برترین مدل‌های زبانی بزرگ محلی برای برنامه‌نویسی (2025)

در سال 2025، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) محلی برای برنامه‌نویسی به بلوغ قابل توجهی رسیده‌اند. این مدل‌ها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهند که با ابزارهای پیشرفته تولید و کمک کد، کاملاً آفلاین کار کنند. این پیشرفت، نه تنها به معنای استقلال از اتصال اینترنت دائمی است، بلکه حریم خصوصی کد را نیز به شدت افزایش می‌دهد، زیرا هیچ داده‌ای از دستگاه کاربر خارج نمی‌شود. این مقاله به بررسی برترین مدل‌های LLM محلی برای برنامه‌نویسی تا اواسط سال 2025 می‌پردازد، ویژگی‌های کلیدی هر مدل را برجسته کرده و ابزارهای لازم برای استقرار محلی آسان آن‌ها را تشریح می‌کند.

توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند بدون نگرانی از هزینه‌های تکراری یا وابستگی به سرویس‌های ابری، به قابلیت‌های قدرتمند هوش مصنوعی دسترسی داشته باشند. این مدل‌های محلی، تجربه‌ای بهینه و قابل تنظیم را ارائه می‌دهند که می‌تواند بهره‌وری را در محیط‌های مختلف برنامه‌نویسی به طور چشمگیری افزایش دهد. از توسعه پروژه‌های حساس شرکتی گرفته تا کارهای شخصی در محیط‌های دورافتاده، LLMهای محلی یک راه‌حل انعطاف‌پذیر و کارآمد هستند.

با توجه به سرعت بالای پیشرفت در این حوزه، انتخاب مدل مناسب با توجه به نیازهای سخت‌افزاری و نوع پروژه، از اهمیت بالایی برخوردار است. این مقاله سعی دارد تا یک راهنمای جامع برای کمک به توسعه‌دهندگان در این انتخاب ارائه دهد.

چرا یک LLM محلی را برای کدنویسی انتخاب کنیم؟

اجرای مدل‌های زبانی بزرگ به صورت محلی مزایای چشمگیری را به همراه دارد که فراتر از راحتی صرف است. یکی از مهم‌ترین دلایل، افزایش حریم خصوصی است. در محیط‌های توسعه‌دهنده مدرن، امنیت کد منبع از اهمیت بالایی برخوردار است. با LLMهای محلی، کدهای حساس هرگز دستگاه شما را ترک نمی‌کنند و خطر نشت داده‌ها یا دسترسی غیرمجاز از بین می‌رود. این ویژگی برای شرکت‌هایی که با مالکیت فکری ارزشمند یا داده‌های حساس مشتری سروکار دارند، حیاتی است.

دومین مزیت کلیدی، قابلیت آفلاین است. توسعه‌دهندگان می‌توانند در هر زمان و مکانی، حتی بدون اتصال به اینترنت، کار کنند. این امر برای کار در پرواز، در مناطق دورافتاده، یا صرفاً برای به حداقل رساندن حواس‌پرتی‌های ناشی از آنلاین بودن بسیار مفید است. وابستگی به اتصال اینترنت می‌تواند سرعت کار را کاهش دهد و در صورت قطع شدن، مانع بزرگی برای پیشرفت باشد. LLMهای محلی این وابستگی را از بین می‌برند.

سومین نکته مهم، صفر بودن هزینه‌های تکراری است. پس از یک سرمایه‌گذاری اولیه در سخت‌افزار، هیچ هزینه ماهانه یا مصرفی مرتبط با استفاده از LLM محلی وجود ندارد. این در تضاد کامل با خدمات ابری است که می‌توانند به سرعت هزینه‌های بالایی را برای استفاده مداوم ایجاد کنند. برای استارتاپ‌ها، فریلنسرها یا تیم‌هایی با بودجه محدود، این صرفه‌جویی می‌تواند بسیار قابل توجه باشد.

و در نهایت، عملکرد و یکپارچه‌سازی قابل تنظیم. LLMهای محلی به شما این امکان را می‌دهند که تجربه خود را با سخت‌افزار و گردش کارتان تنظیم کنید. می‌توانید مدل‌ها را بهینه‌سازی کنید، آن‌ها را با ابزارهای توسعه فعلی خود ادغام کنید و حتی آن‌ها را برای کارهای خاص برنامه‌نویسی خود تنظیم (fine-tune) کنید. این سطح از کنترل، انعطاف‌پذیری بی‌سابقه‌ای را فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا محیط کدنویسی خود را کاملاً شخصی‌سازی کنند.

مدل‌های LLM محلی پیشرو برای کدنویسی (2025)

انتخاب مدل زبانی بزرگ مناسب برای کدنویسی محلی به نیازهای خاص پروژه و قابلیت‌های سخت‌افزاری شما بستگی دارد. در سال 2025، چندین مدل برجسته وجود دارند که هر یک نقاط قوت منحصر به فردی را ارائه می‌دهند.

کد لاما 70B (Code Llama 70B)

این مدل برای دقت فوق‌العاده در زبان‌هایی مانند پایتون، C++ و جاوا شهرت دارد. با توجه به اندازه بزرگ پارامترهای آن، Code Llama 70B در پروژه‌های در مقیاس بزرگ و پیچیده، عملکردی بی‌نظیر ارائه می‌دهد. این مدل به طور خاص برای توسعه‌دهندگان حرفه‌ای و تیم‌هایی که روی پروژه‌های پایتون گسترده کار می‌کنند، ایده‌آل است. برای اجرای کامل آن به 40 تا 80 گیگابایت VRAM نیاز است، اما با تکنیک‌های کوانتیزاسیون (Quantization) می‌توان آن را با 12 تا 24 گیگابایت VRAM نیز اجرا کرد، هرچند با کمی کاهش در عملکرد.

دیپ‌سیک-کدر (DeepSeek-Coder)

DeepSeek-Coder یک مدل چندزبانه و سریع است که به دلیل قابلیت پیش‌بینی موازی توکن‌های پیشرفته‌اش شناخته شده است. این ویژگی به آن امکان می‌دهد تا کد را با سرعت و دقت بالایی تولید کند و آن را برای برنامه‌نویسی حرفه‌ای و پروژه‌های پیچیده و واقعی بسیار مناسب سازد. این مدل به 24 تا 48 گیگابایت VRAM در حالت بومی نیاز دارد، اما نسخه‌های کوانتیزه شده می‌توانند با 12 تا 16 گیگابایت VRAM نیز اجرا شوند. پنجره متن بزرگ این مدل، برای مدیریت کدهای گسترده و پروژه‌های بزرگ، بسیار کاربردی است.

استارکدر2 (StarCoder2)

StarCoder2 یک انتخاب عالی برای اسکریپت‌نویسی و کدنویسی عمومی است. این مدل از پشتیبانی جامعه بزرگی برخوردار است که به معنای به‌روزرسانی‌های مداوم و منابع فراوان برای کاربران است. با توجه به اندازه مدل، نیاز VRAM آن بین 8 تا 24 گیگابایت متغیر است. مدل‌های کوچکتر StarCoder2 به طور خاص برای سخت‌افزار‌های معمولی‌تر قابل دسترسی هستند و آن را به گزینه‌ای مناسب برای طیف وسیعی از توسعه‌دهندگان تبدیل می‌کنند.

قون ون 2.5 کدر (Qwen 2.5 Coder)

این مدل به دلیل قابلیت‌های چندزبانه و کارایی بالایش شناخته شده است، به ویژه در ویژگی “fill-in-the-middle” (FIM) که برای تکمیل کد درون‌خطی بسیار مفید است. Qwen 2.5 Coder یک انتخاب قوی برای کارهای کدنویسی سبک وزن و چندزبانه است. برای مدل 14B آن حدود 12 تا 16 گیگابایت VRAM نیاز است، در حالی که نسخه‌های بزرگتر به 24 گیگابایت یا بیشتر نیاز دارند. این مدل تطبیق‌پذیری بالایی را در سناریوهای مختلف کدنویسی ارائه می‌دهد.

فی-3 مینی (Phi-3 Mini)

Phi-3 Mini مدلی کارآمد است که می‌تواند حتی روی سخت‌افزار با حداقل منابع نیز به خوبی کار کند. این مدل قابلیت‌های منطقی قوی‌ای دارد که آن را برای کارهای سنگین منطقی مناسب می‌کند. با نیاز VRAM بین 4 تا 8 گیگابایت، Phi-3 Mini یک گزینه عالی برای لپ‌تاپ‌ها یا سیستم‌های دارای GPU با VRAM محدود است که آن را به یک انتخاب مقرون به صرفه برای دانشجویان یا توسعه‌دهندگان با بودجه کم تبدیل می‌کند.

سایر مدل‌های قابل توجه برای تولید کد محلی

علاوه بر مدل‌های اصلی که در بالا ذکر شد، چندین مدل دیگر نیز وجود دارند که قابلیت‌های چشمگیری برای تولید کد محلی ارائه می‌دهند و ممکن است برای نیازهای خاص مفید باشند:

• لاما 3 (Llama 3): این مدل هم برای کد و هم برای تولید متن عمومی بسیار همه‌کاره است. نسخه‌های 8B و 70B پارامتری آن، گزینه‌هایی را برای سخت‌افزارهای مختلف و نیازهای عملکردی متفاوت فراهم می‌کنند. لاما 3 به دلیل دانش گسترده‌اش، می‌تواند در سناریوهایی که نیاز به ترکیب کدنویسی با فهم زبان طبیعی است، بسیار کارآمد باشد.
• GLM-4-32B: این مدل به دلیل عملکرد بالای خود در کدنویسی، به ویژه در تجزیه و تحلیل کد، مورد توجه قرار گرفته است. GLM-4-32B می‌تواند در شناسایی الگوهای پیچیده و ارائه راهکارهای بهینه برای مشکلات کدنویسی کمک کند.
• ای‌آی‌اکس‌کدر (aiXcoder): یک مدل سبک‌وزن و آسان برای اجرا است که به طور خاص برای تکمیل کد در پایتون و جاوا ایده‌آل است. اگر به دنبال یک ابزار سریع و کارآمد برای بهبود سرعت کدنویسی خود در این زبان‌ها هستید، aiXcoder می‌تواند گزینه مناسبی باشد.

هر یک از این مدل‌ها دارای مزایا و ویژگی‌های خاص خود هستند که بسته به نوع پروژه و توان سخت‌افزاری، می‌توانند انتخاب‌های مناسبی برای توسعه‌دهندگان باشند. انتخاب صحیح می‌تواند تأثیر زیادی بر بهره‌وری و کیفیت خروجی داشته باشد.

ملاحظات سخت‌افزاری و VRAM دقیق

برای اجرای بهینه LLMهای کدنویسی محلی، درک نیازهای سخت‌افزاری، به ویژه حافظه دسترسی تصادفی ویدئویی (VRAM) کارت گرافیک (GPU)، حیاتی است. نیاز VRAM بسته به اندازه مدل (تعداد پارامترها) و دقت مدل (مثلاً دقت کامل 32 بیتی یا کوانتیزه‌شده) متفاوت است.

• مدل‌های سطح بالا (Code Llama 70B, DeepSeek-Coder 20B+):

  این مدل‌ها در دقت کامل (full precision) به 40 گیگابایت یا بیشتر VRAM نیاز دارند. این مقدار VRAM معمولاً در GPUهای حرفه‌ای مانند NVIDIA RTX 4090 یا کارت‌های سری A100 یافت می‌شود. اگرچه این یک سرمایه‌گذاری اولیه قابل توجه است، اما عملکرد و دقت بی‌نظیری را برای پروژه‌های بزرگ و پیچیده ارائه می‌دهد. با استفاده از تکنیک‌های کوانتیزاسیون (مانند 4-بیتی یا 8-بیتی)، می‌توان این نیاز را به حدود 12 تا 24 گیگابایت کاهش داد. کوانتیزاسیون به معنای کاهش دقت عددی مدل برای استفاده کمتر از حافظه است که می‌تواند منجر به کمی کاهش در دقت خروجی شود، اما اغلب برای کارهای عملی قابل قبول است.

• مدل‌های میان‌رده (StarCoder2 variants, Qwen 2.5 14B):

  این مدل‌ها را می‌توان روی GPUهایی با 12 تا 24 گیگابایت VRAM اجرا کرد. کارت‌های گرافیک سری RTX 3080/3090 یا RTX 4070/4080 معمولاً برای این منظور مناسب هستند. این دسته از مدل‌ها تعادل خوبی بین عملکرد و دسترسی‌پذیری سخت‌افزاری ارائه می‌دهند و برای اکثر توسعه‌دهندگان فردی یا تیم‌های کوچک، انتخاب‌های قوی‌ای محسوب می‌شوند.

• مدل‌های سبک‌وزن (Phi-3 Mini, small StarCoder2):

  این مدل‌ها برای اجرا روی GPUهای سطح مبتدی یا حتی برخی لپ‌تاپ‌ها با 4 تا 8 گیگابایت VRAM طراحی شده‌اند. این شامل کارت‌هایی مانند NVIDIA RTX 3050/3060 یا برخی از GPUهای مجتمع (integrated) می‌شود. این مدل‌ها برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند با حداقل سرمایه‌گذاری شروع کنند یا نیاز به قابلیت‌های کدنویسی AI روی دستگاه‌های قابل حمل دارند، عالی هستند. اگرچه عملکرد آن‌ها ممکن است به اندازه مدل‌های بزرگتر نباشد، اما برای بسیاری از وظایف کدنویسی روزمره کاملاً کارآمد هستند.

علاوه بر VRAM، سرعت CPU و مقدار RAM سیستم نیز بر عملکرد کلی تأثیر می‌گذارد. برخی از ابزارهای استقرار محلی (مانند Llama.cpp) می‌توانند از CPU و RAM سیستم در کنار GPU استفاده کنند، که برای سیستم‌هایی با VRAM محدود مفید است. فرمت‌های کوانتیزه شده مانند GGUF و GPTQ نقش مهمی در امکان‌پذیر ساختن اجرای مدل‌های بزرگ روی سخت‌افزار کمتر قدرتمند ایفا می‌کنند و به شما اجازه می‌دهند با از دست دادن متوسط دقت، از مدل‌های پیشرفته بهره‌مند شوید.

ابزارهای استقرار محلی برای LLMهای کدنویسی

استقرار و مدیریت مدل‌های LLM محلی می‌تواند برای برخی چالش‌برانگیز باشد، اما چندین ابزار کاربرپسند این فرآیند را ساده کرده‌اند. این ابزارها امکان اجرا، مدیریت و تعامل با مدل‌های کدنویسی را به صورت آفلاین فراهم می‌کنند و تجربه کاربری را بهبود می‌بخشند.

• اولاما (Ollama):

  Ollama یک ابزار خط فرمان و دارای رابط کاربری گرافیکی سبک وزن است که به شما امکان می‌دهد مدل‌های کد محبوب را با دستورات تک‌خطی اجرا کنید. این ابزار به دلیل سادگی و سرعت راه‌اندازی‌اش، برای توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند به سرعت شروع به کار کنند، بسیار مناسب است. Ollama از مدیریت مدل‌ها و نسخه‌های مختلف آن‌ها پشتیبانی می‌کند و فرآیند دانلود و اجرای مدل‌ها را تا حد زیادی خودکار می‌کند.

• ال‌ام استودیو (LM Studio):

  LM Studio یک رابط کاربری گرافیکی کاربرپسند برای سیستم‌عامل‌های macOS و Windows ارائه می‌دهد. این ابزار برای مدیریت، دانلود و چت کردن با مدل‌های کدنویسی بسیار عالی است. با LM Studio، می‌توانید به راحتی مدل‌های مختلف را آزمایش کنید، عملکرد آن‌ها را مقایسه کنید و محیط کدنویسی خود را بهینه سازید. رابط بصری آن، تجربه کار با LLMها را برای کاربران با سطوح مختلف دانش فنی، ساده می‌کند.

• نات استودیو (Nut Studio):

  Nut Studio به طور خاص برای مبتدیان طراحی شده است. این ابزار با تشخیص خودکار سخت‌افزار شما و دانلود مدل‌های سازگار و آفلاین، فرآیند راه‌اندازی را ساده می‌کند. این ویژگی، موانع ورود به دنیای LLMهای محلی را برای کاربرانی که ممکن است با پیکربندی‌های پیچیده سخت‌افزاری یا نرم‌افزاری آشنا نباشند، از بین می‌برد.

• لاما.سی‌پی‌پی (Llama.cpp):

  Llama.cpp موتور اصلی و قدرتمندی است که بسیاری از اجراکننده‌های مدل محلی را تأمین می‌کند. این کتابخانه به دلیل سرعت فوق‌العاده و قابلیت اجرا روی پلتفرم‌های مختلف (cross-platform) شناخته شده است. اگرچه استفاده از آن ممکن است به دانش فنی بیشتری نیاز داشته باشد، اما برای کسانی که به دنبال حداکثر عملکرد و کنترل هستند، Llama.cpp یک انتخاب بی‌نظیر است.

• رابط کاربری وب تولید متن (text-generation-webui)، فارادی.دِو (Faraday.dev)، لوکال.ای‌آی (local.ai):

  این‌ها پلتفرم‌های پیشرفته‌تری هستند که رابط‌های کاربری وب غنی، APIها و فریم‌ورک‌های توسعه‌ای را فراهم می‌کنند. این ابزارها برای توسعه‌دهندگانی که به دنبال یکپارچه‌سازی عمیق‌تر، سفارشی‌سازی بیشتر یا توسعه برنامه‌های کاربردی بر اساس LLMهای محلی هستند، مناسب می‌باشند. آن‌ها امکانات وسیع‌تری برای تنظیم و مدیریت مدل‌ها ارائه می‌دهند.

LLMهای محلی چه کارهایی در کدنویسی می‌توانند انجام دهند؟

قابلیت‌های LLMهای کدنویسی محلی بسیار گسترده است و می‌تواند به طور چشمگیری بهره‌وری توسعه‌دهندگان را افزایش دهد. این مدل‌ها قادرند وظایف مختلفی را انجام دهند که پیش از این نیاز به مداخله انسانی زیادی داشتند یا فقط از طریق سرویس‌های ابری قابل دسترسی بودند:

• تولید توابع، کلاس‌ها یا کل ماژول‌ها از زبان طبیعی: توسعه‌دهندگان می‌توانند توضیحات متنی (به زبان طبیعی) از آنچه می‌خواهند LLM تولید کند، ارائه دهند و مدل کدهای مربوطه را تولید می‌کند. این امر به سرعت بخشیدن به شروع پروژه‌ها یا افزودن قابلیت‌های جدید کمک می‌کند.
• ارائه تکمیل خودکار (autocompletion) حساس به متن و پیشنهادهای “ادامه کدنویسی”: این LLMها می‌توانند بر اساس کدی که در حال نوشتن آن هستید، پیشنهادهای هوشمندانه‌ای ارائه دهند، از تکمیل خطوط کد گرفته تا پیشنهاد ساختارهای پیچیده‌تر. این قابلیت به کاهش خطاهای تایپی و افزایش سرعت کدنویسی کمک می‌کند.
• بازرسی، اشکال‌زدایی (debug) و توضیح قطعات کد: LLMها می‌توانند کدهای موجود را تحلیل کرده، مشکلات احتمالی را شناسایی کنند و توضیحات واضحی در مورد نحوه عملکرد بخش‌های مختلف کد ارائه دهند. این برای درک کدهای قدیمی یا پیچیده و همچنین برای آموزش توسعه‌دهندگان جدید بسیار ارزشمند است.
• تولید مستندات، انجام بررسی کد (code review) و پیشنهاد بازسازی (refactoring): مدل‌ها می‌توانند مستندات فنی را بر اساس کد تولید کنند، خطاهای احتمالی یا نقاط ضعف در طراحی کد را شناسایی کرده و بهبودهایی را برای ساختار و کارایی کد پیشنهاد دهند. این به حفظ کیفیت کد و بهبود قابلیت نگهداری آن کمک می‌کند.
• یکپارچه‌سازی با محیط‌های توسعه یکپارچه (IDEs) یا ویرایشگرهای مستقل: بسیاری از این مدل‌ها می‌توانند به طور مستقیم با IDEهای محبوب مانند VS Code یا PyCharm ادغام شوند و تجربه‌ای مشابه با دستیارهای کدنویسی هوش مصنوعی ابری را فراهم کنند، با این تفاوت که کد شما هرگز به سرورهای خارجی ارسال نمی‌شود. این یکپارچه‌سازی، جریان کاری توسعه‌دهنده را روان‌تر و کارآمدتر می‌کند.

این قابلیت‌ها، LLMهای محلی را به ابزاری قدرتمند و ضروری برای توسعه‌دهندگان مدرن تبدیل کرده است که به آن‌ها امکان می‌دهد با امنیت و کارایی بیشتری کدنویسی کنند.

نتیجه‌گیری

در سال 2025، دستیارهای کدنویسی مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ محلی به طور قابل توجهی تکامل یافته‌اند و جایگزین‌های قدرتمند و قابل اعتمادی برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی صرفاً ابری ارائه می‌دهند. مدل‌های پیشرو مانند Code Llama 70B، DeepSeek-Coder، StarCoder2، Qwen 2.5 Coder و Phi-3 Mini، طیف وسیعی از نیازهای سخت‌افزاری و حجم کاری کدنویسی را پوشش می‌دهند.

این مدل‌ها، با قابلیت‌های پیشرفته‌ای نظیر تولید کد دقیق، تکمیل خودکار هوشمند، اشکال‌زدایی و تولید مستندات، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهند تا با کارایی و امنیت بیشتری کار کنند. از مهم‌ترین مزایای این رویکرد می‌توان به حفظ حریم خصوصی کامل کد، قابلیت کار آفلاین بدون نیاز به اتصال دائم اینترنت، و حذف هزینه‌های تکراری که در سرویس‌های ابری وجود دارد، اشاره کرد.

ابزارهایی نظیر Ollama، Nut Studio و LM Studio نیز نقش حیاتی در دسترسی‌پذیری این فناوری‌ها ایفا می‌کنند. این پلتفرم‌ها به توسعه‌دهندگان در هر سطحی کمک می‌کنند تا این مدل‌ها را به راحتی و با حداقل پیکربندی، به صورت آفلاین مستقر و استفاده کنند. چه اولویت شما حریم خصوصی باشد، چه کاهش هزینه‌ها، یا دستیابی به عملکرد خام بالا، LLMهای محلی اکنون به بخشی عملی و قدرتمند از جعبه ابزار کدنویسی تبدیل شده‌اند و آینده توسعه نرم‌افزار را در محیط‌های مختلف شکل می‌دهند.

منبع مقاله: MarkTechPost