Conclusiones clave
- Continue (open-source) es la elección predeterminada: soporte nativo de Ollama, VS Code + JetBrains
- Los agentes de Cline leen y escriben archivos y ejecutan comandos shell — el más potente para tareas agénticas
- Tabby ejecuta su propio servidor de inferencia (modelos 1–3B) — la menor latencia de autocompletado
- Aider es la opción terminal-first — consciente de commits git, reescrituras multi-archivo
- Cursor soporta modelos locales, pero sus mejores funciones requieren la nube
- Los cuatro funcionan con Ollama; solo Tabby requiere su propio servidor backend
Mejores plugins IDE para LLMs locales — Clasificación
📍 En una frase
Continue es el mejor plugin IDE para LLMs locales en 2026 porque soporta Ollama de forma nativa, funciona tanto en VS Code como en JetBrains, y ofrece chat, autocompletado y edición de código sin ninguna dependencia de la nube.
💬 En términos simples
Un plugin IDE para LLMs locales conecta tu editor de código (VS Code, IntelliJ) a un modelo que se ejecuta en tu propia máquina (a través de Ollama, LM Studio o llama.cpp). El modelo ve tu código y responde — ningún código sale de tu computadora, sin tarifas de API, sin límites de uso.
Configuración rápida: Continue + Ollama en VS Code
La forma más rápida de empezar a programar con LLM local:
- 1Instala Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh - 2Descarga un modelo de codificación:
ollama pull qwen2.5-coder:14b - 3En VS Code, instala Continue desde el marketplace de extensiones
- 4Abre la configuración de Continue (Cmd+Shift+P → "Continue: Open Config")
- 5Añade el proveedor Ollama: define
provider: "ollama",model: "qwen2.5-coder:14b" - 6Reinicia VS Code — la pestaña de Continue aparece en la barra lateral
- 7Presiona Cmd+L para abrir el chat, o empieza a escribir y presiona Tab para el autocompletado
Mejores modelos locales por plugin y tarea
¿Puede Continue reemplazar completamente a GitHub Copilot para uso local?
Para la mayoría de los casos de uso, sí. Continue con Qwen2.5-Coder 14B Q8 ofrece una calidad de autocompletado comparable a GitHub Copilot para Python, TypeScript y Go. Copilot aún tiene ventaja con APIs muy nuevas y uso de librerías oscuras donde su ventaja de datos de entrenamiento se nota. Para codebases donde la privacidad es crítica, Continue + Ollama local es la mejor opción.
¿Qué plugin funciona mejor para refactorización multi-archivo?
Cline o Aider. Ambos pueden leer múltiples archivos, entender dependencias y realizar ediciones coordinadas en un codebase. Cline funciona dentro de VS Code (mejor para retroalimentación visual); Aider funciona en la terminal (mejor para integración CI/CD y commits conscientes de git). Para modelos de 30B+ con 24 GB de VRAM, Cline con Qwen2.5-Coder 32B maneja refactorizaciones complejas de forma fiable.
¿Tabby funciona sin GPU?
Sí — Tabby puede ejecutarse en CPU con modelos pequeños (1–3B). Sin embargo, la latencia de autocompletado en CPU es de 500ms–2s, lo que se siente lento comparado con el objetivo de <200ms para una codificación fluida. Para máquinas solo con CPU, Continue + Ollama con un modelo rápido de 1B o 3B ofrece mejor control de latencia.
¿Puedo usar estos plugins con LM Studio en lugar de Ollama?
Sí. LM Studio expone una API compatible con OpenAI en el puerto 1234 por defecto. Define el proveedor de tu plugin como "openai" con la URL base http://localhost:1234/v1 y usa cualquier nombre de modelo de tu biblioteca de LM Studio. Continue, Cline y Aider soportan todos esta configuración.