2026'da Kendi Kendine Barındırılan Yapay Zeka Kodlama Asistanı: Tabby, Ollama ve Kendi Kendine Barındırılan En İyi Yardımcı Pilot Seçenekleri

Bulut tabanlı yapay zeka kodlama araçları, geliştiricilerin kod yazma biçimini değiştirdi. Ancak herkes kodunu üçüncü taraf bir sunucuya gönderemez veya göndermemelidir. Düzenlemeye tabi endüstriler, güvenlik bilincine sahip mühendislik ekipleri ve gizliliklerine değer veren geliştiriciler, kendi kendine barındırılan alternatiflere gerçek ve artan bir ilgi uyandırıyor.

Bu kılavuz, 2026’da kullanıma sunulan önde gelen kendi kendine barındırılan yapay zeka kodlama yardımcılarını kapsar: Devam.dev ile eşleştirilmiş Tabby, Ollama, LocalAI, Sahtepilot ve LM Studio. Size donanım gereksinimlerinin, entegrasyon kalitesinin ve her aracın en iyi nereye uyduğunun dürüst bir resmini sunacağım - hiçbir icat edilmiş kıyaslama olmadan.

Bunların yanı sıra bulut tabanlı seçenekleri de değerlendiriyorsanız resmin tamamını görmek için en iyi yapay zeka kodlama asistanları karşılaştırmamıza bakın. Özellikle İmleç’e açık kaynaklı IDE alternatifleri arıyorsanız, açık kaynak İmleç alternatifleri kılavuzu bu açıyı derinlemesine kapsar.

Neden Yapay Zeka Kodlama Asistanınızı Kendiniz Barındırmalısınız?

Araçlara dalmadan önce, kendi kendini barındırmanın operasyonel yükünü neden kabul edeceğiniz konusunda açık olmakta fayda var:

• Veri gizliliği ve kod gizliliği — Kaynak kodunuz asla altyapınızdan ayrılmaz. Bu, fintech, sağlık hizmetleri, savunma yüklenicileri ve katı fikri mülkiyet anlaşmalarına bağlı olan herkes için son derece önemlidir.
• Çevrimdışı / hava boşluklu ortamlar — Harici internet erişimi olmayan tesisler, model yerel olarak çalıştığında yine de yapay zeka destekli geliştirmeden yararlanabilir.
• Maliyet öngörülebilirliği — Yeterli ekip ölçeğinde, kendi çıkarım donanımınızı çalıştırmak, özellikle tamamlama ağırlıklı iş akışları için bilgisayar başına SaaS fiyatlandırmasını düşürebilir.
• Uyumluluk ve denetlenebilirlik — Modeli, günlükleri ve veri saklama politikasını siz kontrol edersiniz. Denetim izleri çevrenizin içinde kalır.

Bu değiş-tokuş gerçektir: Kendi kendine barındırılan modeller (hatta büyük olanlar) genellikle ham kod kalitesi açısından sınır bulut modellerinin gerisinde kalır. Boşluk hızla daralıyor ama var. Kontrolde kazandığınız şey, yetenekten (en azından kısmen) vazgeçersiniz.

1. Tabby — Amaca Yönelik, Kendi Kendine Barındırılan Yardımcı Pilot

Tabby, kendi kendine barındırılan alanda amaca yönelik olarak oluşturulmuş en eksiksiz çözümdür. Genel çıkarım sunucularının aksine, sıfırdan kendi kendine barındırılan GitHub Copilot’un yerine geçen olarak tasarlandı; yönetici panosu, ekip yönetimi, IDE eklentileri ve yerleşik kod bağlamı dizini ile tamamlandı.

Neleri iyi yapar:

• Tek bir bağımsız ikili veya Docker konteyneri olarak gönderilir; harici veritabanı veya bulut bağımlılığı gerekmez.
• OpenAPI uyumlu bir arayüz sunarak CI ardışık düzenleri veya özel araçlarla entegrasyonu kolaylaştırır.
• VS Code, JetBrains, Vim/Neovim ve Eclipse için IDE eklentileri mevcuttur.
• Depo bağlamı indeksleme: Tabby, kod tabanınızı indeksleyebilir ve çıkarım zamanında ilgili parçacıkları modele sunarak büyük monorepolar için tamamlama uygunluğunu önemli ölçüde artırabilir.
• Kurumsal düzeyde özellikler: LDAP kimlik doğrulaması (v0.24’te eklendi), GitLab MR indeksleme (v0.30) ve kullanıcıları ve kullanım analizlerini yönetmek için büyüyen bir yönetici paneli.

Donanım gereksinimleri: Tabby, yalnızca CPU çıkarımını destekler, ancak deneyim, gerçek zamanlı tamamlama açısından gözle görülür derecede yavaştır. Verimli bir iş akışı için:

• Minimum: ~1–3B parametre modelini çalıştıran 8 GB VRAM’li (RTX 3060 sınıfı) NVIDIA GPU.
• Önerilen: Anlamlı ölçüde daha iyi tamamlamalar sunan 7B–13B modelleri için 16–24 GB VRAM (RTX 3090 / RTX 4090).
• Apple Silicon: Tabby, Metal hızlandırmayı destekler; 16 GB birleşik belleğe sahip M1 Pro / M2 Pro, daha küçük modellerde makul bir deneyim sunar.

Şunlar için en iyisi: Uygun çoklu kullanıcı desteği ve kullanım takibi ile merkezi olarak yönetebilecekleri, anahtar teslimi, Copilot benzeri bir dağıtım isteyen ekipler.

2. Ollama + Continue.dev — Esnek Yığın

Tabby “cihaz” yaklaşımıysa, Ollama + Continue.dev eşleşmesi de “kendini oluştur” yaklaşımıdır ve son derece yeteneklidir.

Ollama yerel model yönetimi ve sunumuyla ilgilenir. Llama.cpp’yi kapsıyor, OpenAI uyumlu bir API’yi destekliyor ve modelleri çekip çalıştırmayı “docker pull” kadar kolay hale getiriyor. 2026’nın başlarından itibaren model kitaplığı, tamamı yerel olarak çalıştırılabilen Llama 3, Mistral, DeepSeek Coder, Qwen 2.5 Coder ve düzinelerce başka ürünü içeriyor.

Continue.dev, editörünüze sohbet, satır içi düzenleme ve aracı yetenekleri ekleyen bir VS Code ve JetBrains uzantısıdır. Modelden bağımsız olacak şekilde tasarlanmıştır: Ollama da dahil olmak üzere OpenAI uyumlu herhangi bir uç noktaya doğrultun ve çalışır.

Kombinasyonun sundukları:

• Düzenleyici yapılandırmanıza dokunmadan modelleri değiştirme konusunda tam esneklik.
• Tek bir uzantıdan sohbet, otomatik tamamlama ve çoklu dosya düzenleme (Devam’ın Aracı modu aracılığıyla).
• Modeller indirildikten sonra tamamen çevrimdışı çalışır.
• Donanımınızın ötesinde lisans maliyeti yoktur.

Kod görevleri için model önerileri:

• DeepSeek Coder V2 ve Qwen 2.5 Coder, topluluk testleri ve skor tablosu verilerine göre (EvalPlus) 2026 itibarıyla sürekli olarak yerel olarak çalıştırılabilen en iyi kod modelleri arasında derecelendirilmektedir.
• Kısıtlı donanım (8 GB VRAM) için 7B nicemlenmiş modeller (Q4_K_M) pratik tavandır.

Donanım gereksinimleri:

• Ollama CPU (yavaş), NVIDIA CUDA, AMD ROCm ve Apple Silicon (Metal) üzerinde çalışır.
• 4. Çeyrek nicemlemeli 7B modeli yaklaşık 4–5 GB RAM gerektirir; 13B modellerinin ~8–9 GB’ye ihtiyacı vardır.
• Tamamlamalarda rahat bir gecikme süresi sağlamak için minimum 8 GB VRAM makul bir çalışma alanıdır.

En iyisi: Maksimum esneklik isteyen veya farklı görevler için farklı modeller denemek isteyen bireysel geliştiriciler ve küçük ekipler.

Bu yığınla yerel olarak çalıştırabileceğiniz modellerin daha geniş bir görünümü için en iyi açık kaynak Yüksek Lisans (LLM) kılavuzuna bakın.

3. LocalAI — OpenAI Uyumlu Çıkarım Sunucusu

LocalAI, anında açılan bir OpenAI API değiştirme sunucusudur. Ollama’nın inatçı ve kolay olduğu yerde LocalAI daha esnek ve daha alt düzeydedir; GGUF, GPTQ, ONNX ve diğer model formatlarını çalıştırabilir ve metin oluşturmanın yanı sıra çok modlu modelleri de destekler.

Güçlü yönler:

• Gerçek OpenAI API uyumluluğu, OpenAI’yi destekleyen herhangi bir aracın (Continue.dev, Aider ve diğerleri dahil) tek bir uç nokta değişikliği ile LocalAI’ye geçebileceği anlamına gelir.
• Ollama’dan daha geniş bir model arka uç yelpazesini destekler (llama.cpp, whisse.cpp, stabil-diffusion.cpp, vb.).
• GPU geçişiyle Docker tabanlı dağıtım.
• Birden fazla uygulama (yalnızca kod tamamlama için değil) için tek bir çıkarım sunucusuna ihtiyacınız olduğunda iyi bir seçimdir.

Sınırlamalar:

• Ollama’dan daha fazla konfigürasyon gerekli; model kurulumu o kadar kolay değil.
• Dokümantasyon hızla gelişen kod tabanının gerisinde kalabilir.

Şunlar için en iyisi: Kodlama asistanları dahil her şeye tek bir sunucunun güç vermesini isteyen LLM destekli dahili araçlar geliştiren ekipler.

4. Sahte Pilot — Hava Boşluğu Odaklı, NVIDIA Gerekli

Fauxpilot, özellikle NVIDIA Triton Inference Server ve FasterTransformer etrafında oluşturulmuş, kendi kendine barındırılan en eski Copilot klonlarından biriydi. Sıkı hava boşluğu gereksinimlerine ve mevcut NVIDIA veri merkezi donanımına sahip kuruluşlar için tasarlanmıştır.

Onu farklı kılan şey:

• GitHub Copilot API protokolünü doğrudan uygular; bu, GitHub Copilot’un resmi VS Code uzantısının değişiklik yapmadan bir Sahtepilot sunucusuna işaret edebileceği anlamına gelir.
• Çok kullanıcılı dağıtımlarda verim için optimize edilmiştir.

Gerçek sınırlamalar:

• NVIDIA GPU gereklidir — CPU geri dönüşü yok, AMD yok, Apple Silicon yok.
• Kurulum, Tabby veya Ollama’ya göre çok daha fazla karmaşıktır.
• Projenin gelişim hızı alternatiflere göre yavaşlamış; Aktif bakım, taahhütte bulunmadan önce doğrulanmalıdır.
• Sahtepilot mimarisi için mevcut olan kod modelleri, Ollama veya Tabby aracılığıyla şu anda mevcut olanlardan daha eskidir.

En iyisi: NVIDIA veri merkezi donanımına, katı hava boşluğu gereksinimlerine ve dağıtımı sürdürmek için mühendislik bant genişliğine sahip kuruluşlar.

5. LM Studio — GUI ile Yerel Çıkarım

LM Studio farklı bir bakış açısına sahiptir: yerel LLM’leri grafiksel bir arayüzle indirmek, yönetmek ve çalıştırmak için kullanılan bir masaüstü uygulamasıdır (Mac, Windows, Linux). Ayrıca Continue.dev, Aider veya başka herhangi bir aracın bağlanabileceği yerel OpenAI uyumlu bir sunucuyu da ortaya çıkarır.

Ne konuda iyi:

• Sıfır CLI kurulumu: yerleşik HuggingFace tarayıcısından bir model indirin, çalıştır’a tıklayın, işlem tamam.
• Yerel modelleri terminal sürtünmesi olmadan değerlendiren bireysel geliştiriciler için harika.
• Yerel sunucu modu, onu GUI’yi tercih eden kullanıcılar için işlevsel bir Ollama alternatifi haline getirir.

Sınırlamalar:

• Kapalı kaynaklı uygulama (kullanımı ücretsiz olsa da).
• Sunucu veya başsız dağıtım için tasarlanmamıştır; bu bir masaüstü aracıdır.
• Çok kullanıcılı veya ekip yönetimi özelliği yoktur.

Şunlar için en iyisi: Kişisel kullanım için mümkün olan en kolay yerel Yüksek Lisans deneyimini isteyen Mac veya Windows kullanan bireysel geliştiriciler.

HuggingFace Çıkarımı Uç Noktaları Üzerine Bir Not

GPU donanımını çalıştırmanın operasyonel yükü olmadan model kontrolü isteyen ekipler için HuggingFace Inference Endpoints bir orta yol sunar: HuggingFace tarafından yönetilen altyapıya belirli bir model dağıtırsınız (ince ayarlı veya özel modeller dahil) ve uç noktaya yalnızca siz erişebilirsiniz. Kod hâlâ makinenizden ayrılır ancak paylaşılan bir SaaS modeli yerine özel uç noktanıza gider ve hangi model sürümünün çalışacağı konusunda kontrol sizde kalır. Fiyatlandırma tüketime dayalıdır (işlem saati başına), dolayısıyla maliyetleri ekibinizin büyüklüğüne göre koltuk bazlı Copilot fiyatlandırmasına göre değerlendirin.

Dürüst Donanım Gerçekliği Kontrolü

Geliştiricilerin, kendi kendine barındırılan alana girerken yaptığı en yaygın hata, donanım gereksinimlerini hafife almaktır. İşte pratik bir referans:

Bu rakamlar, llama.cpp / Ollama dağıtımlarına dayalı topluluk deneyimini yansıtıyor. Gerçek VRAM kullanımı niceleme yöntemine, bağlam uzunluğuna ve model mimarisine göre değişir. Belirli modelleri değerlendiriyorsanız LLM Explorer topluluk kaynaklı donanım gereksinimlerini sağlar.

Kendi Kendine Barındırılan Asistanları Kod İncelemeyle Eşleştirme

Yapay zeka tarafından oluşturulan kodu otomatik bir inceleme katmanı aracılığıyla çalıştırmak, bulut veya kendi kendine barındırılan araçları kullanmanıza bakılmaksızın iyi bir uygulamadır. AI kod inceleme araçları kılavuzumuz, güvenlik sorunlarını ve stil sorunlarını üretime ulaşmadan önce yakalamak için en iyi seçenekleri kapsar; herhangi bir yerel kodlama asistanı kurulumu için değerli bir tamamlayıcıdır.

Daha Fazla Okuma

Araç seçeneklerinin yanı sıra daha derin yapay zeka okuryazarlığı geliştiren geliştiriciler için, Sebastian Raschka’nın Build a Large Language Model (From Scratch) adlı kitabı, bu modellerin nasıl çalıştığına dair pratik, kod öncelikli bir anlayış sağlar; nicelemeyi değerlendirirken yararlı bir bağlam sağlar ödünleşimler, ince ayar seçenekleri ve model seçimi. Yapay zekanın üretimde dağıtımına ilişkin daha geniş bir sistem perspektifi için Chip Huyen’in Tasarladığı Makine Öğrenim Sistemleri, kendi donanımınızda çıkarım çalıştırdığınızda önemli olan altyapı ve operasyonel kaygıları kapsar.

SSS

S: 2026’nın kendi kendine barındırılan en iyi yapay zeka kodlama asistanı hangisidir?
Tabby, ekipler için en eksiksiz anahtar teslimi seçenektir; Ollama + Continue.dev bireyler için en esnek seçimdir.

S: Kendi kendine barındırılan bir AI kodlama yardımcısını GPU olmadan çalıştırabilir miyim?
Evet, ancak yalnızca CPU çıkarımı gerçek zamanlı tamamlama açısından yavaştır. Sohbet tarzı etkileşimler için daha kabul edilebilir.

S: Tabby gerçekten hava boşluğuyla uyumlu mu?
Evet — ilk model indirildikten sonra Tabby, hiçbir harici ağ çağrısı gerektirmeden tamamen yerel olarak çalışır.

S: Kendi kendine barındırılan kalite GitHub Copilot ile karşılaştırıldığında nasıldır?
Küçük modeller geride kalıyor; 34B+ modelleri, birçok günlük görevde Copilot’la eşleşir. Aradaki fark gerçek ama giderek daralıyor.

S: Kendi kendine barındırılan en kolay ekip kurulumu nedir?
Tabby’yi Docker aracılığıyla bir GPU makinesine dağıtın, IDE eklentisini her geliştiricinin makinesine yükleyin, işlem tamam. Çoğu takım için bir öğleden sonra çalışması.