基于云的人工智能编码工具改变了开发人员编写代码的方式。但并不是每个人都可以——或者应该——将他们的代码发送到第三方服务器。受监管的行业、具有安全意识的工程团队以及重视隐私的开发人员正在推动人们对自托管替代方案产生真正的、日益增长的兴趣。

本指南涵盖了 2026 年推出的领先的自托管 AI 编码助手：Tabby、Ollama 与Continue.dev、LocalAI、Fauxpilot 和 LM Studio 搭配使用。我将向您提供有关硬件要求、集成质量以及每个工具最适合的地方的真实图片 - 没有发明的基准。

如果您正在评估基于云的选项以及这些选项，请参阅我们的最佳 AI 编码助手比较 以了解完整情况。如果您专门寻找 Cursor 的开源 IDE 替代品，开源 Cursor 替代品指南 会深入探讨这个角度。

为什么要自行托管您的 AI 编码助手？

在深入研究工具之前，有必要先弄清楚“为什么”您会接受自托管的运营开销：

  • 数据隐私和代码机密性 — 您的源代码永远不会离开您的基础设施。这对于金融科技、医疗保健、国防承包商以及任何受严格知识产权协议约束的人来说非常重要。
  • 离线/气隙环境 — 当模型在本地运行时，没有外部互联网访问的设施仍然可以从人工智能辅助开发中受益。
  • 成本可预测性 - 在足够的团队规模下，运行自己的推理硬件可以降低每台 SaaS 的定价，特别是对于完成繁重的工作流程。
  • 合规性和可审核性 — 您可以控制模型、日志和数据保留策略。审计追踪留在您的范围内。

这种权衡是真实的：自托管模型（即使是大型模型）在原始代码质量上通常落后于前沿云模型。差距正在迅速缩小，但它确实存在。你在控制中获得的东西，你就放弃了（至少部分）能力。

1. Tabby — 专门构建的自托管副驾驶

Tabby 是自托管领域最完整的专用解决方案。与通用推理服务器不同，它是从头开始设计的，作为 自托管 GitHub Copilot 替代品 — 配有管理仪表板、团队管理、IDE 插件和内置代码上下文索引。

它的优点是什么：

  • 作为单个独立的二进制或 Docker 容器提供 - 不需要外部数据库或云依赖项。
  • 公开 OpenAPI 兼容接口，使其可以轻松与 CI 管道或自定义工具集成。
  • IDE 插件可用于 VS Code、JetBrains、Vim/Neovim 和 Eclipse。
  • 存储库上下文索引：Tabby 可以索引您的代码库并在推理时将相关片段呈现给模型，从而显着提高大型单一存储库的完成相关性。
  • 企业级功能：LDAP 身份验证（在 v0.24 中添加）、GitLab MR 索引 (v0.30) 以及用于管理用户和使用情况分析的不断增长的管理面板。

硬件要求： Tabby 支持仅 CPU 推理，但实时完成的体验明显缓慢。对于高效的工作流程：

  • 最低：配备 8 GB VRAM（RTX 3060 级）的 NVIDIA GPU，运行 ~1–3B 参数模型。
  • 推荐：16–24 GB VRAM (RTX 3090 / RTX 4090)，适用于 7B–13B 型号，可提供更好的完成效果。
  • Apple Silicon：Tabby 支持 Metal 加速； M1 Pro / M2 Pro 配备 16 GB 统一内存，可为较小的型号提供合理的体验。

最适合： 需要交钥匙、类似 Copilot 的部署的团队，他们可以集中管理，并提供适当的多用户支持和使用情况跟踪。

2. Ollama + Continue.dev — 灵活的堆栈

如果 Tabby 是“设备”方法，那么 Ollama + Continue.dev 组合就是“构建您自己的”方法 — 而且它的功能非常强大。

Ollama 处理本地模型管理和服务。它将 llama.cpp 封装在底层，支持 OpenAI 兼容的 API，并使拉取和运行模型像“docker pull”一样简单。截至 2026 年初，模型库包括 Llama 3、Mistral、DeepSeek Coder、Qwen 2.5 Coder 以及其他数十个模型 - 全部可在本地运行。

Continue.dev 是一个 VS Code 和 JetBrains 扩展，可为您的编辑器添加聊天、内联编辑和代理功能。它被设计为与模型无关：将其指向任何 OpenAI 兼容端点（包括 Ollama），并且它可以工作。

该组合提供什么：

  • 完全灵活地交换模型，无需触及编辑器配置。
  • 通过单个扩展进行聊天、自动完成和多文件编辑（通过继续的代理模式）。
  • 下载模型后即可完全离线工作。
  • 除了您的硬件之外，没有任何许可费用。

代码任务的模型建议：

  • 根据社区测试和排行榜数据 (EvalPlus)，DeepSeek Coder V2 和 Qwen 2.5 Coder 一直被评为截至 2026 年最佳本地可运行代码模型之一。
  • 对于受限硬件（8 GB VRAM），7B 量化模型（Q4_K_M）是实际上限。

硬件要求：

  • Ollama 在 CPU（慢）、NVIDIA CUDA、AMD ROCm 和 Apple Silicon（金属）上运行。
  • 具有 Q4 量化的 7B 模型需要大约 4–5 GB RAM； 13B 型号需要 ~8–9 GB。
  • 为了实现舒适的完成延迟，最低 8 GB VRAM 是一个合理的工作平台。

最适合： 想要最大灵活性或想要针对不同任务尝试不同模型的个人开发人员和小型团队。

要更广泛地了解可以使用此堆栈在本地运行的模型，请参阅最佳开源 LLM 指南。

3. LocalAI — OpenAI 兼容推理服务器

LocalAI 是一个嵌入式 OpenAI API 替代服务器。 Ollama 固执己见且简单，而 LocalAI 则更灵活、更底层——它可以运行 GGUF、GPTQ、ONNX 和其他模型格式，并支持多模式模型和文本生成。

优点：

  • 真正的 OpenAI API 兼容性意味着任何支持 OpenAI 的工具（包括Continue.dev、Aider 等）都可以通过单个端点更改切换到 LocalAI。
  • 支持比 Ollama 更广泛的模型后端（llama.cpp、whisper.cpp、stable-diffusion.cpp 等）。
  • 基于 Docker 的部署，具有 GPU 直通功能。
  • 当您需要单个推理服务器用于多个应用程序（而不仅仅是代码完成）时，这是一个不错的选择。

限制：

  • 需要比 Ollama 更多的配置 - 模型设置没有那么简化。
  • 文档可能落后于快速发展的代码库。

最适合： 已经构建了由法学硕士支持的内部工具的团队，他们希望一台服务器为一切提供支持，包括编码助手。

4. Fauxpilot — 注重气隙，需要 NVIDIA

Fauxpilot 是最早的自托管 Copilot 克隆之一，专门围绕 NVIDIA Triton Inference Server 和 FasterTransformer 构建。它专为具有严格气隙要求和现有 NVIDIA 数据中心硬件的组织而设计。

它的与众不同之处：

  • 直接实现 GitHub Copilot API 协议，这意味着 GitHub Copilot 的官方 VS Code 扩展无需修改即可指向 Fauxpilot 服务器。
  • 针对多用户部署中的吞吐量进行了优化。

诚实的限制：

  • 需要 NVIDIA GPU——没有 CPU 后备，没有 AMD，没有 Apple Silicon。
  • 设置比 Tabby 或 Ollama 更复杂。
  • 与替代方案相比，该项目的开发速度已经放缓；在进行主动维护之前应进行验证。
  • Fauxpilot 架构可用的代码模型比现在通过 Ollama 或 Tabby 提供的代码模型要旧。

最适合： 拥有 NVIDIA 数据中心硬件、严格的气隙要求以及维持部署的工程带宽的组织。

5. LM Studio — 使用 GUI 进行本地推理

LM Studio 采取了不同的角度：它是一个桌面应用程序（Mac、Windows、Linux），用于通过图形界面下载、管理和运行本地 LLM。它还公开了一个本地 OpenAI 兼容服务器，Continue.dev、Aider 或任何其他工具都可以连接到该服务器。

它擅长什么：

  • 零 CLI 设置：从内置 HuggingFace 浏览器下载模型，单击运行，完成。
  • 非常适合个人开发者评估本地模型，而无需终端摩擦。
  • 本地服务器模式使其成为喜欢 GUI 的用户的 Ollama 功能替代品。

限制：

  • 闭源应用程序（尽管免费使用）。
  • 不是为服务器或无头部署而设计的 - 它是一个桌面工具。
  • 没有多用户或团队管理功能。

最适合： Mac 或 Windows 上的个人开发人员，希望获得最简单的本地 LLM 体验以供个人使用。

关于 HuggingFace 推理端点的注释

对于想要模型控制而不需要运行 GPU 硬件的操作负担的团队，HuggingFace 推理端点 提供了一条中间路径：将特定模型（包括微调或私有模型）部署到 HuggingFace 管理的基础设施，并且该端点只能由您访问。代码仍然离开您的计算机，但它会转到您的专用端点，而不是共享的 SaaS 模型，并且您保留对运行哪个模型版本的控制。定价基于消耗（按计算小时），因此请根据您的团队规模评估相对于基于席位的 Copilot 定价的成本。

诚实的硬件现实检查

开发人员在进入自托管领域时最常犯的错误是低估硬件要求。这是一个实用的参考：

型号尺寸最小显存预期质量
1–3B4GB基本完成，经常忽略上下文
7B（第四季度）5–6 GB可用于多种任务；复杂代码上的明显差距
13B（第四季度）8–9 GB适合大多数日常编码任务
34B (Q4)20–22 GB代码质量强；接近常见模式的边界
70B（第四季度）40+ GB近边境；需要多 GPU 或高端工作站

这些数字反映了基于 llama.cpp / Ollama 部署的社区经验。实际 VRAM 使用量因量化方法、上下文长度和模型架构而异​​。如果您正在评估特定模型，LLM Explorer 提供了来自社区的硬件要求。

将自托管助手与代码审查配对

无论您使用的是云工具还是自托管工具，通过自动审查层运行人工智能生成的代码都是一种很好的做法。我们的 AI 代码审查工具指南 涵盖了在生产之前捕获安全问题和样式问题的最佳选项 - 对任何本地编码助手设置来说都是一个有价值的补充。

进一步阅读

对于在选择工具的同时构建更深入的 AI 素养的开发人员，Sebastian Raschka 的构建大型语言模型（从头开始） 提供了对这些模型如何工作的实用、代码优先的理解 — 在评估量化时有用的上下文权衡、微调选项和模型选择。有关在生产中部署 AI 的更广泛的系统视角，Chip Huyen 的《设计机器学习系统》涵盖了在您自己的硬件上运行推理时重要的基础设施和操作问题。

＃＃ 常问问题

<脚本类型=“应用程序/ld+json”> { “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “常见问题解答页面”, “主要实体”：[ { “@type”: “问题”, “name”: “2026 年最好的自托管人工智能编码助手是什么？”, “接受答案”：{ “@type”: “回答”, “text”: “Tabby 是最完整的专用自托管编码助手，提供团队管理、IDE 插件、存储库索引和统包部署模型。对于想要更大灵活性的个人开发人员来说，Ollama 与Continue.dev 搭配是一个很好的替代方案，可以让您自由交换模型并完全离线工作。” } }, { “@type”: “问题”, “name”: “我可以在没有 GPU 的情况下运行自托管 AI 编码助手吗？”, “接受答案”：{ “@type”: “回答”, “text”: “是的，像 Tabby 和 Ollama 这样的工具支持仅 CPU 推理。但是，CPU 上的响应时间明显较慢 — 现代 CPU 上通常每秒 5-20 个令牌，而中档 GPU 每秒 30-80 个以上令牌。对于实时代码完成，仅 CPU 推理是有效的，但令人沮丧。对于基于聊天的交互（您输入问题并等待响应），CPU 推理更容易忍受。” } }, { “@type”: “问题”, “name”: “Tabby 真的是自托管的，没有外部依赖吗？”, “接受答案”：{ “@type”: “回答”, “text”: “是的。Tabby 是独立的，不需要外部数据库或任何云服务来运行。它可以在完全隔离的环境中运行。它进行的唯一网络调用是在首次设置时下载模型权重 - 此后，它完全在本地运行。管理仪表板、用户管理和 IDE 插件都与本地 Tabby 服务器通信。” } }, { “@type”: “问题”, “name”: “自托管编码助手与 GitHub Copilot 的质量相比如何？”, “接受答案”：{ “@type”: “回答”, “text”: “质量差距很大程度上取决于您在本地运行的模型。小型模型（7B 及以下）在复杂的多文件任务和细致入微的 API 使用方面明显落后于 GitHub Copilot。较大的模型 (34B+) 在许多日常编码任务上可以与 Copilot 相匹配。权衡是硬件成本和延迟。EvalPlus 等网站上的社区基准提供了定量比较，但实际编码质量取决于您的特定代码库和任务类型。” } }, { “@type”: “问题”, “name”: “为小团队设置自托管副驾驶的最简单方法是什么？”, “接受答案”：{ “@type”: “回答”, “text”: “Tabby 对于小型团队来说是最简单的路径：通过 Docker 将其部署在具有兼容 GPU 的计算机上，在每个开发人员的计算机上安装 VS Code 或 JetBrains 插件，并将插件指向 Tabby 服务器的 URL。管理面板处理用户帐户和 API 令牌管理。假设硬件已配置，最多 10 名开发人员的团队可以在一个下午完成整个设置。” } } ] } </脚本>

问：2026 年最好的自托管 AI 编码助手是什么？
Tabby 是团队最完整的交钥匙选项； Ollama + Continue.dev 是个人最灵活的选择。

问：我可以在没有 GPU 的情况下运行自托管 AI 编码助手吗？
是的，但是仅使用 CPU 的推理对于实时完成来说速度很慢。对于聊天式的交互来说，它更容易被接受。

问：Tabby 真的兼容气隙吗？
是的 - 在初始模型下载后，Tabby 完全在本地运行，无需外部网络调用。

问：自托管质量与 GitHub Copilot 相比如何？
小机型落后； 34B+ 型号可在许多日常任务中与 Copilot 相匹配。差距是真实存在的，但正在缩小。

问：最简单的自托管团队设置是什么？
通过 Docker 在 GPU 机器上部署 Tabby，在每个开发人员的机器上安装 IDE 插件，完成。对于大多数团队来说，一个下午的工作就完成了。