Zelfgehoste AI-coderingsassistent in 2026: Tabby, Ollama en de beste zelfgehoste copilootopties

Cloudgebaseerde AI-coderingstools hebben de manier veranderd waarop ontwikkelaars code schrijven. Maar niet iedereen kan (of zou moeten) zijn code naar een server van derden sturen. Gereguleerde industrieën, beveiligingsbewuste technische teams en ontwikkelaars die eenvoudigweg waarde hechten aan hun privacy, zorgen voor een reële en groeiende belangstelling voor zelfgehoste alternatieven.

Deze gids behandelt de toonaangevende zelf-gehoste AI-codeerassistenten die beschikbaar zijn in 2026: Tabby, Ollama gecombineerd met Continue.dev, LocalAI, Fauxpilot en LM Studio. Ik geef je een eerlijk beeld van de hardwarevereisten, de integratiekwaliteit en waar elke tool het beste past – zonder verzonnen benchmarks.

Als je daarnaast cloudgebaseerde opties evalueert, bekijk dan onze beste vergelijking van AI-coderingsassistenten voor een volledig beeld. En als je specifiek op zoek bent naar open-source IDE-alternatieven voor Cursor, dan gaat de gids voor open source Cursor-alternatieven dieper in op dat aspect.

Waarom uw AI-coderingsassistent zelf hosten?

Voordat je in tools duikt, is het de moeite waard om duidelijk te zijn over waarom je de operationele overhead van zelfhosting zou accepteren:

• Gegevensprivacy en vertrouwelijkheid van code — Uw broncode verlaat uw infrastructuur nooit. Dit is enorm belangrijk voor fintech, de gezondheidszorg, defensie-aannemers en iedereen die gebonden is aan strikte IE-overeenkomsten.
• Offline / air-gapped omgevingen — Faciliteiten zonder externe internettoegang kunnen nog steeds profiteren van door AI ondersteunde ontwikkeling wanneer het model lokaal draait.
• Voorspelbaarheid van de kosten — Bij voldoende teamschaal kan het gebruik van uw eigen inferentiehardware de SaaS-prijzen per stoel ondermijnen, vooral voor workflows die veel voltooiing vereisen.
• Compliance en controleerbaarheid — U bepaalt het model, de logboeken en het beleid voor het bewaren van gegevens. Audittrails blijven binnen uw grenzen.

De wisselwerking is reëel: zelf-gehoste modellen – zelfs grote – blijven over het algemeen achter bij frontier-cloudmodellen wat betreft de kwaliteit van onbewerkte code. De kloof wordt snel kleiner, maar ze bestaat. Wat je aan controle wint, geef je (althans gedeeltelijk) aan mogelijkheden op.

1. Tabby — De speciaal gebouwde, zelfgehoste copiloot

Tabby is de meest complete, speciaal gebouwde oplossing in de zelf-gehoste ruimte. In tegenstelling tot generieke inferentieservers is het van de grond af aan ontworpen als een zelf-gehoste GitHub Copilot-vervanging — compleet met een beheerdersdashboard, teambeheer, IDE-plug-ins en een ingebouwde codecontextindex.

Wat het goed doet:

• Wordt verzonden als een enkele, op zichzelf staande binaire of Docker-container - geen externe database- of cloudafhankelijkheid vereist.
• Biedt een OpenAPI-compatibele interface, waardoor integratie met CI-pijplijnen of aangepaste tooling eenvoudig wordt.
• IDE-plug-ins beschikbaar voor VS Code, JetBrains, Vim/Neovim en Eclipse.
• Contextindexering van repository’s: Tabby kan uw codebase indexeren en relevante fragmenten aan het model weergeven op het moment van inferentie, waardoor de voltooiingsrelevantie aanzienlijk wordt verbeterd voor grote monorepo’s.
• Functies op ondernemingsniveau: LDAP-authenticatie (toegevoegd in v0.24), GitLab MR-indexering (v0.30) en een groeiend beheerderspaneel voor het beheren van gebruikers en gebruiksanalyses.

Hardwarevereisten: Tabby ondersteunt alleen-CPU-inferentie, maar de ervaring is merkbaar traag voor real-time voltooiing. Voor een productieve workflow:

• Minimum: NVIDIA GPU met 8 GB VRAM (RTX 3060-klasse) met een ~1–3B parametermodel.
• Aanbevolen: 16–24 GB VRAM (RTX 3090 / RTX 4090) voor 7B–13B-modellen die aanzienlijk betere prestaties leveren.
• Apple Silicon: Tabby ondersteunt Metal-versnelling; M1 Pro / M2 Pro met 16 GB verenigd geheugen geeft een redelijke ervaring met kleinere modellen.

Best voor: Teams die een gebruiksklare, Copilot-achtige implementatie willen die ze centraal kunnen beheren, met de juiste ondersteuning voor meerdere gebruikers en het volgen van het gebruik.

2. Ollama + Continue.dev — De flexibele stapel

Als Tabby de ‘apparaat’-benadering is, is de combinatie Ollama + Continue.dev de’ bouw je eigen ‘benadering - en die is opmerkelijk capabel.

Ollama verzorgt het lokale modelbeheer en -service. Het omvat llama.cpp onder de motorkap, ondersteunt een OpenAI-compatibele API en maakt het ophalen en uitvoeren van modellen ongeveer net zo eenvoudig als ‘docker pull’. Vanaf begin 2026 omvat de modelbibliotheek Llama 3, Mistral, DeepSeek Coder, Qwen 2.5 Coder en tientallen andere – allemaal lokaal uitvoerbaar.

Continue.dev is een VS Code- en JetBrains-extensie die chat-, inline-bewerkings- en agentmogelijkheden aan uw editor toevoegt. Het is ontworpen om modelonafhankelijk te zijn: richt het op elk OpenAI-compatibel eindpunt, inclusief Ollama, en het werkt.

Wat de combinatie biedt:

• Volledige flexibiliteit om modellen te wisselen zonder uw editorconfiguratie aan te raken.
• Chatten, automatisch aanvullen en bewerken van meerdere bestanden (via de Agent-modus van Continue) vanaf één enkele extensie.
• Werkt volledig offline zodra de modellen zijn gedownload.
• Geen licentiekosten buiten uw hardware.

Modelaanbevelingen voor codetaken:

• DeepSeek Coder V2 en Qwen 2.5 Coder worden consequent beoordeeld als een van de beste lokaal uitvoerbare codemodellen vanaf 2026, gebaseerd op communitytests en leaderboard-gegevens (EvalPlus).
• Voor beperkte hardware (8 GB VRAM) vormen 7B gekwantiseerde modellen (Q4_K_M) het praktische plafond.

Hardwarevereisten:

• Ollama werkt op CPU (traag), NVIDIA CUDA, AMD ROCm en Apple Silicon (Metal).
• Het 7B-model met Q4-kwantisering vereist ongeveer 4–5 GB RAM; 13B-modellen hebben ~8–9 GB nodig.
• Voor een comfortabele latentie bij voltooiing is minimaal 8 GB VRAM een redelijke werkvloer.

Best voor: Individuele ontwikkelaars en kleine teams die maximale flexibiliteit willen, of willen experimenteren met verschillende modellen voor verschillende taken.

Voor een breder overzicht van de modellen die u lokaal met deze stapel kunt uitvoeren, raadpleegt u de beste open source LLMs-handleiding.

3. LocalAI — OpenAI-compatibele inferentieserver

LocalAI is een drop-in OpenAI API-vervangingsserver. Waar Ollama eigenzinnig en gemakkelijk is, is LocalAI flexibeler en op een lager niveau: het kan GGUF, GPTQ, ONNX en andere modelformaten uitvoeren, en ondersteunt multimodale modellen naast het genereren van tekst.

Sterke punten:

• Echte OpenAI API-compatibiliteit betekent dat elke tool die OpenAI ondersteunt (inclusief Continue.dev, Aider en anderen) kan overschakelen naar LocalAI met een enkele eindpuntwijziging.
• Ondersteunt een breder scala aan modelbackends dan Ollama (llama.cpp,whistle.cpp, stable-diffusion.cpp, enz.).
• Docker-gebaseerde implementatie met GPU-passthrough.
• Goede keuze als u één enkele inferentieserver nodig heeft voor meerdere toepassingen (niet alleen het voltooien van code).

Beperkingen:

• Er is meer configuratie vereist dan Ollama: de modelconfiguratie is niet zo gestroomlijnd.
• Documentatie kan achterblijven bij de snel veranderende codebase.

Best voor: Teams die al door LLM aangedreven interne tools bouwen en die één server willen die alles aanstuurt, inclusief codeerassistenten.

4. Fauxpilot - gericht op luchtspleten, NVIDIA-vereist

Fauxpilot was een van de eerste zelf-gehoste Copilot-klonen, specifiek gebouwd rond NVIDIA Triton Inference Server en FasterTransformer. Het is ontworpen voor organisaties met strikte air-gap-vereisten en bestaande NVIDIA-datacenterhardware.

Waarin onderscheidt het zich:

• Implementeert het GitHub Copilot API-protocol rechtstreeks, wat betekent dat de officiële VS Code-extensie van GitHub Copilot zonder aanpassingen naar een Fauxpilot-server kan verwijzen.
• Geoptimaliseerd voor doorvoer bij implementaties met meerdere gebruikers.

Eerlijke beperkingen:

• NVIDIA GPU vereist - geen CPU-fallback, geen AMD, geen Apple Silicon.
• Het instellen is aanzienlijk ingewikkelder dan Tabby of Ollama.
• Het ontwikkelingstempo van het project is vertraagd vergeleken met alternatieven; actief onderhoud moet worden geverifieerd voordat het wordt vastgelegd.
• Codemodellen die beschikbaar zijn voor de architectuur van Fauxpilot zijn ouder dan wat nu beschikbaar is via Ollama of Tabby.

Best voor: Organisaties met NVIDIA-datacenterhardware, strikte air-gap-vereisten en de technische bandbreedte om de implementatie te behouden.

5. LM Studio — Lokale inferentie met een GUI

LM Studio heeft een andere invalshoek: het is een desktopapplicatie (Mac, Windows, Linux) voor het downloaden, beheren en uitvoeren van lokale LLM’s met een grafische interface. Het stelt ook een lokale OpenAI-compatibele server bloot, waarmee Continue.dev, Aider of een ander hulpmiddel verbinding kan maken.

Waar het goed in is:

• Zero-CLI-installatie: download een model via de ingebouwde HuggingFace-browser, klik op uitvoeren en klaar.
• Ideaal voor individuele ontwikkelaars die lokale modellen evalueren zonder terminale wrijving.
• De lokale servermodus maakt het een functioneel Ollama-alternatief voor gebruikers die de voorkeur geven aan GUI.

Beperkingen:

• Closed-source applicatie (hoewel gratis te gebruiken).
• Niet ontworpen voor server- of headless-implementatie; het is een desktoptool.
• Geen functies voor meerdere gebruikers of teambeheer.

Best voor: Individuele ontwikkelaars op Mac of Windows die de eenvoudigst mogelijke lokale LLM-ervaring voor persoonlijk gebruik willen.

Een opmerking over HuggingFace-inferentie-eindpunten

Voor teams die modelcontrole willen zonder de operationele last van het draaien van GPU-hardware, bieden HuggingFace Inference Endpoints een middenweg: u implementeert een specifiek model (inclusief verfijnde of privémodellen) op de door HuggingFace beheerde infrastructuur, en het eindpunt is alleen voor u toegankelijk. De code verlaat nog steeds uw machine, maar gaat naar uw specifieke eindpunt in plaats van naar een gedeeld SaaS-model, en u behoudt de controle over welke modelversie wordt uitgevoerd. De prijzen zijn gebaseerd op verbruik (per rekenuur), dus evalueer de kosten in verhouding tot de stoelgebaseerde Copilot-prijzen voor uw teamgrootte.

Eerlijke hardware reality-check

De meest voorkomende fout die ontwikkelaars maken bij het betreden van de zelf-gehoste ruimte is het onderschatten van de hardwarevereisten. Hier is een praktische referentie:

Deze cijfers weerspiegelen community-ervaringen op basis van llama.cpp / Ollama-implementaties. Het daadwerkelijke VRAM-gebruik varieert afhankelijk van de kwantiseringsmethode, contextlengte en modelarchitectuur. Als u specifieke modellen evalueert, biedt de LLM Explorer hardwarevereisten uit de community.

Zelfgehoste assistenten koppelen aan codebeoordeling

Het uitvoeren van door AI gegenereerde code via een geautomatiseerde beoordelingslaag is een goede gewoonte, ongeacht of u cloud- of zelfgehoste tools gebruikt. Onze handleiding voor AI-codereviewtools behandelt de beste opties voor het onderkennen van beveiligingsproblemen en stijlproblemen voordat ze in productie gaan – een waardevolle aanvulling op elke lokale configuratie van codeerassistenten.

Verder lezen

Voor ontwikkelaars die naast hun toolkeuzes een diepere AI-geletterdheid opbouwen, biedt Build a Large Language Model (From Scratch) door Sebastian Raschka een praktisch, code-first inzicht in hoe deze modellen werken - nuttige context bij het evalueren van kwantiseringsafwegingen, verfijningsopties en modelselectie. Voor een breder systeemperspectief op de inzet van AI in productie, behandelt Designing Machine Learning Systems door Chip Huyen de infrastructuur en operationele problemen die er toe doen als u gevolgtrekkingen uitvoert op uw eigen hardware.

Veelgestelde vragen

V: Wat is de beste zelfgehoste AI-codeerassistent in 2026?
Tabby is de meest complete kant-en-klare optie voor teams; Ollama + Continue.dev is de meest flexibele keuze voor particulieren.

V: Kan ik een zelfgehoste AI-coderingsassistent uitvoeren zonder GPU?
Ja, maar alleen-CPU-inferentie is traag voor real-time voltooiing. Het is acceptabeler voor interacties in chatstijl.

Vraag: Is Tabby echt compatibel met luchtspleten?
Ja – na de eerste download van het model werkt Tabby volledig lokaal zonder dat externe netwerkoproepen nodig zijn.

V: Hoe verhoudt de zelfgehoste kwaliteit zich tot GitHub Copilot?
Kleine modellen blijven achter; 34B+ modellen matchen Copilot bij veel dagelijkse taken. De kloof is reëel, maar wordt kleiner.

V: Wat is de eenvoudigste, zelfgehoste teamconfiguratie?
Implementeer Tabby via Docker op een GPU-machine, installeer de IDE-plug-in op de machine van elke ontwikkelaar en klaar. Voor de meeste teams een middagje werk.