tradeoff: Limited on complex multi-file tasks
調べるとqwen3-coderはollamaでダウンロードされるのは、32B（MoE）バージョンの量子化された物のようです。この為、おそらく１年ほど前のChatGPTやClaudeと同等ぐらいの能力はありそうです。
ご参考になりましたら幸いです。
