Copilot gratuito local: Cline, Tabby & CodeGeeX en VS Code (2026)

#¿Por qué un Copilot gratuito en local para VS Code?

Copilot y Cursor envían tu código a OpenAI o Anthropic. En un proyecto de un cliente sujeto a un NDA, con código propietario o simplemente por principio, eso no siempre es aceptable. Un copiloto local resuelve tres cosas de golpe: cero fugas (nada sale del portátil), cero suscripciones, cero latencia de red.

Hay que reconocer la contrapartida: la calidad de un Qwen 3.5 9B en local no iguala la del modelo más reciente de Copilot Pro. Pero para usos cotidianos —completar un bucle, escribir un test, refactorizar una función de 30 líneas— un modelo de 9 a 24B en Q4 hace el trabajo. Y para las tareas que el modelo local no puede realizar, mantienes Copilot en paralelo.

#Prerrequisitos

VS Code reciente

Versión 1.85+ para la API de completado en línea. Las extensiones de JetBrains también están disponibles para las tres herramientas.

Ollama instalado

Sirve de backend de inferencia para Cline. Escucha por defecto en http://localhost:11434. Para Tabby, el runtime está incluido; CodeGeeX puede apuntar a Ollama.

GPU con un mínimo de 8 GB de VRAM

RTX 3060 de 12 GB, 4060 Ti de 16 GB, Mac M2/M3 con 16 GB de memoria unificada. Con una configuración inferior, usa modelos de 1.5B (qwen2.5-coder:1.5b) para el autocompletado, que siguen respondiendo con rapidez.

20 GB de espacio en disco

Un modelo de programación de 7B en Q4 = 4-5 GB. Prevé espacio de sobra si pruebas varios modelos o varias herramientas.

#1. Cline (chat + agente)

Cline es la opción más completa en cuanto a asistencia: chat lateral y modo agente capaz de leer y modificar varios archivos, al estilo de Cursor, todo en local mediante Ollama. Es de código abierto, con licencia MIT y modalidad BYO-LLM, y es el sustituto natural de Continue.dev. Roo Code, un fork de Cline, también cierra: Cline se convierte así en el punto de consolidación de este ecosistema. Su limitación: no ofrece autocompletado inline; lo cubrimos con Tabby más abajo.

1. 01
   Instalar la extensión

   En VS Code, abre la paleta de extensiones (Ctrl+Shift+X), busca Cline, instálalo. Aparece un icono de Cline en la barra lateral izquierda.
2. 02
   Descargar un modelo

   Qwen 3.5 9B se desenvuelve razonablemente bien en chat y como agente con 8 GB de VRAM. Pasa a Devstral 24B o Qwen 3.6 35B-A3B si tienes margen; Devstral está especialmente diseñado para tareas con agentes.
3. 03
   Configurar el proveedor Ollama

   Abre los ajustes de Cline, elige el proveedor Ollama, introduce la URL local y selecciona el modelo.
4. 04
   Probar el chat

   Haz una pregunta, pega código, pide una corrección. La respuesta llega al panel, sin enviar nada a la nube.
5. 05
   Probar el agente

   Describe una tarea que implique varios archivos. Cline propone un plan y luego aplica los cambios en forma de diffs que validas uno por 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 (autocompletado autoalojado)

Tabby (TabbyML) cubre exactamente lo que Cline no hace: la autocompletación en línea. Está diseñado para equipos — un servidor único aloja el modelo, y todos los desarrolladores se conectan desde su IDE. El servidor incluye su propio runtime, no necesitas Ollama para él.

1. 01
   Iniciar el servidor Tabby

   El método Docker es el más sencillo. El servidor expone un endpoint HTTP en :8080 y una interfaz de administración web.
2. 02
   Crear una cuenta admin

   Abre http://localhost:8080 en el navegador. Primer inicio de sesión: crea la cuenta de propietario. Ve a Settings → Information para obtener un token de autenticación.
3. 03
   Instalar la extensión de VS Code

   En el panel de extensiones, busca Tabby (editor: TabbyML). Instálalo.
4. 04
   Conectar la extensión

   Abre los ajustes (Ctrl+,) y busca tabby. Configura Endpoint = http://localhost:8080 y pega el token. La barra de estado de VS Code muestra Tabby: ready; las sugerencias de autocompletado aparecen en gris mientras escribes.

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) es la opción «todo en uno»: la extensión ya incluye autocompletado y chat con un modelo propietario gratuito alojado en sus servidores. Pero también puede conectarse a un modelo local, que es lo que nos interesa aquí.

1. 01
   Instalar la extensión

   En VS Code, busca CodeGeeX (editor: aminer). Instálalo. Aparece un icono de CodeGeeX en la barra lateral.
2. 02
   Cambiar al modo local

   Abre los ajustes de CodeGeeX (engranaje en el panel lateral). Busca la sección Local mode y actívala.
3. 03
   Apuntar a Ollama

   Introduce la URL del modelo local. CodeGeeX se comunica con un endpoint compatible con OpenAI; el de Ollama en http://localhost:11434/v1 sirve.
4. 04
   Elegir el modelo

   codegeex4 (9B) es el modelo propio disponible en Ollama. Como alternativa, cualquier modelo reciente de programación sirve (qwen3-coder, devstral).

ollama pull codegeex4

#Tabla comparativa

Cobertura de usos

Cline: chat + agente (sin autocompletado). Tabby: autocompletado (sin chat avanzado). CodeGeeX: autocompletado + chat básico. La combinación Cline + Tabby lo cubre todo.

Esfuerzo de configuración

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

Multi-utilisateurs

Solo Tabby está diseñado para ello de forma nativa. Cline/CodeGeeX = un puesto = un Ollama.

Confidencialidad

Cline y Tabby funcionan en local por defecto. CodeGeeX envía los datos a la nube mientras no se haya activado el modo local: conviene vigilarlo.

#Solución de problemas

Cline no responde

Verifica ollama ps: el modelo debe aparecer cuando realices una consulta. Si Ollama no responde, prueba curl http://localhost:11434/api/tags desde el terminal. Asegúrate también de que el proveedor seleccionado en Cline sea realmente Ollama.

No aparece el autocompletado en gris

Cline no realiza autocompletado en línea: es normal. Instala Tabby (o Twinny) para autocompletado línea por línea, y verifica editor.inlineSuggest.enabled en VS Code.

Tabby muestra "Connection refused"

El contenedor no está funcionando o el puerto no está expuesto. docker ps debe listar tabby. docker logs tabby muestra la causa (a menudo, el modelo no se ha descargado en el primer arranque; espera 5-10 min).

CodeGeeX devuelve respuestas en chino

Especifica el idioma en el prompt de sistema (Settings CodeGeeX → Custom system prompt → "Responder siempre en francés"), o utiliza Qwen 3.5 9B, que responde en francés cuando se le habla en francés.

VRAM saturada cuando todo está en ejecución

Tal vez tengas dos modelos cargados (autocompletación Tabby + chat Cline). En 8 GB, mantén un modelo FIM ligero para la autocompletación y un Qwen 3.5 9B para el chat. ollama ps muestra el consumo.

#FAQ

#Para ir más allá

Ya tienes un copiloto local funcionando. Tres caminos lógicos según tu perfil:

Profundizar en Cline

La guía específica sobre Copilot local con Cline profundiza en la configuración: proveedor Ollama, modo agente, autocompletado mediante Tabby/Twinny y ajustes finos para el funcionamiento de los agentes.

Venías de Continue.dev

La guía de migración Continue → Cline explica en detalle la transición (ajustes equivalentes, modelos, datos locales).

Elegir tu hardware

Antes de pasar a un modelo de 14B o 32B, la guía Elige tu GPU para IA local te ayuda a evitar comprar una GPU con una VRAM demasiado justa.

Si quieres ahorrar tiempo en la configuración, la guía de pago «Copiloto de código local» ofrece un paquete completo de configuraciones de Ollama + Cline + Aider listas para usar y pegar, tanto para un puesto individual como para un equipo.