Copilot gratuito in locale: Cline, Tabby & CodeGeeX in VS Code (2026)

#Perché un Copilot gratuito locale per VS Code?

Copilot e Cursor inviano il tuo codice a OpenAI o Anthropic. Per un progetto di un cliente soggetto a NDA, per codice proprietario o semplicemente per principio, non è sempre accettabile. Un copilot locale risolve tre problemi in un colpo solo: nessuna fuga di dati (nulla esce dal laptop), nessun abbonamento, nessuna latenza di rete.

Va detto con onestà qual è il compromesso: la qualità di un Qwen 3.5 9B in locale non eguaglia quella del modello più recente di Copilot Pro. Ma per le attività quotidiane — completare un ciclo, scrivere un test, rifattorizzare una funzione di 30 righe — un modello da 9 a 24B in Q4 svolge il compito. E per le attività che il modello locale non riesce a gestire, continui a usare Copilot in parallelo.

#Prerequisiti

VS Code recente

Versione 1.85+ per l'API di completamento inline. Le estensioni JetBrains sono disponibili anche per i tre strumenti.

Ollama installato

Funziona come backend di inferenza per Cline. È in ascolto per impostazione predefinita su http://localhost:11434. Per Tabby, il runtime è incluso; CodeGeeX può puntare a Ollama.

GPU con almeno 8 GB di VRAM

RTX 3060 12 GB, 4060 Ti 16 GB, Mac M2/M3 con 16 GB di memoria unificata. Al di sotto di queste configurazioni, rimani su modelli da 1.5B (qwen2.5-coder:1.5b) per il completamento del codice, che restano reattivi.

20 GB di spazio disco

Un modello per il codice da 7B in Q4 = 4-5 GB. Prevedi un margine ampio se testi più modelli o più strumenti.

#1. Cline (chat + agente)

Cline è l'opzione più completa per l'assistenza: chat laterale e modalità agente capace di leggere e modificare più file, come Cursor, il tutto in locale tramite Ollama. Open source con licenza MIT e in modalità BYO-LLM, è il sostituto naturale di Continue.dev. Anche Roo Code, un fork di Cline, chiude: Cline diventa quindi il punto attorno a cui si consolida questo ecosistema. Il suo limite: non offre l'autocompletamento inline — per questo usiamo Tabby più avanti.

1. 01
   Installare l'estensione

   In VS Code, apri la palette delle estensioni (Ctrl+Shift+X), cerca Cline e installalo. Un'icona di Cline appare nella barra laterale sinistra.
2. 02
   Scaricare un modello

   Qwen 3.5 9B se la cava discretamente sia nella chat sia come agente con 8 GB di VRAM. Passa a Devstral 24B o Qwen 3.6 35B-A3B se hai memoria a sufficienza; Devstral è progettato appositamente per le attività degli agenti IA.
3. 03
   Configurare il provider Ollama

   Apri le impostazioni di Cline, scegli il provider Ollama, inserisci l'URL locale e seleziona il modello.
4. 04
   Provare la chat

   Fai una domanda, incolla del codice, chiedi una correzione. La risposta arriva nel pannello, senza inviare nulla al cloud.
5. 05
   Testare l'agente

   Descrivi un'attività che coinvolge più file. Cline propone un piano, poi applica le modifiche sotto forma di diff che approvi uno per uno.

ollama pull qwen3.5:9b
# Plus de VRAM ? Devstral, spécialiste agent de code, suit mieux le mode agent
ollama pull devstral:24b

Provider : Ollama
Base URL : http://localhost:11434
Modèle   : qwen3.5:9b

#2. Tabby (autocompletazione self-hosted)

Tabby (TabbyML) copre esattamente ciò che Cline non fa: l'autocompletamento inline. È progettato per i team: un unico server ospita il modello e tutti gli sviluppatori vi si collegano dal proprio IDE. Il server include il proprio runtime, quindi non ha bisogno di Ollama.

1. 01
   Avviare il server Tabby

   Il metodo Docker è il più semplice. Il server espone un endpoint HTTP su :8080 e un'interfaccia web di amministrazione.
2. 02
   Creare un account amministratore

   Apri http://localhost:8080 nel browser. Al primo accesso, crea l'account proprietario. Vai in Settings → Information per ottenere un token di autenticazione.
3. 03
   Installare l'estensione VS Code

   Nel pannello delle estensioni, cerca Tabby (editore: TabbyML). Installa.
4. 04
   Collegare l'estensione

   Apri le impostazioni (Ctrl+,), cerca tabby. Imposta Endpoint = http://localhost:8080 e incolla il token. La barra di stato di VS Code mostra Tabby: ready; la completazione appare in grigio durante la digitazione.

docker run -d --name tabby \
  --gpus all -p 8080:8080 \
  -v $HOME/.tabby:/data \
  registry.tabbyml.com/tabbyml/tabby \
  serve --model StarCoder-1B --device cuda

#3. CodeGeeX

CodeGeeX (Tsinghua KEG / Zhipu AI) è l'opzione 'tutto in uno': l'estensione include già completamento e chat con un modello proprietario gratuito ospitato da loro. Ma può anche collegarsi a un modello locale, cosa che ci interessa qui.

1. 01
   Installare l'estensione

   In VS Code, cerca CodeGeeX (editore: aminer). Installa l'estensione. Apparirà un'icona di CodeGeeX nella barra laterale.
2. 02
   Passare alla modalità locale

   Apri le impostazioni di CodeGeeX (ingranaggio nel pannello laterale). Cerca la sezione Local mode e attivala.
3. 03
   Configurare il collegamento a Ollama

   Inserisci l'URL del modello locale. CodeGeeX comunica con un endpoint compatibile con OpenAI: quello di Ollama su http://localhost:11434/v1 va bene.
4. 04
   Scegliere il modello

   codegeex4 (9B) è il modello interno disponibile in Ollama. Altrimenti, qualsiasi modello di programmazione recente va benissimo (qwen3-coder, devstral).

ollama pull codegeex4

#Tabella comparativa

Copertura degli usi

Cline: chat + agente (nessun completamento). Tabby: completamento (nessuna chat avanzata). CodeGeeX: completamento + chat di base. La combinazione Cline + Tabby copre tutto.

Impegno richiesto per la configurazione

CodeGeeX (5 min) < Cline + Ollama (10 min) < Tabby self-hosted (15-20 min).

Multi-utilisateurs

Solo Tabby è progettato per questo in modo nativo. Cline/CodeGeeX = una postazione = un Ollama.

Privacy

Cline e Tabby restano locali per impostazione predefinita. CodeGeeX usa il cloud finché non si attiva la modalità locale — da tenere d'occhio.

#Risoluzione dei problemi

Cline non risponde

Verifica ollama ps: il modello deve apparire quando lanci una richiesta. Se Ollama non risponde, prova curl http://localhost:11434/api/tags dal terminale. Verifica anche che il provider selezionato in Cline sia proprio Ollama.

Nessuna completazione in grigio

Cline non effettua l'autocompletamento inline: è normale. Installa Tabby (o Twinny) per l'autocompletamento riga per riga, e verifica editor.inlineSuggest.enabled in VS Code.

Tabby mostra "Connection refused"

Il container non è in esecuzione o la porta non è esposta. docker ps deve elencare tabby. docker logs tabby mostra la causa (spesso: modello non ancora scaricato al primo avvio, aspetta 5-10 min).

CodeGeeX restituisce risposte in cinese

Specifica la lingua nel system prompt (Settings CodeGeeX → Custom system prompt → "Rispondi sempre in francese"), oppure usa Qwen 3.5 9B, che risponde in francese quando gli parli in francese.

VRAM saturata quando tutto gira

Potresti avere due modelli caricati (completamento automatico Tabby + chat Cline). Con 8 GB, mantieni un modello FIM leggero per il completamento e un Qwen 3.5 9B per la chat. ollama ps mostra il consumo.

#FAQ

#Per approfondire

Hai un copilot locale che funziona. Tre direzioni logiche in base al tuo profilo:

Approfondire Cline

La guida dedicata a Copilot locale con Cline approfondisce la configurazione: provider Ollama, modalità agente, autocompletamento tramite Tabby/Twinny e impostazioni avanzate per il funzionamento agentico.

Venivi da Continue.dev

La guida alla migrazione Continue → Cline descrive nel dettaglio il passaggio (impostazioni equivalenti, modelli, dati locali).

Scegli il tuo hardware

Prima di passare a un 14B o 32B, la guida Scegliere la GPU per l'IA locale ti evita di acquistare una scheda con una quantità di VRAM appena sufficiente.

Se vuoi risparmiare tempo nella configurazione, la guida a pagamento «Copilota di codice locale» fornisce un pacchetto completo di configurazioni Ollama + Cline + Aider chiavi in mano, pronte da incollare, sia per una postazione individuale sia per un team.