Cursor — это дорого. Вот что работает вместо него с локальными LLM в 2026 году

Почему Cursor бесит всех, кто попробовал локальные модели

Вы читали мою статью про тест производительности Cursor с локальными моделями. Помните эти цифры? 14 секунд на префилл, 8 токенов в секунду. Это не разработка — это наблюдение за высыханием краски.

Но проблема глубже. Cursor задумывался как облачный продукт. Его архитектура, контекстное окно, система плагинов — все заточено под быстрые облачные вызовы к GPT-4. Когда вы подключаете локальную модель, вы пытаетесь впихнуть квадратный кол в круглое отверстие.

Три подхода к решению: от простого к радикальному

1Модифицируем существующую IDE

Самый простой путь — взять то, что уже работает, и добавить локальные LLM. Здесь есть два лагеря: VS Code и его форки против минималистичных редакторов.

Continue.dev — это расширение для VS Code, которое превращает его в почти-Cursor. Но с важным отличием: оно изначально заточено под локальные модели. Установил, настроил endpoint к Ollama или LM Studio, и работает.

Проблема с VS Code подходами — они наследуют его архитектурные ограничения. Контекст все равно передается целиком. Но Continue.dev хотя бы пытается его оптимизировать.

2Специализированные редакторы с локальным ИИ

Здесь начинается интересное. Редакторы, которые с нуля создавались для работы с локальными LLM. Они не пытаются быть универсальными IDE — они решают конкретную задачу: писать код с помощью локальной модели.

Bloop — мой личный фаворит 2026 года. Разработчики поняли простую истину: если модель локальная, интерфейс должен это учитывать. Вместо постоянной отправки контекста, Bloop использует индексацию проекта и RAG-подход.

Как это работает? Вы открываете проект. Bloop индексирует его один раз. Когда вы задаете вопрос о коде, он не отправляет все файлы в модель. Вместо этого он ищет релевантные фрагменты через семантический поиск и отправляет только их.

# Вот что происходит в Bloop под капотом:
# 1. Индексация проекта при открытии
index = create_vector_index(project_files)

# 2. При запросе пользователя:
query = "Как работает функция process_data?"
relevant_chunks = semantic_search(query, index, top_k=3)  # Только 3 релевантных фрагмента

# 3. В модель отправляется только это:
context = "\n".join(relevant_chunks)
prompt = f"Context:\n{context}\n\nQuestion: {query}"
response = local_llm.generate(prompt)

Результат? Время префилла сокращается с 15 секунд до 2-3. Модель получает именно то, что нужно, а не мегабайты кода.

Cursor пытался добавить нечто подобное в версии 0.35, но реализация получилась кривой. Они все равно отправляют полный контекст, просто «маскируют» его от пользователя.

3Радикальный путь: агентные системы

Самый продвинутый подход — вообще отказаться от IDE с встроенным ИИ. Вместо этого использовать специализированные агенты, которые работают с вашим кодом через API.

Вспомните статью про агентов для локальных LLM. Там я рассказывал о инструментах вроде Aider, Sweep, GPT Engineer. В 2026 году эти инструменты эволюционировали.

Теперь это не просто «запрос-ответ». Это полноценные системы, которые:

• Анализируют проект целиком один раз
• Строят план изменений
• Выполняют изменения через файловую систему
• Тестируют результат
• Предлагают правки

Вы работаете в любимом редакторе (Vim, VS Code, Zed). Агент работает в фоне. Вы даете задачу: «Добавь валидацию email в форму регистрации». Агент анализирует проект, находит нужные файлы, вносит изменения, запускает тесты, показывает результат.

Сравнительная таблица: что выбрать в 2026

Какие модели реально работают в 2026

Все эти инструменты бесполезны, если модель тупит. За последний год появилось поколение кодеров, которые действительно понимают контекст.

Qwen2.5-Coder-32B-Instruct — все еще работает, но требует 32+ GB RAM. Для Mac M4 Pro с 64GB — отлично.

DeepSeek-Coder-V3 — вышел в конце 2025, поддерживает 128K контекст. Безумно умный, но требует серьезного железа.

Codestral-Mamba-12B — темная лошадка 2026. Всего 12 миллиардов параметров, но благодаря архитектуре Mamba работает быстрее 32B моделей. Идеально для локального использования.

Но вот секрет, о котором мало кто говорит: размер модели не равен качеству кода. 7B модель, правильно настроенная, часто пишет лучше, чем 32B «из коробки».

Настройка, о которой молчат все гайды

Вы установили редактор, скачали модель. Все работает, но медленно. Вот что нужно сделать:

1Оптимизация контекста

Большинство инструментов по умолчанию отправляют слишком много. Ограничьте контекст 2000-3000 токенов. Да, модель будет видеть меньше. Но она будет работать в 5 раз быстрее.

// Пример конфигурации для Continue.dev
{
  "context": {
    "maxTokens": 3000,
    "include": [
      "currentFile",
      "openFiles"
    ],
    "exclude": [
      "node_modules",
      ".git",
      "*.log"
    ]
  }
}

2Температура и другие параметры

Для программирования температура должна быть низкой. 0.1-0.3 максимум. Вы не хотите креативности, вы хотите точного кода.

Top-p (nucleus sampling) — 0.9-0.95. Это дает баланс между предсказуемостью и разнообразием.

3Системный промпт

Самая недооцененная настройка. Модели не знают, что они должны писать лаконичный, работающий код. Скажите им об этом.

Ты — опытный разработчик. Пиши только рабочий код.
- Не добавляй лишних комментариев
- Не объясняй код, если не просят
- Следуй стилю существующего кода
- Если не уверен — спрашивай
- Пиши минимальный рабочий код

Что будет через год: мои прогнозы

Тренд 2026 года — специализация. Универсальные IDE с ИИ умирают. Вместо них появляются:

• Редакторы для конкретных языков (отдельно для Python, отдельно для Rust)
• Инструменты, которые работают на уровне AST, а не текста
• Локальные модели, обученные на конкретных codebase

Самый интересный проект, который я вижу — Zed с нативной интеграцией локальных LLM. Разработчики Zed поняли то, что не поняли в Cursor: скорость интерфейса критична для ИИ-ассистента.

Когда вы ждете ответа 10 секунд, вы теряете фокус. Когда ждете 0.5 секунды — вы остаетесь в потоке. Разница между «медленным помощником» и «частью мышления».

Еще один тренд — гибридные системы. Локальная модель для быстрых подсказок (автодополнение, рефакторинг в одном файле), облачная — для сложных задач (архитектура, поиск багов во всем проекте).

Чего точно не стоит делать

Я видел десятки попыток заставить Cursor работать с локальными моделями. Большинство — пустая трата времени.

Не пытайтесь:

• Настраивать сложные прокси-сервера между Cursor и Ollama
• Писать кастомные плагины для оптимизации контекста
• Ждать, что следующее обновление Cursor «починит» работу с локальными моделями

Разработчики Cursor четко дали понять: их бизнес-модель — это подписка на облачные модели. Локальные LLM для них — фича для галочки, а не основной фокус.

Вместо этого потратьте время на изучение инструментов из этой статьи. Первый час покажется непривычным. Через день вы забудете, что такое счет за ИИ в $200 в месяц.

И последнее: лучшая альтернатива Cursor — это не другой редактор. Это умение писать код без постоянных подсказок. Локальные LLM должны быть костылем, а не инвалидной коляской. Используйте их для рутинных задач, но не позволяйте атрофироваться собственным навыкам.

Потому что через год появятся новые инструменты. И новые проблемы. А умение решать задачи останется с вами.