Principais conclusões
- Continue (open-source) é a escolha padrão: suporte nativo ao Ollama, VS Code + JetBrains
- Os agentes do Cline leem/escrevem arquivos e executam comandos de shell — o mais poderoso para tarefas agênticas
- Tabby roda seu próprio servidor de inferência (modelos de 1–3B) — menor latência de autocompletar
- Aider é a opção terminal-first — com reconhecimento de commits git, reescritas multiarquivo
- Cursor suporta modelos locais (Ollama/LM Studio), mas seus melhores recursos exigem a nuvem
- Os quatro funcionam com Ollama; apenas o Tabby exige seu próprio servidor backend
Melhores plugins de IDE para LLMs locais — Classificação
📍 Em uma frase
Continue é o melhor plugin de IDE para LLMs locais em 2026 porque suporta o Ollama nativamente, funciona tanto no VS Code quanto no JetBrains e oferece chat, autocompletar e edição de código sem nenhuma dependência da nuvem.
💬 Em termos simples
Um plugin de IDE para LLMs locais conecta seu editor de código (VS Code, IntelliJ) a um modelo executando na sua própria máquina (via Ollama, LM Studio ou llama.cpp). O modelo vê seu código e responde — nenhum código sai do seu computador, sem taxas de API, sem limites de uso.
Configuração rápida: Continue + Ollama no VS Code
A forma mais rápida de começar a programar com LLM local:
- 1Instale o Ollama:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh - 2Baixe um modelo de codificação:
ollama pull qwen2.5-coder:14b - 3No VS Code, instale o Continue pelo marketplace de extensões
- 4Abra as configurações do Continue (Cmd+Shift+P → "Continue: Open Config")
- 5Adicione o provedor Ollama: defina
provider: "ollama",model: "qwen2.5-coder:14b" - 6Reinicie o VS Code — a aba do Continue aparece na barra lateral
- 7Pressione Cmd+L para abrir o chat, ou comece a digitar e pressione Tab para autocompletar
Melhores modelos locais por plugin e tarefa
| Plugin | Melhor modelo de codificação (local) | Melhor modelo de chat (local) | VRAM mínima |
|---|---|---|---|
| Continue | Qwen3-Coder 14B Q8 | Llama 3.3 8B Q4 | 16 GB |
| Cline | Qwen3-Coder 32B Q4 | Qwen3 32B Q4 | 24 GB |
| Tabby | StarCoder2-7B (integrado) | N/A (apenas código) | 8 GB |
| Aider | Qwen3-Coder 14B (editor) | Qwen3-Coder 32B (arquiteto) | 16–24 GB |
| Cursor | DeepSeek-Coder-V2 (via Ollama) | Qwen3 14B | 16 GB |
O Continue pode substituir completamente o GitHub Copilot para uso local?
Para a maioria dos casos de uso, sim. Continue com Qwen3-Coder 14B Q8 oferece qualidade de autocompletar comparável ao GitHub Copilot para Python, TypeScript e Go. O Copilot ainda tem vantagem em APIs muito novas e uso de bibliotecas obscuras, onde sua vantagem de dados de treinamento aparece. Para codebases críticas em privacidade, Continue + Ollama local é a melhor escolha.
Qual plugin funciona melhor para refatoração multiarquivo?
Cline ou Aider. Ambos conseguem ler vários arquivos, entender dependências e fazer edições coordenadas em um codebase. O Cline funciona dentro do VS Code (melhor para feedback visual); o Aider funciona no terminal (melhor para integração CI/CD e commits com reconhecimento de git). Para modelos de 30B+ com 24 GB de VRAM, o Cline com Qwen3-Coder 32B lida com refatorações complexas de forma confiável.
O Tabby funciona sem GPU?
Sim — o Tabby pode rodar em CPU com modelos pequenos (1–3B). No entanto, a latência de autocompletar em CPU é de 500ms–2s, o que parece lento comparado ao objetivo de <200ms para uma codificação fluida. Para máquinas apenas com CPU, Continue + Ollama com um modelo rápido de 1B ou 3B oferece melhor controle de latência.
Posso usar esses plugins com o LM Studio em vez do Ollama?
Sim. O LM Studio expõe uma API compatível com OpenAI na porta 1234 por padrão. Defina o provedor do seu plugin como "openai" com a URL base http://localhost:1234/v1 e use qualquer nome de modelo da sua biblioteca do LM Studio. Continue, Cline e Aider suportam essa configuração.