Goodbye Copilot: Lokale KI-Coding-Assistenten im Vergleich
GitHub Copilot ist populär, aber datenschutztechnisch bedenklich und kostenpflichtig. Zwei ernstzunehmende Alternativen für Entwickler, die auf lokale, kostenlose und Open-Source-basierte Lösungen setzen wollen, sind Continue und Tabby. Dieser Artikel beleuchtet beide Tools in Bezug auf Installation, Funktionsumfang, Leistung und Zielgruppe.
🌐 Was sind Continue und Tabby?
| Tool | Typ | Lokal nutzbar | Open Source | IDE-Integration |
|---|---|---|---|---|
| Continue | IDE-Erweiterung | Ja | Ja | VS Code, JetBrains |
| Tabby | Eigenständige App | Ja | Ja | VS Code, JetBrains, Neovim, Eclipse, uvm |
Beide Tools binden lokale LLMs (Large Language Models) ein. Der Fokus liegt auf Code-Autovervollständigung und einem KI-gestützten Chatbot für den Programmieralltag.
🔧 Installation und Einrichtung
Continue
- Installation als Erweiterung für VS Code oder JetBrains.
- Nutzt Ollama zur Ausführung der Sprachmodelle.
- Beispiel-Konfiguration mit YAML-Datei unter
~/.continue/config.yaml. - Einfache Einrichtung mit wenigen Klicks direkt in der IDE.
Tabby
- Muss separat heruntergeladen und gestartet werden.
- CPU- und GPU-Version verfügbar; GPU erfordert ggf. Docker & CUDA.
- Weboberfläche zur Konfiguration und Kontrolle über
http://localhost:8080. - IDE-Anbindung per Token über Plugin in z. B. VS Code.
🤖 Modelle & Leistung
Beide Tools arbeiten mit modularen Sprachmodellen für verschiedene Zwecke:
| Modelltyp | Aufgabe |
|---|---|
| Autocomplete | Vorschläge für Codezeilen |
| Chat | Erklärungen, Refactoring, Code Review |
| Embedding | Kontext-Verständnis & semantische Suche |
Beispiele für Sprachmodelle:
- Qwen2.5-Coder (0.5B bis 1.5B): Leichtgewichtig, performant.
- StarCoder-3B: Gute Code-Generierung bei mittlerem Ressourcenbedarf.
- Llama 3.1 (8B): Für komplexe Aufgaben im Chat.
- Codestral (22B): Hochwertig, aber nur für High-End-GPUs geeignet.
📊 Praxisvergleich: Continue vs. Tabby
| Kriterium | Continue | Tabby |
|---|---|---|
| Einrichtung | Sehr einfach (Plug & Play mit Ollama) | Komplexer (Docker, CUDA ggf. nötig) |
| UI | Integriert in IDE | Separate Weboberfläche |
| Autocomplete | Direkt im Editor mit Vorschlagsliste | 1–3 Vorschläge, auswählbar |
| Chat | In der IDE-Seitenleiste | Ebenfalls integriert |
| Anpassbarkeit | YAML-Datei | config.toml |
| Datenschutz | Vollständig lokal | Vollständig lokal |
🚀 Performance: CPU vs. GPU
| Hardware | Empfohlene Modelle | Beobachtungen |
|---|---|---|
| Office-Laptop (CPU) | Qwen2.5-Coder-0.5B | Manuelle Autovervollständigung sinnvoll |
| MacBook M1 | Qwen2.5-Coder-1.5B, Llama 3.1 8B | Gute Ergebnisse, leichtes Stocken möglich |
| MacBook M1 Pro | Llama 3.1 8B, StarCoder-3B | Sehr gute Performance |
| Nvidia RTX 30+ | StarCoder-3B, CodeLlama 13B+ | Optimale Performance bei größeren Modellen |
✅ Vorteile lokaler KI-Assistenten
- Datenschutz: Keine Datenverarbeitung in der Cloud.
- Kosten: Keine Abo-Gebühren wie bei GitHub Copilot.
- Anpassung: Eigenes Modell-Setup, eigene Hardware.
- Transparenz: Kontrolle über die Architektur & Nutzung.
⚠️ Grenzen & Herausforderungen
- Hoher Ressourcenbedarf für größere Modelle.
- Fehlerhafte Ausgaben möglich, insbesondere bei kleineren Modellen.
- Komplexere Einrichtung (insbesondere Tabby mit GPU).
- Chat-Qualität schwankt je nach Modell & Anfrage.
📅 Fazit
Continue und Tabby bieten ernsthafte, datenschutzfreundliche Alternativen zu GitHub Copilot. Continue punktet mit einfacher Einrichtung und starker Integration in VS Code. Tabby bietet dafür mehr Flexibilität bei der IDE-Wahl und eine eigene Weboberfläche.
Wer über passende Hardware verfügt und Kontrolle über seine Tools haben möchte, findet mit diesen Tools überzeugende lokale KI-Assistenten für den Coding-Alltag.