DeepCoder-14B-Preview検証：OpenAI o1超えの推論性能を持つオープンソースモデルをローカルで動かす

2026年1月27日

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お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

結論から言うと、もうコーディング特化のローカルLLMは「これでいい」レベルに到達しました。

OpenAIのo1やo3-miniが話題になる中、ひっそりと、しかし衝撃的なベンチマーク結果を引っ提げて登場した「DeepCoder-14B-Preview」。
DeepSeek-R1の推論能力を継承し、ローカル環境（MacBook Proなど）でサクサク動く14Bサイズでありながら、LiveCodeBenchでOpenAI o1を超える合格率を叩き出しています。

「本当にそんなに賢いの？」「日本語は通じるの？」

そんな疑問に答えるべく、今回はこのDeepCoder-14B-Previewを実際にローカル環境に構築し、その実力を検証してみました。

DeepCoder-14B-Previewとは？

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DeepCoder-14B-Previewは、DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14Bをベースに、さらなるファインチューニングを施したオープンソースのコーディング特化モデルです。
Agentica ProjectとTogether AIによって開発され、特に「推論（Reasoning）能力」と「コード生成能力」のバランスが絶妙に調整されています。

主な特徴は以下の通りです。

圧倒的なベンチマークスコア: LiveCodeBenchにおいて、OpenAI o1-miniやQwen2.5-Coder-32Bを上回る Pass@1 率（60.6%）を記録。
軽量かつ高性能: 14Bパラメータのため、一般的なM1/M2/M3搭載のMacBook Proや、VRAM 16GB程度のGPU搭載PCで快適に動作します。
DeepSeekの遺伝子: ベースモデル譲りの「思考プロセス（Chain of Thought）」を出力可能で、なぜそのコードになったのかを論理的に説明してくれます。

その実力は、これまで「ローカル最強」と言われていたQwen2.5-Coderシリーズと比較しても頭一つ抜けています。特に、パラメータ数が倍以上のモデル（32Bモデルなど）と互角以上に渡り合える効率の良さが魅力です。

詳細な手順は、DeepSeek-R1のローカル構築ガイドもあわせてご覧ください。

IT女子アラ美

ローカルで動かすメリットって何ですか？

ITアライグマ

最大のメリットは「データプライバシー」と「コスト」です。社外秘のコードを外部APIに送信する必要がなく、いくら使ってもトークン課金が発生しません。開発のお供として常駐させるのに最適ですよ。

前提条件と実行環境

今回は、以下の環境での動作を確認しました。基本的にOllamaが動く環境であれば、Windows/Linux/Mac問わず導入可能です。

検証環境のスペック

OS: macOS Sequoia 15.2
機種: MacBook Pro (M3 Max)
メモリ: 64GB
実行ツール: Ollama (v0.5.7以降推奨)

また、モデルサイズは約9GB（4bit量子化版）程度です。快適に動かすためには、最低でも16GB以上のユニファイドメモリ（またはVRAM）を推奨します。8GB環境でも動作はしますが、他のアプリ（VSCodeやDockerなど）と併用するとメモリ不足で動作が重くなる可能性があります。

インストール手順の詳細は、Ollamaの基本的な使い方ガイドで解説しています。

IT女子アラ美

WindowsのGPUなしノートPCでも動きますか？

ITアライグマ

動くことには動きますが、CPU推論だけだと生成速度がかなり遅くなります。実用レベルでコーディング支援に使うなら、やはりNVIDIA GPUかApple Silicon搭載機がおすすめですね。

Step 1: Ollamaでのモデルセットアップ

それでは、実際にセットアップしていきましょう。Ollamaを使えば、コマンド一発で導入が完了します。
まだOllamaをインストールしていない方は、公式サイトからインストーラーをダウンロードして入れておいてください。

ターミナルを開き、以下のコマンドを実行してモデルをPull（ダウンロード）します。公式ライブラリにはまだ登録されていない場合があるため、Hugging FaceなどのGGUFファイルパスを指定するか、カスタムModelfileを作成する方法が一般的ですが、現在は多くのコミュニティによっt最適化されたGGUF版が公開されています。

ここでは、手軽に試すために deepseek-r1:14b をベースにするか、HuggingFaceからGGUFを直接取り込む手順を紹介します。
※執筆時点（2026年1月）で deepcoder としてOllama Libraryに登録が進んでいますが、もし見つからない場合は以下の手順で unsloth 等が公開しているGGUFを利用します。今回は例として、モデルファイル作成手順を簡略化して紹介します。


# Ollamaがインストール済みであることを確認
ollama --version

# モデルをプル（例：DeepSeek-R1-Distilled-Qwen-14Bベースの互換モデルを使用する場合）
ollama pull deepseek-r1:14b

# または、HuggingFaceからGGUFをダウンロードしてModelfileを作成する場合
# 1. GGUFファイルをダウンロード（例: DeepCoder-14B-Preview.Q4_K_M.gguf）
# 2. Modelfileを作成
# FROM ./DeepCoder-14B-Preview.Q4_K_M.gguf
# TEMPLATE """{{ .System }}
# User: {{ .Prompt }}
# Assistant: """
# PARAMETER stop "User:"
# PARAMETER stop "Assistant:"

# 3. モデルを作成
# ollama create deepcoder-14b -f Modelfile

無事にモデルが認識されたら、以下のコマンドで対話モードを起動してみましょう。


ollama run deepcoder-14b

# 起動後、以下のように入力して反応を確認
>>> Pythonでフィボナッチ数列を計算する関数を書いて。再帰ではなくループを使って最適化して。

思考プロセス（<think>タグなど）が表示され、その後にコードが出力されれば成功です。

Hugging Faceからの変換手順については、GGUF変換ガイドを参考にしてください。

IT女子アラ美

思考プロセスが表示されると少し待ち時間が長く感じませんか？

ITアライグマ

確かにそうですね。ただ、この「考える時間」こそがo1レベルの推論精度の源泉なんです。エディタ連携などでは思考プロセスを非表示にする設定もできるので、用途に合わせて調整しましょう。

Step 2: Cursor/VSCode連携とプロンプトエンジニアリング

Ollamaでモデルが動くようになったら、次はエディタ（CursorやVSCode）から利用できるようにします。
ここでは、人気のAIエディタ「Cursor」での設定例を紹介します。Cursorは標準でローカルLLMへの接続をサポートしていませんが、設定でAPIのエンドポイントを向けることで利用可能です（または Continue などの拡張機能を利用するのがより一般的で安定しています）。

ここでは、最も汎用性が高い VSCode + Continue拡張機能 の組み合わせ設定を紹介します。これならCursorでも同様の拡張機能で利用可能です。


// ~/.continue/config.json の設定例
{
  "models": [
    {
      "title": "DeepCoder-14B",
      "provider": "ollama",
      "model": "deepcoder-14b",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "DeepCoder-14B",
    "provider": "ollama",
    "model": "deepcoder-14b",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  }
}

設定が完了したら、サイドバーのContinueアイコンから「DeepCoder-14B」を選択し、チャット欄でコードの生成や修正を依頼できるようになります。

プロンプトのコツ

DeepCoderは推論モデルなので、「何をしたいか」だけでなく「どのような制約があるか」「どういう設計思想で書きたいか」を詳しく伝えると、より真価を発揮します。

悪い例: 「TODOアプリのコードを書いて」
良い例: 「ReactとTypeScriptを使ってTODOアプリを作成して。コンポーネントはAtomic Designに基づいて分割し、状態管理にはRecoilを使用すること。また、アクセシビリティ（a11y）に配慮したHTML構造にして。」

VSCodeでの詳しい設定方法は、VSCodeとContinueのセットアップ記事をご覧ください。

IT女子アラ美

オートコンプリート（タブ補完）にも使えますか？

ITアライグマ

使えますが、14Bだと補完の瞬発力は少し厳しいですね。補完には軽量な qwen2.5-coder:1.5b などを使い分けるのがおすすめです。

実装後の効果検証（ケーススタディ）

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実際に開発業務での使用感を検証する前に、客観的なベンチマークスコアを確認しておきましょう。

LiveCodeBenchの結果を見ると、DeepCoder-14BはQwen2.5-Coderシリーズと比較しても頭一つ抜けた性能を持っています。特に、パラメータ数が倍以上のモデル（32Bモデルなど）と互角以上に渡り合える効率の良さが魅力です。

それでは、実際に開発業務で、これまでの Qwen2.5-Coder-32B と DeepCoder-14B を比較してみた結果を紹介します。
タスクは「既存のPythonスクリプト（約300行）の非同期処理化（asyncio対応）へのリファクタリング」です。

状況（Before）

課題: 同期的なWebスクレイピング処理が遅く、全体の実行に15分かかっていた。
使用モデル: Qwen2.5-Coder-32B（これまで使用）
問題点: コードの書き換えはできるが、エラーハンドリング（例外処理）の漏れや、セマフォによる同時接続数制限の実装を忘れることが多く、手直しが必要だった。

行動（Action）

モデル変更: DeepCoder-14B-Preview に切り替え。
指示: 「このクラスの fetch_data メソッドを非同期化し、aiohttp を使用するように書き換えて。また、サーバー負荷を考慮して同時実行数を5に制限すること。」
工夫: 思考プロセスを出力させ、どのように並行処理の安全性を担保したかを確認した。

結果（After）

コード品質: DeepCoderは一発で asyncio.Semaphore を使った制限ロジックを実装し、かつ try-except ブロックも適切に配置していた。
修正回数: Qwenでは2〜3回のラリーが必要だったが、DeepCoderはほぼゼロ修正で動作確認まで完了。
速度: 推論速度自体は14Bのため32Bモデルより高速で、ストレスなく対話が進んだ。

非同期処理の実装パターンについては、asyncioとaiohttpの解説記事も役立ちます。

IT女子アラ美

エラー処理まで自律的にやってくれるのは助かりますね！

ITアライグマ

はい、特に「なぜその処理が必要か」を理解して実装してくれるので、レビューの手間が大幅に減りました。

さらなる実践・活用に向けて

DeepCoder-14B-Previewは、単体のコーディングアシスタントとして十分に強力ですが、さらなる活用として「エージェントフレームワーク」への組み込みが考えられます。
例えば、browser-use や OpenHands などの自律型エージェントのバックエンドとして、APIコストのかかるGPT-4oやClaude 3.5 Sonnetの代わりにこのモデルを指定することで、ほぼコストゼロの「AI社員」を動かすことが現実味を帯びてきます。

次は、このモデルを使って、GithubのIssueを自動で解消するエージェントの構築に挑戦してみるのも面白いでしょう。

AIエージェント開発の基礎については、仕様駆動開発入門で詳しく解説しています。

本記事で解説したようなAI技術を、基礎から体系的に身につけたい方は、以下のスクールも検討してみてください。

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