前言：你每個月花多少錢在 AI 上？
我算過一筆帳。
Claude Pro 每月 20 美元、ChatGPT Plus 每月 20 美元、Cursor Pro 每月 20 美元。如果三個都訂，一個月就是 60 美元，折合台幣將近 2,000 元。一年下來超過 24,000 元。
對於每天都在用 AI 寫程式的人來說，這筆錢花得值得。但問題是——你真的每個任務都需要用到最頂級的模型嗎？
我的經驗是：大約 70% 的日常 coding 任務，像是寫一個簡單的函數、修改 CSS 樣式、產生測試資料、重構一段程式碼，其實不需要 Claude Opus 或 GPT-5 這種等級。用一個中等水準的模型就綽綽有餘。
而這些中等水準的模型，現在很多都是免費、開源的。
更棒的是，你可以把它們跑在自己的電腦上。不用網路、不用付費、不用擔心程式碼被上傳到雲端。這對於處理公司內部專案或敏感資料的人來說，是一個巨大的優勢。
這篇文章，我會介紹 5 個最適合 Vibe Coder 的開源程式碼模型，從安裝到使用一步步帶你走過。即使你不是工程師，也能在自己的 Mac 或 PC 上跑起一個免費的 AI 寫程式助手。
先搞懂一件事：什麼是「開源模型」？
在介紹具體模型之前，先釐清一個概念。
閉源模型（如 Claude、GPT）就像是去餐廳吃飯——你付錢、點餐、吃完走人。你不知道廚房裡發生什麼事，也不能把食譜帶走。
開源模型就像是有人把食譜完整公開——你可以在自己家裡做，想加什麼料都行，而且完全免費。
開源模型的好處：
- 免費：不需要月費或 API 費用
- 隱私：所有資料都在你的電腦上處理，不會外傳
- 離線可用：沒有網路也能用
- 可客製化：可以根據你的需求微調
當然，開源模型也有限制：它們通常比頂級閉源模型稍弱一些，而且需要你的電腦有足夠的記憶體來跑。但在 2026 年的今天，這個差距已經小到很多人感受不出來了。
你需要什麼設備？
在介紹模型之前，先確認你的電腦跑不跑得動。
Mac 用戶（Apple Silicon，推薦首選）
Apple Silicon 的統一記憶體架構是跑本地模型的最大優勢——CPU 和 GPU 共用同一塊記憶體，不需要另外買顯示卡。2026 年的主流機型已經是 M4 晶片，記憶體起步就是 16GB，比前幾代友善很多。
| 你的 Mac | 記憶體 | 能跑的模型大小 | 體驗如何 |
|---|---|---|---|
| MacBook Air M4 (16GB) | 16 GB | 7-14B 參數 | 流暢，日常寫程式夠用 |
| MacBook Air M4 (24GB) | 24 GB | 14-32B 參數 | 很流暢，32B 模型跑得動 |
| MacBook Pro M4 Pro (24GB) | 24 GB | 14-32B 參數 | 流暢，GPU 核心更多速度更快 |
| MacBook Pro M4 Pro (48GB) | 48 GB | 32-70B 參數 | 非常流暢，可跑大模型 |
| MacBook Pro M4 Max (64-128GB) | 64-128 GB | 70B+ 參數 | 頂級體驗，幾乎所有模型都跑得動 |
| Mac Mini M4 (16-32GB) | 16-32 GB | 7-32B 參數 | 高 CP 值的本地 AI 工作站 |
| Mac Studio M3 Ultra (192GB) | 192 GB | 所有模型 | 本地模型的終極機器 |
還在用 M1/M2/M3？ 完全沒問題。只要記憶體有 16GB 以上，跑 7-32B 的模型都很順。8GB 的機型建議跑 7B 以下的模型。
PC 用戶（需要獨立顯示卡）
PC 跑本地模型主要靠顯示卡的 VRAM（顯示記憶體）。2025-2026 年的主流顯卡：
| 你的顯示卡 | VRAM | 能跑的模型大小 | 體驗如何 |
|---|---|---|---|
| RTX 4060 / 5060 | 8 GB | 3-7B 參數 | 能用，適合輕量任務 |
| RTX 4070 / 5070 | 12 GB | 7-14B 參數 | 流暢，日常夠用 |
| RTX 4090 (24GB) | 24 GB | 14-32B 參數 | 非常流暢 |
| RTX 5090 (32GB) | 32 GB | 32B+ 參數 | 頂級體驗 |
簡單記法
模型參數每 1B 大約需要 0.5-0.6 GB 記憶體（使用 Q4 量化後）。所以 7B 模型需要約 4GB，32B 模型需要約 18GB。
什麼是「量化」？ 就像把高解析度照片壓縮成較小的檔案——犧牲一點點品質，但大幅減少佔用的空間。Q4 量化是品質和大小之間最佳的平衡點。
我的建議：如果你正在考慮買新電腦，Mac Mini M4（24GB）是跑本地 AI 模型 CP 值最高的選擇——不到三萬台幣，就能流暢跑 32B 等級的模型。
安裝工具：一行指令搞定
跑本地模型最簡單的工具是 Ollama。它就像是本地模型的 App Store，一行指令就能下載和啟動模型。
安裝 Ollama
Mac 用戶：
brew install ollama
或者直接到 ollama.com 下載安裝檔。
Linux 用戶：
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
安裝完成後，啟動 Ollama 服務：
ollama serve
就這樣。接下來就是選模型了。
給完全新手的提示：如果你覺得 Ollama 的命令列介面太可怕，可以改用 LM Studio——它有圖形化介面，用滑鼠點點就能下載和跑模型。到 lmstudio.ai 下載即可。
5 個最推薦的開源程式碼模型
1. Qwen 2.5 Coder 32B — 全能型選手
推薦指數：⭐⭐⭐⭐⭐
如果只能選一個模型，選這個。
Qwen 2.5 Coder 是阿里巴巴旗下通義千問團隊推出的程式碼模型，在所有開源模型中，它的綜合表現最穩定。32B 版本在主流程式碼基準測試中的表現接近 GPT-4o，而且完全免費、Apache 2.0 授權。
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 開發者 | 阿里巴巴通義千問團隊 |
| 參數大小 | 0.5B / 1.5B / 3B / 7B / 14B / 32B |
| 授權 | Apache 2.0（完全免費，商用也可以） |
| 支援語言 | 40+ 程式語言 |
| 記憶體需求 | 32B 版本約需 18-20 GB |
為什麼適合 Vibe Coder？
它提供從 0.5B 到 32B 的完整尺寸選擇。電腦記憶體只有 8GB？用 7B 版本。有 16GB 以上？直接上 32B，體驗接近付費模型。
安裝與使用：
# 下載 32B 版本（推薦 16GB+ 記憶體）
ollama pull qwen2.5-coder:32b
# 如果記憶體有限，用 7B 版本
ollama pull qwen2.5-coder:7b
# 開始對話
ollama run qwen2.5-coder:32b
輸入你的問題，例如：
幫我寫一個 Python 函數，讀取 CSV 檔案並計算每個月的銷售總額
它就會像 ChatGPT 一樣回覆你完整的程式碼。
2. DeepSeek R1 — 最會「思考」的模型
推薦指數：⭐⭐⭐⭐⭐
如果你需要解決比較複雜的問題——比如 debug 一個怎麼都找不到原因的 bug、設計一個系統架構、或者理解一段複雜的程式碼——DeepSeek R1 是你的最佳選擇。
DeepSeek R1 最大的特色是它會展示思考過程。它不會直接給你答案，而是先分析問題、列出可能的原因、逐步推理，最後才給出結論。這對 Vibe Coder 來說特別有價值——你不只得到答案，還能學到工程師是怎麼思考的。
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 開發者 | DeepSeek（深度求索） |
| 參數大小 | 1.5B / 7B / 8B / 14B / 32B / 70B / 671B |
| 授權 | MIT（最寬鬆的開源授權） |
| 最新版本 | DeepSeek V3.2（SWE-bench 73.0%，開源最高） |
| 記憶體需求 | 32B 版本約需 18-20 GB |
為什麼適合 Vibe Coder？
當你遇到一個 bug，貼給 DeepSeek R1，它會這樣回應：
「讓我分析一下這個問題...首先，錯誤訊息顯示 TypeError，這表示...看這一行程式碼，變數 data 在這個時間點可能是 null...根本原因是 API 回應的資料結構和預期不同...修正方式是在第 42 行加上 null check...」這種思考過程，就像有一個資深工程師坐在你旁邊解釋給你聽。
安裝與使用：
# 下載 32B 版本
ollama pull deepseek-r1:32b
# 如果記憶體有限
ollama pull deepseek-r1:7b
# 開始對話
ollama run deepseek-r1:32b
3. Qwen3-Coder-Next — 效率之王
推薦指數：⭐⭐⭐⭐
這是 2026 年 2 月剛發布的新模型，它做到了一件令人驚訝的事：用極少的運算資源，達到接近頂級模型的效能。
Qwen3-Coder-Next 採用超稀疏混合架構，總共有 80B 參數，但每次推理只啟用 3B。這意味著它跑起來的速度是同級模型的 10 倍，佔用的記憶體卻少得多。
最關鍵的數字：它在 SWE-bench Verified 上拿到 70.6% 的成績，而這個分數通常需要 10-20 倍參數量的模型才能達到。
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 開發者 | 阿里巴巴通義千問團隊 |
| 架構 | 80B 總參數，僅 3B 活躍參數 |
| 上下文長度 | 256K tokens（約 20 萬字） |
| 授權 | Apache 2.0 |
| 記憶體需求 | 量化後約 6-8 GB |
為什麼適合 Vibe Coder？
如果你的電腦記憶體不多（8-16GB），但又想要接近頂級的程式碼能力，這個模型是目前最佳的選擇。它跑得快、佔用少、效果好。
安裝與使用：
# 下載模型
ollama pull qwen3-coder
# 開始對話
ollama run qwen3-coder
4. Devstral Small 2 — 最佳開源授權
推薦指數：⭐⭐⭐⭐
Devstral Small 2 是 Mistral AI 在 2025 年底推出的程式碼模型。它有兩個讓我特別喜歡的特點：
第一，它的 24B 參數在 SWE-bench 上拿到 68.0%，這個成績在同等大小的模型中名列前茅。
第二，它是 Apache 2.0 授權——這意味著你不只可以免費使用，還可以拿來做商業專案，完全沒有限制。不像有些模型的授權條款裡藏著「年營收超過某個數字就要付費」的條件。
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 開發者 | Mistral AI |
| 參數大小 | 24B |
| 上下文長度 | 256K tokens |
| 授權 | Apache 2.0（完全無限制） |
| 記憶體需求 | 約 14-16 GB |
| 配套工具 | Mistral Vibe CLI（命令列程式碼助手） |
為什麼適合 Vibe Coder？
如果你用 AI 做的東西未來可能有商業價值——比如幫客戶做網站、開發 SaaS 產品、建立自動化工具——那授權條款就很重要。Devstral Small 2 的 Apache 2.0 授權讓你完全沒有後顧之憂。
Mistral 同時還推出了 Codestral，專門優化 IDE 中的程式碼補全（就是你打字時自動建議程式碼的功能）。如果你用 VS Code 或 JetBrains，Codestral 的 Fill-in-the-Middle 功能會讓你的打字速度飛快。
安裝與使用：
# 下載 Devstral Small 2
ollama pull devstral-small
# 開始對話
ollama run devstral-small
5. Llama 4 Scout — 超長記憶的巨人
推薦指數：⭐⭐⭐⭐
Meta 的 Llama 4 Scout 做到了一件其他模型做不到的事：1,000 萬 tokens 的上下文長度。
這是什麼概念？大約可以一次讀入 750 萬字的內容。換算成程式碼，大約是一整個中型專案的所有檔案。
這對 Vibe Coder 的意義是：你可以把整個專案的程式碼丟給它，說「幫我找出這個 bug」或「幫我加一個新功能」，它能理解整個專案的架構和脈絡，而不是只看到你貼的那幾行程式碼。
| 項目 | 內容 |
|---|---|
| 開發者 | Meta |
| 架構 | 109B 總參數，17B 活躍參數（MoE） |
| 上下文長度 | 10M tokens（業界最長） |
| 多模態 | 支援文字 + 圖像 |
| 授權 | Llama 4 Community License |
| 記憶體需求 | 量化後約 10-12 GB |
為什麼適合 Vibe Coder？
除了超長上下文，Llama 4 Scout 還支援多模態——你可以丟一張網頁設計的截圖給它，說「幫我把這個設計做出來」，它能理解圖片內容並生成對應的程式碼。
而且它只有 17B 活躍參數，量化後在 16GB 記憶體的電腦上就能跑。
安裝與使用：
# 下載 Llama 4 Scout
ollama pull llama4
# 開始對話
ollama run llama4
怎麼選？一張表搞定
| 你的狀況 | 推薦模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 第一次用，想要最穩定的體驗 | Qwen 2.5 Coder 32B | 成熟穩定，社群資源最多 |
| 常常需要 debug 複雜問題 | DeepSeek R1 | 展示思考過程，教你推理 |
| 電腦記憶體只有 8-16GB | Qwen3-Coder-Next | 超高效率，小資源大效果 |
| 做的東西可能要商用 | Devstral Small 2 | Apache 2.0，零授權風險 |
| 專案很大，需要 AI 理解整個脈絡 | Llama 4 Scout | 1,000 萬 tokens 超長上下文 |
實戰：把本地模型接上 VS Code
光是在終端機裡打字聊天還不夠，真正有用的是把模型接到你的編輯器裡。
方法一：用 Continue.dev 擴充套件
Continue.dev 是一個免費的 VS Code 擴充套件，它可以把本地的 Ollama 模型變成你的 AI 程式碼助手，功能類似 GitHub Copilot，但完全免費。
安裝步驟：
- 確認 Ollama 已在背景執行（
ollama serve） - 在 VS Code 的 Extensions 搜尋 Continue 並安裝
- 開啟 Continue 的設定檔（
~/.continue/config.yaml），加入：
models:
- name: "Qwen2.5 Coder 32B"
provider: ollama
model: qwen2.5-coder:32b
tabAutocompleteModel:
provider: ollama
model: qwen2.5-coder:7b
- 重啟 VS Code，就可以用了
使用方式：
- 聊天：在側邊欄開啟 Continue 面板，像 ChatGPT 一樣對話
- 自動補全：打字時會自動建議程式碼（用 7B 小模型，速度快）
- 選取程式碼 → 右鍵 → Ask Continue：詢問選取程式碼的問題
方法二：搭配 Cursor 使用
如果你已經在用 Cursor，它內建就支援 Ollama。到 Settings → Models → Add Model，選擇 Ollama 作為 Provider，填入模型名稱即可。
這樣你可以在簡單任務時切換到本地模型（免費），複雜任務時再用 Claude 或 GPT（付費）。混合使用是最聰明的策略。
工程師思維：本地模型的正確使用觀念
最後，分享幾個工程師在使用本地模型時的思維方式：
1. 分層策略：不同任務用不同模型
專業工程師不會所有事情都用同一個模型。他們會：
- 自動補全（打字建議）→ 用 7B 小模型，速度第一
- 日常問答（寫函數、改樣式）→ 用 32B 本地模型，免費又好用
- 複雜架構設計（系統規劃、大型重構）→ 用 Claude 或 GPT，品質第一
2. 本地模型不是替代品，是互補品
不要想著「用了免費的就不需要付費的」。正確的想法是：把 70% 的簡單任務交給免費模型，省下的錢和額度留給真正需要頂級模型的 30% 任務。
3. 安全意識
本地模型的一大優勢是隱私。當你處理公司內部程式碼、客戶資料、或任何敏感資訊時，用本地模型可以確保這些資料不會離開你的電腦。這是很多企業選擇自建 AI 的主要原因。
4. 定期更新模型
開源模型的發展速度非常快。我建議每 2-3 個月檢查一下是否有新版本：
# 更新模型到最新版
ollama pull qwen2.5-coder:32b
結語：免費的 AI 時代已經來了
2026 年是開源程式碼模型的轉捩點。
SWE-bench 的排行榜上，最好的開源模型（DeepSeek V3.2，73.0%）和最好的閉源模型（Claude Opus 4.6，80.8%）之間的差距只剩 8 個百分點。而且開源模型的進步速度更快。
對 Vibe Coder 來說，這意味著：你不需要每個月花幾千塊才能用 AI 寫程式。 花 30 分鐘安裝 Ollama、下載一個模型，你就擁有了一個永久免費、保護隱私、隨時可用的 AI 程式碼助手。
如果你還沒試過本地模型，今天就是最好的開始時間。打開終端機，輸入：
brew install ollama && ollama serve
然後在另一個終端機視窗：
ollama pull qwen2.5-coder:7b && ollama run qwen2.5-coder:7b
問它任何程式問題。你會驚訝於免費的東西可以有多強大。
常見問題
Q：本地模型的回應品質真的夠用嗎？ A：對於 70% 的日常 coding 任務（寫函數、修 bug、改樣式、產生資料），32B 等級的開源模型已經非常夠用。但如果是複雜的架構設計或跨多個檔案的大型重構，頂級閉源模型還是有明顯優勢。
Q：為什麼有些模型後面有「:7b」「:32b」這些數字？ A：這是模型的參數量。數字越大，模型越聰明，但也需要越多記憶體。7b 約需 4GB，32b 約需 18GB。
Q：我的電腦只有 8GB 記憶體，還能用嗎？ A：可以！用 7B 版本的模型，體驗會稍慢但完全可用。Qwen 2.5 Coder 7B 和 DeepSeek R1 7B 都是不錯的選擇。
Q：量化會影響模型效果嗎？ A：Q4 量化大約會損失 2-5% 的效能，但能節省一半以上的記憶體。對一般使用來說，幾乎感覺不出差異。
Q：這些模型可以用中文提問嗎？ A：可以。Qwen 系列對中文支援最好（畢竟是中國團隊開發的），DeepSeek 也支援中文。Llama 4 和 Devstral 的中文能力稍弱，但基本溝通沒問題。