Copilot устал. Cursor дорогой. Как поставить локального китайского гения в VS Code

Зачем вообще это делать? (Спойлер: не только из-за денег)

Платите $10-20 в месяц за Copilot? Или $20-30 за Cursor? Забавно. Особенно когда понимаете, что эти деньги уходят за доступ к модели, которая где-то там, в облаке, обрабатывает ваш код. Ваш код.

Лимиты токенов, ограничения запросов, зависимость от интернета, корпоративная политика использования данных - знакомо? А теперь представьте модель, которая работает у вас на компьютере. Всегда. Без ограничений. И ничего не стоит после первоначальной настройки.

Что выбрать: DeepSeek V3 или Qwen Coder?

Две основные силы в мире opensource кодинга. Обе китайские. Обе отличные. Но разные.

Личный совет: начните с DeepSeek-V3.2-Lite-Coder. Он более сбалансирован для общего программирования. Если работаете преимущественно с Python и нужна глубокая аналитика кода - Qwen2.5-Coder.

Готовьте железо: что нужно на самом деле

Самый частый вопрос: "А потянет ли мой ноутбук?". Ответ: вероятно, да. Но есть нюансы.

1 Проверка GPU и памяти

Откройте терминал и выполните:

# Для Linux/Mac
nvidia-smi  # если есть NVIDIA GPU
lspci | grep -i vga  # общая информация

# Память
free -h  # Linux
top  # или htop

Минимальные требования для 7B моделей (квантованных Q4):

• С GPU (NVIDIA): 4-6 GB VRAM
• Без GPU (только CPU): 8-12 GB RAM
• SSD обязательно - модели весят 3.5-4 GB

2 Установка Ollama - самый простой путь

Ollama в 2026 году - это стандарт де-факто. Проще, чем Docker. Стабильнее, чем прямые трансформеры.

# Linux/macOS
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# Windows
# Скачать установщик с ollama.ai

После установки проверьте:

ollama --version
# Должно показать версию 0.5.0 или новее (на 15.02.2026)

Загружаем модель: один раз и навсегда

3 DeepSeek V3 за 5 минут

# Основная команда
ollama pull deepseek-coder:7b-v3.2-lite-q4_K_M

# Альтернатива - если мало памяти
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
# затем внутри контейнера
ollama pull deepseek-coder:7b-v3.2-lite-q4_K_M

Что значит q4_K_M? Это квантование. Модель сжимается с 14GB до 4GB почти без потери качества для программирования. Магия математики.

4 Или Qwen Coder

ollama pull qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M

# Для тестирования запустите
ollama run qwen2.5-coder:7b-instruct-q4_K_M
# Напишите: "Напиши функцию на Python для парсинга JSON"

Интеграция с VS Code: делаем как у Copilot

Вот где начинается магия. Будем использовать Continue - лучший opensource аналог Copilot на 15.02.2026.

5 Установка Continue в VS Code

1. Откройте Extensions в VS Code (Ctrl+Shift+X)

2. Найдите "Continue"

3. Установите расширение

4. Нажмите Ctrl+Shift+P → "Continue: Open Config"

6 Конфигурация для локальной модели

Замените содержимое config.json на:

{
  "models": [
    {
      "title": "DeepSeek Local",
      "provider": "ollama",
      "model": "deepseek-coder:7b-v3.2-lite-q4_K_M",
      "apiBase": "http://localhost:11434"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "DeepSeek Autocomplete",
    "provider": "ollama",
    "model": "deepseek-coder:7b-v3.2-lite-q4_K_M",
    "apiBase": "http://localhost:11434"
  },
  "embeddingsProvider": {
    "provider": "ollama",
    "model": "nomic-embed-text"
  }
}

Сохраните. Перезапустите VS Code.

Тестируем: от автодополнения до рефакторинга

Откройте любой Python/JavaScript/Go файл. Начните писать код. Должно появиться автодополнение.

Но главная фишка - чат. Нажмите Ctrl+L (или Cmd+L на Mac). Откроется панель Continue. Можно:

• Выделить код → спросить "Объясни этот алгоритм"
• Написать: "Рефактори эту функцию на async/await"
• Загрузить весь файл: "Проанализируй архитектуру этого модуля"
• Попросить написать тесты

Проблемы и решения: что пойдет не так

Модель медленная? Проверьте:

# Мониторинг использования GPU
nvidia-smi -l 1  # обновление каждую секунду

# Если GPU не используется
ollama ps  # покажет запущенные модели

Нет автодополнения? В Continue config.json убедитесь, что tabAutocompleteModel настроен правильно.

Модель "глючит" или дает странные ответы? Попробуйте:

# Перезапуск Ollama
pkill ollama
ollama serve

# Или полный ресет
ollama rm deepseek-coder:7b-v3.2-lite-q4_K_M
ollama pull deepseek-coder:7b-v3.2-lite-q4_K_M

Продвинутые фишки: за рамками Copilot

Локальная модель умеет то, что никогда не позволит облачный сервис:

Анализ всей кодовой базы

Создайте файл context.md в корне проекта:

# Контекст проекта

Основные файлы:
- src/main.py: точка входа
- src/utils/parser.py: парсер данных
- tests/test_parser.py: тесты

Задача: написать документацию для API.

Теперь в Continue: "Прочитай context.md и предложи улучшения архитектуры".

Кастомные промпты

В конфиге Continue добавьте:

{
  "customCommands": [
    {
      "name": "code-review",
      "prompt": "Проведи code review. Укажи: 1) Ошибки 2) Стиль кода 3) Возможные оптимизации 4) Безопасность",
      "description": "Полный code review"
    }
  ]
}

Теперь выделяете код → Ctrl+L → /code-review

А что насчет Cursor?

Cursor - это VS Code + Copilot + агентные возможности. Дорого. Но мы можем сделать почти то же самое.

Установите локальный AI-агент отдельно. Например, OpenDevin или Aider. Настройте их на работу с вашей локальной моделью через Ollama.

Результат: автономный агент, который может рефакторить код, искать баги, писать документацию. И все это без интернета и без ежемесячной платы.

Цифры: сколько вы сэкономите

Посчитаем:

• GitHub Copilot: $10/месяц × 12 = $120/год
• Cursor Pro: $20/месяц × 12 = $240/год
• Локальная модель: $0/год после настройки

Электричество? Небольшой прирост. На MacBook Pro M3 полная загрузка CPU добавляет 10-15W. Это примерно $1-2 в месяц при активном использовании.

Приватность? Бесценна. Весь ваш код остается на вашей машине. Никаких логов, никаких "улучшений модели на ваших данных".

Что дальше? Экосистема локального AI

После того как настроите базовую модель:

1. Добавьте специализированные модели: одну для Python, другую для SQL, третью для документации
2. Настройте полностью оффлайн-среду без Ollama
3. Экспериментируйте с новыми версиями моделей
4. Настройте автоматические code review через Git hooks

Самое интересное: через месяц использования вы поймете, что локальная модель не просто заменяет Copilot. Она меняет workflow. Вы не ограничены "предложениями". Вы можете спрашивать что угодно, как угодно, сколько угодно. Это другой уровень взаимодействия с кодом.

Через три месяца вы будете смеяться над коллегами, которые платят за Copilot. Через шесть - удивитесь, как вообще работали без локальной модели. А через год... через год, возможно, эти облачные сервисы будут уже не нужны. Потому что у вас на компьютере будет что-то лучше.

Попробуйте. Первая настройка займет час. Дальше - только преимущества. Без ограничений, без подписок, без отправки кода куда-либо. Просто ваш код и ваш AI.