Anthropic模型的本地开源平替

小团队工程师很容易在 Anthropic 的 Claude Code (Sonnet/Opus 4.5) 上花费 >$2K/mo 的费用。随着预算紧张，你可能会想知道是否可以在不妥协质量的前提下 利用本地大模型。

一个较弱的开放模型在底层仍然可以为中小型开发团队实现"几乎 Claude Code"的功能吗？

像 Qwen3-Coder (32B)、DeepSeek V3、GLM-4.7 和 MiniMax M2.1 这样的模型正在推动代码理解的边界水平。

事实上，最近的基准测试显示，最新的 Qwen 和 DeepSeek 模型可以与专有模型相媲美，它们甚至可能是领先的代码大模型。

这些进展表明，如果硬件和集成障碍不是致命的，小团队可以依靠本地大模型。

有很多候选人可以在内部运行。这里有一些你的选项

1、Qwen3-Coder (32B MoE, 128K 上下文)

Qwen3-Coder拥有 235B 参数（22B 活跃），并明确针对编码和智能体任务进行了调整。Zhipu AI 的基准测试显示，Qwen3 在编码测试中可以与（或击败）OpenAI 的 GPT-4 等深度专有模型竞争。即使是 Qwen3 的较小版本（14B、8B）也可以在轻得多的硬件上提供强大的编码支持。

2、DeepSeek V3/Coder

V3 "Terminus" 系列在数学/推理和代码方面表现很强，尽管官方权重还没有完全开放。（DeepSeek 的 R1 671B 在 6×A100 GPU 上进行了量化，约 $100K 硬件。）

非官方报告显示，DeepSeek 的编码模型很强大，但同样需要一个 严肃的 GPU 集群。

即使是量化的，DeepSeek-V3.2 也需要 350-400+ GB 的 VRAM （多 GPU）用于推理。

DeepSeek 级别的模型是数据中心规模的，可能超出典型团队的设置，但如果你手头有基础设施，绝对值得一试。

3、GLM-4.7

GLM-4.7 相比其前代版本在数学/推理方面有重大提升，他们甚至称其为"以一小部分成本达到 Claude 级别的编码模型"。

GLM-4.7 权重是开放的（在 HuggingFace/ModelScope 上），并且可以使用 vLLM 或 SGLang 等框架提供服务。

在直接对比的基准测试中，GLM-4.7 实际上表现相当不错，在实践中，GLM-4.7 在许多编码查询中工作良好，并且运行在比完整 Sonnet 轻得多的硬件上。

GLM-4.7 交错思考

4、MiniMax M2.1 (230B MoE)

来自 MiniMax 团队的新来者（2025 年 12 月），M2.1 是一个 专家混合模型，具有 10B 活跃/230B 总参数，专门为编码智能体和工具使用设计。

团队确认模型权重完全开源。

我们还没有测试它，但它承诺"无需封闭 API 的顶级编码性能"和快速推理（MoE 意味着每次请求只激活网络的一部分）。

如果 M2.1 达到了其宣传的效果，它可能是游戏规则的改变者，但即使运行它也需要多个 GPU（10B 活跃权重仍然需要 >80GB 的 VRAM）。

5、更小的模型

除了巨头之外，还有高效的编码器：

• Qwen 14B/8B
• GPT-OSS 120B
• Llama-4 变体

这些可以在单个 GPU（8-24GB VRAM）上运行，对于简单任务相当胜任。

Qwen3–14B 在 GitHub 问题上获得 ~58%，在一个 RTX 4090 (24GB) 上以 Q4 量化运行 Qwen 14B 对于例程编码建议是很流畅的。

这些更小的模型不会在新的复杂问题上匹配 Opus/Sonnet，但它们极大地扩大了可行性，因为 $1–2K 的 GPU 可以为一个开发者提供服务。

6、硬件和性能现实

如前所述，DeepSeek-V3.2 (685B MoE)，即使量化到 4 位，也需要 350-400+ GB 的 GPU 内存，这意味着一个 8×A100/H100 集群。（完整精度将超过 1 TB！）。

换句话说，DeepSeek 的顶级模型纯粹是数据中心领域。

相比之下，上述开放模型从几 GB 到几十 GB 不等。

Qwen3–32B 模型需要约 24GB VRAM（如果是 4 位量化需要 16GB），如果量化的话，可以放在一张高端桌面卡上（例如 RTX 6000/4090）。

Qwen3–14B 需要约 12GB（8GB Q4 量化）。

GLM-4.7 在大小上相当（据报道 2.5T 令牌，但权重大小类似于 28-32B 范围），你可以轻松地在 48GB H100（一张卡）上运行它。

MiniMax M2.1 的活跃 10B 将需要至少 80GB 的 GPU 内存（10B×8 字节 + 开销），所以这是一个 2× H100 级别的工作。

在实践中，小团队可以构建 一个适度的推理设备：2×48GB GPU、256GB RAM，使用 vLLM 进行服务。

你可以同时加载 Qwen3–32B（量化 16 位）和 GLM-4.7 并支持几个并发开发者。

一旦模型预热，你可以每秒处理数千个输入令牌的吞吐量（vLLM 的批处理和 KV 缓存有帮助）。

作为参考，单张 48GB 卡可以产生约 10K 令牌/秒的"上下文预填充"。

典型的编码提示（约 500 个令牌）可以在 0.5-1 秒内完成。（比云 API 慢，但在局域网上可以接受）。

当然，更多的并发意味着更多的 GPU。

你可以在两张卡之间分担负载；每个开发者的 Claude CLI 会话被路由到任何空闲的 GPU。

你也可以尝试 Nvidia MIG 分区，将多个较小的模型打包到一张卡上以完成轻量级任务（Minimax M2.1 支持多 GPU，GLM-4.7 也是如此）。

这不是零开销，有时 vLLM 会停滞等待 GPU 交换缓存的上下文。

但随着硬件变得更便宜，你可以轻松并行化（8×4090 设置约 $30K，只会降价）。

7、与 Claude Code（和替代方案）集成

Claude Code CLI 遵循模型名称的环境变量。你可以在 CLI 配置中设置 CLAUDE_MODEL=glm-4.7（或类似的）。

你也可以使用 开源智能体框架。像 OpenCode、Roo Code 或 Cline 这样的项目允许你插入任何 LLM 后端。

你可以将你的本地 Qwen 或 MiniMax 模型插入到类似 Claude 的 CLI 界面中。

保持在 Claude Code 生态系统内的一个优势是 智能体提示工程 非常成熟。输出的质量不仅仅是模型，还有系统提示、对话格式、代码上下文的检索。

通过重用 Claude 的模板，即使从较小的模型你也可以得到不错的结果。

8、结束语

小型开发团队可以用本地模型替代 Claude Code 的大部分功能，但前提是你要将其视为适当的基础设施。

不要让每个开发者在笔记本电脑上运行不同的模型。相反，在同一个 Claude Code CLI（或等效的智能体）后面提供一个一致的模型。

这样，所有开发者都看到相同的行为，你可以全局调整提示。

这可以为日常编码提供非常相似的输出：代码完成、bug 修复、PR 摘要等。

总之，没有什么能阻止这列火车。

原文链接：Local LLMs That Can Replace Claude Code

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