為什麼考慮從 Claude Code 轉向本地 AI

大多數開發者習慣使用雲端 AI 程式碼助理如 Claude Code、Copilot 或 Cursor，但隱私疑慮、網路延遲和費用問題促使越來越多的人開始探索本地部署的可行性。阿里巴巴開源的 Qwen3.5 系列提供強大的程式碼能力，而且完全免費、離線可用。

我在實際工作中進行了為期兩週的測試，將日常開發環境從 Claude Code 切換到本地執行的 Qwen3.5。以下是我的完整經驗分享。

Qwen3.5 本地部署完整教學

要在本地執行 Qwen3.5，你需要準備適當的硬體和軟體環境。以下是具體步驟：

硬體需求

  • 記憶體：至少 16GB RAM，32GB 為佳
  • 顯示卡：NVIDIA GPU，VRAM 16GB 以上（如 RTX 4080、4090）
  • 儲存空間：至少 50GB SSD 可用空間

軟體安裝步驟

  • 安裝 Ollama（macOS/Windows/Linux 皆支援）
  • 打開終端機，輸入 ollama pull qwen2.5-coder:32b
  • 下載完成後，執行 ollama run qwen2.5-coder:32b
  • 若要整合到 VS Code，可安裝 Continue 擴充功能

32B 參數版本約需 20GB VRAM，但提供最佳的程式碼理解能力。若資源有限，也可選擇 14B 或 7B 版本。

實際Coding任務表現對比

我針對三種常見開發情境進行測試：

1. 程式碼補全與建議

Qwen3.5：回應速度快（本地延遲 < 50ms），但建議的準確度略低於 Claude Code。在處理複雜的 TypeScript 泛型時，偶爾會出現型別推斷錯誤。

Claude Code：雲端版本在理解上下文和複雜架構時表現更佳，但需要網路連線。

2. 重構與除蟲

Qwen3.5 在處理簡單的重構任務（如提取函數、命名規範化）表現優異。但面對大型代碼庫的架構調整時，能力有限。對於 Debugging，兩者都能有效找出常見的語法錯誤和邏輯問題。

3. 專案架構建議

這是本地模型的明顯劣勢。Qwen3.5 缺乏對最新技術趨勢和最佳實踐的即時理解，較難提供符合現代開發標準的架構建議。

費用與隱私：本地部署的優勢

使用 Qwen3.5 本地部署的最大優勢在於：

  • 零訂閱費用：完全免費，無需月費
  • 隱私安全：程式碼不會上傳至任何伺服器
  • 離線可用：無網路也能正常工作
  • 無用量限制：可無限產生程式碼

相比 Claude Code 的訂閱費用（每月 $19 美元起），長期使用可節省可觀成本。

結論：誰適合使用 Qwen3.5 本地版本？

經過兩週的實際使用，我認為 Qwen3.5 本地版本適合以下開發者：

  • 處理敏感專案（醫療、金融、政府系統）需要資料不外洩的工程師
  • 網路不穩定或需要離線工作的環境
  • 想要控制成本、不願意訂閱雲端服務的獨立開發者
  • AI 程式碼的學習與實驗用途

但若你需要最高品質的程式碼建議、快速掌握新技術框架，或處理複雜的系統架構，Claude Code 仍是更優的選擇。

最佳策略：可考慮兩者混合使用——日常簡單任務用本地 Qwen3.5，複雜問題交給 Claude Code，既省成本又保持效率。