Quels sont les meilleurs LLMs de codage locaux en 2025 ?

Les LLMs locaux dédiés au codage comme GLM-4, DeepSeekCoder V2 ou Code Llama offrent puissance et confidentialité. Ils transforment le dev en assistant personnel performant et économique, accessible même hors serveurs cloud. Découvrez leurs forces, usages et performances clés pour booster votre workflow.

3 principaux points à retenir.

• Puissance locale : Les LLMs comme DeepSeekCoder V2 et Qwen3-Coder gèrent des projets entiers grâce à leurs vastes contextes (jusqu’à 256k tokens).
• Confidentialité et économies : Exécuter ces modèles sans passer par des API externes protège vos données et réduit les coûts.
• Flexibilité et accessibilité : Certains modèles, comme Code Llama 7B/13B, sont optimisés pour tourner sur un simple GPU, facilitant leur adoption.

Quels modèles locaux dominent le codage assisté en 2025

En 2025, les LLMs locaux de codage ne cessent de gagner en popularité, apportant une réelle valeur ajoutée aux développeurs. Six modèles se démarquent sur le marché : GLM-4-32B-0414, DeepSeekCoder V2, Qwen3-Coder, Codestral et Code Llama. Ces modèles ont été méticuleusement conçus pour répondre aux exigences d’un univers de développement en perpétuelle évolution.

• GLM-4-32B-0414 : Ce modèle de 32 milliards de paramètres, développé par Zhipu AI, rivalise avec des géants comme GPT-4. Il est pré-entraîné sur un ensemble de données richissimes de 15 Téraoctets. Cette puissance lui permet de gérer le raisonnement multi-étapes, idéal pour les analyses de code complexes, avec une fenêtre de contexte de 32k tokens qui facilite la manipulation de projets volumineux.
• DeepSeekCoder V2 : Un autre modèle impressionnant, basé sur un système mixte d’experts, avec des variantes de 16B et 236B. Il couvre une incroyable palette de 338 langages, le rendant parfait pour les refactorings inter-fichiers et la compréhension globale de projets, grâce à sa fenêtre de contexte de 128k tokens.
• Qwen3-Coder : Développé par Alibaba Cloud, il utilise un transformer à mélange d’experts avec jusqu’à 480B de paramètres. Sa capacité à traiter des fichiers de grande taille en un seul passage est renforcée par sa fenêtre de contexte de 256k tokens, ce qui le rend particulièrement utile pour gérer des répertoires entiers.
• Codestral : Avec ses 22B et 7B de paramètres, ce transformer est calibré spécifiquement pour la génération de code en 80 langages. Sa faible latence et son accès local facilitent les sessions d’édition en temps réel, ce qui est un atout dans le flux de travail des développeurs.
• Code Llama : Issu de Meta, il est optimisé pour les tâches de codage et propose plusieurs tailles allant jusqu’à 70B. Ce modèle est bien adapté pour l’infilling et les tâches spécifiques à Python, avec une capacité à traiter des entrées longues, renforçant ainsi sa flexibilité.

Ces modèles ne se contentent pas d’exister; ils transforment l’expérience de codage. Leur capacité à effectuer un raisonnement complexe et à gérer plusieurs langages est primordiale. Le tout, dans un contexte où la mémoire locale est essentielle pour optimiser les workflows de développement. Pour les développeurs cherchant à intégrer ces modèles dans leur environnement de travail quotidien, la répartition des capacités et des licences est cruciale.

Voici un tableau récapitulatif de ces modèles:

Pourquoi choisir un LLM local pour coder plutôt que le cloud

Choisir un LLM local pour coder plutôt que de s’en remettre au cloud, c’est un peu comme décider de cuisiner chez soi plutôt que d’aller au restaurant. Peut-être que le restaurant est pratique, mais vous ne contrôlez pas les ingrédients ni les méthodes de préparation. Dans notre ère numérique, les bénéfices de l’auto-hébergement sont nombreux et souvent cruciaux.

Tout d’abord, parlons de confidentialité. Avec un LLM local, vos données restent chez vous, loin des serveurs d’un tiers qui pourrait être une cible facile pour les violations de données. C’est là où la fameuse maxime de Benjamin Franklin prend tout son sens : « Un investissement dans la connaissance paie le meilleur intérêt. » Et quand il s’agit de sécurité des données, cette connaissance, ce sont les mesures de protection que vous mettez en place. Les LLM locaux permettent de conserver la propriété et la confidentialité de votre code et de vos données.

Ensuite, il y a la question des coûts. Utiliser un LLM dans le cloud peut engendrer des factures d’API qui, à long terme, s’accumulent rapidement. En installant un modèle local, vous éliminez ces coûts à l’usage. Pensez à la liberté que cela confère! Par exemple, un développeur pourrait intégrer un snippet de code ou corriger un bug sans attaquer son budget avec des frais d’API incessants.

En matière d’intégration, c’est un véritable terrain de jeu. Les LLM locaux vous permettent d’avoir un autocomplétion en ligne sans latence, ce qui est un vrai bonheur lors de l’écriture de code. Imaginez-vous modifiant une fonction alors que le LLM vous suggère des corrections instantanées. De même, vous pouvez faire du debugging inline sans craindre que vos données ne soient exposées. Cela vous offre non seulement un environnement plus convivial, mais aussi plus sûr.

Cependant, attention à la compatibilité matérielle! Les très gros modèles requièrent des GPU puissants. Avec un petit équipement, les performances peuvent être limitées. Pour illustrer, un développeur pourrait lancer un modèle comme Codestral sur une configuration modeste, mais n’obtiendrait pas la même rapidité qu’en utilisant un serveur avec plusieurs GPU.

Voici un tableau récapitulatif des coûts et des exigences matérielles des modèles populaires :

En réfléchissant bien, l’utilisation d’un LLM local pour coder équivaut à cultiver son propre potager : vous contrôlez tout, de la semence à la récolte.

Comment intégrer efficacement un LLM local dans son workflow dev

Pour intégrer un LLM local efficacement dans son workflow de développement, il y a plusieurs étapes essentielles à suivre. La première consiste à choisir le modèle adapté à vos ressources matérielles, comme votre GPU et la RAM disponible. Par exemple, des modèles comme le Code Llama peuvent fonctionner sur des configurations de PC haut de gamme, tandis que d’autres comme le GLM-4-32B-0414 nécessitent des capacités plus robustes. N’hésitez pas à comparer les options disponibles, certaines étant plus légères que d’autres.

Une fois le modèle sélectionné, l’étape suivante est l’installation des poids de ce dernier. Cela peut souvent se faire via des plateformes comme Hugging Face, qui proposent des instructions claires pour télécharger et installer les modèles désirés. Vous devrez aussi prendre en compte des réglages spécifiques comme le quantization pour alléger la charge sur vos ressources. En effet, la quantisation permet de réduire le poids du modèle tout en conservant une performance acceptable, ce qui est idéal pour les configurations moins puissantes.

Pour l’utilisation proprement dite, plusieurs interfaces et environnements de développement (IDE) sont disponibles. Par exemple, vous pouvez intégrer votre LLM dans Visual Studio Code ou PyCharm, permettant d’utiliser les capacités d’autocomplétion avancée, de génération de tests unitaires, ou encore de refactoring via des suggestions automatiques. Imaginons que vous souhaitiez corriger un morceau de code Python ; vous pourriez utiliser un prompt comme :

Corrige le code suivant : def calculer_somme(a, b): return a - b

Dans cet exemple, le LLM pourrait identifier l’erreur et suggérer de remplacer le signe « – » par un « + », ce qui est précisément ce que l’on attend d’un bon assistant de codage.

Pour vous donner une idée claire des ressources et des cas d’usage, voici un tableau récapitulatif :

Avec ces outils et méthodes, vous pouvez instaurer un workflow de développement optimisé, enrichi par la puissance des LLM locaux qui permettent d’améliorer significativement votre productivité.

Quel LLM local choisir pour booster votre productivité en codage ?

Choisir un LLM local adapté à vos besoins peut révolutionner votre manière de coder en combinant puissance, confidentialité et économie. Des modèles comme DeepSeekCoder V2 ou Qwen3-Coder offrent une maîtrise inédite des projets lourds grâce à leur immense contexte, tandis que Code Llama facilite l’accès à des assistants performants même sur des configurations modestes. Intégrer un LLM local dans votre workflow, c’est gagner en agilité, fiabilité et indépendance. Cette maîtrise accrue de l’IA vous place en position de force face aux défis croissants du développement logiciel moderne, tout en préservant vos données sensibles et votre budget.

FAQ

A propos de l’auteur

Franck Scandolera est un expert reconnu du data engineering et de l’IA, avec plus de dix ans d’expérience en automatisation et intégration de solutions data. Responsable de l’agence webAnalyste et formateur indépendant, il accompagne des professionnels dans l’optimisation de leurs workflows grâce à l’IA générative, le no-code et les architectures data robustes. Sa passion pour la technologie pragmatique et son approche pointue de l’IA lui confèrent une expertise solide dans l’adoption des modèles locaux de langage pour des applications métiers concrètes.