Ollama

होस्ट किए गए मॉडल और एक अच्छे GPU पर स्थानीय मॉडल के बीच का अंतर इतना कम हो गया है कि कोडिंग कार्य अब Claude खोले बिना पूरे हो जाते हैं। Qwen 3, Llama 3.3 और DeepSeek-Coder एक 16 GB कार्ड पर प्रतिक्रियाशील रूप से चलते हैं और रीफैक्टरिंग, परीक्षण और छोटी सुविधाओं को संभालते हैं। जो हिस्सा गायब था वह उपकरण था: स्थानीय मॉडल ठीक थे, उनके चारों ओर की एप्लिकेशन नहीं थीं। यह पिछले बारह महीनों में बदल गया। ये सात डेस्कटॉप एप्लिकेशन हैं जिन्हें हमने वास्तविक रिपोजिटरी के विरुद्ध परीक्षण किया, उस आधार पर रैंक किए गए कि एक सप्ताह बाद हमने कौन से स्थापित किए हुए थे।

स्थानीय LLM कोडिंग एप्लिकेशन में क्या देखना चाहिए

प्रत्येक “स्थानीय AI” उपकरण कोडिंग कार्य के लिए उपयुक्त नहीं है। एक गंभीर विकल्प अधिकांश को कवर करना चाहिए:

नीचे दिया गया सबकुछ चार या अधिक को पूरा करता है। शीर्ष विकल्प सभी छह को पूरा करते हैं।

त्वरित तुलना

एप्लिकेशन सर्वोत्तम के लिए प्लेटफॉर्म स्थानीय शुरुआती मूल्य/मो रेटिंग
Continue.dev स्थानीय मॉडल के लिए संपादक एक्सटेंशन Win/Mac/Linux हाँ निःशुल्क 4.6
Ollama तेज स्थानीय मॉडल रनटाइम Win/Mac/Linux हाँ निःशुल्क 4.7
LM Studio मॉडल ब्राउज़ और चलाने के लिए GUI Win/Mac/Linux हाँ निःशुल्क 4.5
Aider CLI जोड़ी प्रोग्रामिंग Win/Mac/Linux हाँ निःशुल्क 4.5
Cursor स्थानीय रूटिंग के साथ एजेंटिक IDE Win/Mac/Linux वैकल्पिक $20 4.6
Cline स्वायत्त कोडिंग एजेंट VS Code + Ollama हाँ निःशुल्क 4.4
Tabby स्व-होस्ट किया गया Copilot Win/Mac/Linux हाँ निःशुल्क 4.3

एप्लिकेशन

1. Continue.dev, स्थानीय मॉडल के लिए सर्वोत्तम संपादक एक्सटेंशन

Continue.dev एक VS Code और JetBrains एक्सटेंशन है जो किसी भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट से बात करता है। इसे स्थानीय रूप से चलने वाली Ollama या LM Studio पर इंगित करें और आप एडिटर के अंदर चैट, संपादन और ऑटोकंप्लीट प्राप्त करते हैं। config.json आपको विभिन्न भूमिकाओं के लिए विभिन्न मॉडल नियुक्त करने देता है: ऑटोकंप्लीट के लिए एक छोटा तेज मॉडल, रीफैक्टरिंग के लिए एक बड़ा, एम्बेडिंग के लिए एक विशेषज्ञ।

जहां यह कम पड़ता है: बहुत छोटे GPUs पर ऑटोकंप्लीट विलंबता प्रदर्शित होती है। नियम-और-संदर्भ प्रणाली शक्तिशाली है, लेकिन दस्तावेज़ मानते हैं कि आप जानते हैं कि आप प्रति-प्रोजेक्ट सिस्टम प्रॉम्प्ट फ़ाइल क्यों चाहते हैं। कोई देशी डेस्कटॉप एप्लिकेशन नहीं; मूल्य आपके संपादक में है।

मूल्य निर्धारण:

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux पर VS Code और JetBrains

डाउनलोड: Continue.dev extension

निचला पंक्ति: अपने संपादक में रहने के लिए सर्वोत्तम विकल्प, स्थानीय मॉडल भारी उठान कर रहा है।

2. Ollama, सर्वोत्तम स्थानीय मॉडल रनटाइम

Ollama रनटाइम है जिससे इस सूची पर अधिकांश अन्य ऐप्स बातचीत करते हैं। यह ollama run <model> कमांड के साथ Llama, Qwen, DeepSeek, Mistral और दर्जनों अन्य चलाता है, पोर्ट 11434 पर एक OpenAI-संगत API प्रदान करता है और मॉडल डाउनलोड, परिमाणीकरण वेरिएंट और अपडेट को संभालता है। Windows, macOS और Linux के लिए डेस्कटॉप एप्लिकेशन सिस्टम-ट्रे डेमन स्थापित करते हैं।

जहां यह कम पड़ता है: UI डिजाइन द्वारा न्यूनतम है। यदि आप चैट विंडो चाहते हैं तो आपको एक अलग फ्रंट-एंड (Continue, LM Studio, Open WebUI) की आवश्यकता है। मॉडल प्रबंधन CLI-first है और स्क्रिप्ट के माध्यम से बेहतर है।

मूल्य निर्धारण:

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux

डाउनलोड: Ollama for desktop

निचला पंक्ति: इस सूची पर हर दूसरे उपकरण के पीछे इंजन के रूप में सर्वोत्तम विकल्प।

3. LM Studio, ब्राउज़ और चलाने मॉडल के लिए सर्वोत्तम GUI

LM Studio Ollama के पास सब कुछ लेकर आता है और GUI भी: एक Hugging Face शैली मॉडल ब्राउज़र, एक चैट विंडो, और GPU ऑफलोडिंग, संदर्भ लंबाई, और सिस्टम प्रॉम्प्ट के लिए नियंत्रण। यह 1234 पर एक OpenAI-संगत API भी प्रदान करता है ताकि Continue, Cursor और Aider इससे बात कर सकें।

जहां यह कम पड़ता है: Ollama की तुलना में बड़ा पदचिह्न। मॉडल कैटलॉग क्यूरेट किया गया है, इसलिए अत्याधुनिक रिलीज कभी-कभी दिखने में एक दिन का समय लेता है। मुक्त स्तर पर गैर-वाणिज्यिक लाइसेंस एक कारक है यदि आप एक उत्पाद भेज रहे हैं।

मूल्य निर्धारण:

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux

डाउनलोड: LM Studio for desktop

निचला पंक्ति: यदि आप प्रतिबद्ध होने से पहले मॉडल की तुलना करने के लिए GUI चाहते हैं तो सर्वोत्तम विकल्प।

4. Aider, सर्वोत्तम CLI जोड़ी प्रोग्रामिंग

Aider एक टर्मिनल एप्लिकेशन है जो आपकी रेपो को साझा कार्यक्षेत्र के रूप में मानता है। आप एक परिवर्तन का वर्णन करते हैं, Aider यह पता लगाता है कि कौन सी फाइलें छूनी हैं, उन्हें संपादित करता है, आप जो परीक्षण कहते हैं उन्हें चलाता है, और एक संदेश के साथ प्रतिबद्ध करता है। यह किसी भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट के विरुद्ध काम करता है, इसलिए Ollama या LM Studio इसे स्थानीय रूप से चलाते हैं।

जहां यह कम पड़ता है: केवल CLI, इसलिए आपके संपादक के अंदर कोई ऑटोकंप्लीट नहीं। सुरक्षित संपादन-और-प्रतिबद्ध लूप के लिए एक स्वच्छ गिट रेपो की आवश्यकता है। बहुत बड़ी रीपो पर धीमी जहां फ़ाइल-चयन ह्यूरिस्टिक छनने के लिए अधिक है।

मूल्य निर्धारण:

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux (Python पैकेज)

डाउनलोड: Aider on GitHub

निचला पंक्ति: जब आप UI के माध्यम से क्लिक करने की तुलना में शब्दों में परिवर्तन का वर्णन करना पसंद करते हैं तो सर्वोत्तम विकल्प।

5. Cursor, स्थानीय रूटिंग के साथ सर्वोत्तम एजेंटिक IDE

Cursor एक VS Code कांटा है जो AI-प्रथम वर्कफ़्लो पर ध्यान केंद्रित करता है। एजेंट मोड रीपो के पार योजना, संपादन और परीक्षण करता है। आप “Override OpenAI Base URL” सेटिंग के माध्यम से Cursor को Ollama या किसी भी स्थानीय एंडपॉइंट पर रूट कर सकते हैं, अपने मशीन पर प्रॉम्प्ट रखते हुए Cursor की एजेंटिक UI का उपयोग जारी रख सकते हैं।

जहां यह कम पड़ता है: भुगतान किया गया स्तर वह जगह है जहां अधिकांश Cursor सुविधाएं रहती हैं; मुक्त स्तर समापन और एजेंट चलाता है। स्थानीय मॉडल रूटिंग आधिकारिक रूप से “उन्नत” है, जिसका अर्थ है कि सेटअप प्रलेखित है लेकिन डिफ़ॉल्ट नहीं है।

मूल्य निर्धारण:

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux

डाउनलोड: Cursor for desktop

निचला पंक्ति: यदि आप एक एजेंटिक IDE चाहते हैं और इसे स्थानीय मॉडल के साथ बात करने के लिए कॉन्फ़िगर करने के लिए तैयार हैं तो सर्वोत्तम विकल्प।

6. Cline, VS Code के अंदर सर्वोत्तम स्वायत्त कोडिंग एजेंट

Cline एक VS Code एक्सटेंशन है जो एडिटर के अंदर एक चरण-दर-चरण कोडिंग एजेंट चलाता है। यह फाइलें पढ़ता है, संपादन लिखता है, टर्मिनल कमांड चलाता है और रिपोर्ट करता है, एक चैट पैनल से सब कुछ जो लागू करने से पहले हर क्रिया दिखाता है। Cline किसी भी OpenAI-संगत एंडपॉइंट के साथ काम करता है, इसलिए समान मशीन पर Ollama लूप को पूरी तरह स्थानीय रखता है।

जहां यह कम पड़ता है: 30 टोकन/सेकंड की तुलना में धीमी स्थानीय मॉडल चरण-दर-चरण लूप को सुस्त महसूस कराते हैं। अनुमोदन-प्रत्येक-कार्रवाई मोड डिफ़ॉल्ट है, जो सुरक्षित है लेकिन घर्षण जोड़ता है। कुछ उपकरण होस्ट किए गए सीमांत मॉडल की तुलना में 14B स्थानीय के साथ बेहतर काम करते हैं।

मूल्य निर्धारण:

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux पर VS Code

डाउनलोड: Cline extension

निचला पंक्ति: जब आप API कुंजी का नियंत्रण देए बिना एक वास्तविक एजेंट लूप चाहते हैं तो सर्वोत्तम विकल्प।

7. Tabby, सर्वोत्तम स्व-होस्ट किया गया Copilot

Tabby GitHub Copilot का एक स्व-होस्ट किया गया विकल्प है। यह एक सर्वर चलाता है जो Copilot प्रोटोकॉल बोलता है, इसलिए Copilot समर्थन वाला कोई भी संपादक (VS Code, JetBrains, Neovim) इसे इंगित कर सकता है। Docker छवि एक कार्य सेटअप का सबसे तेज़ पथ है; Windows, macOS और Linux पर डेस्कटॉप एप्लिकेशन GUI के पीछे समान सर्वर चलाता है।

जहां यह कम पड़ता है: समापन मॉडल ठीक है लेकिन Copilot की मालिकाना मॉडल के स्तर पर नहीं। टीम सुविधाएं (विश्लेषण, नीतियां) भुगतान किए गए स्तर पर रहती हैं। अपनी कोडबेस पर RAG उपलब्ध है लेकिन ट्यूनिंग की आवश्यकता है।

मूल्य निर्धारण:

प्लेटफॉर्म: Windows, macOS, Linux (सर्वर + संपादक प्लगइन)

डाउनलोड: Tabby for desktop

निचला पंक्ति: यदि आप एक ड्रॉप-इन Copilot प्रतिस्थापन चाहते हैं जो आपकी टीम अपनी हार्डवेयर पर चला सकती है तो सर्वोत्तम विकल्प।

सही एक कैसे चुनें

FAQ

कोडिंग के लिए सर्वोत्तम मुक्त स्थानीय LLM ऐप क्या है?

आपके संपादक के अंदर Continue.dev, पीछे की ओर Ollama द्वारा संचालित, सबसे उत्पादक मुक्त स्टैक है। Aider सबसे मजबूत CLI-प्रथम विकल्प है। Cline सर्वोत्तम मुक्त एजेंट लूप है।

क्या ये एप्लिकेशन वास्तव में मेरे कोड को निजी रखते हैं?

हाँ जब एक स्थानीय एंडपॉइंट के विरुद्ध कॉन्फ़िगर किया गया। Ollama, LM Studio और Tabby सभी आपकी मशीन या LAN पर मॉडल चलाते हैं। रैपर (Continue, Aider, Cline, Cursor) प्रॉम्प्ट को किसी भी URL पर भेजते हैं जो आप सेट करते हैं, इसलिए localhost पर इंगित करना सब कुछ स्थानीय रखता है। Cursor डिफ़ॉल्ट रूप से अपने सर्वर पर प्रॉम्प्ट भेजता है; स्थानीय-एंडपॉइंट ओवरराइड वह है जो इसे बदलता है।

कोडिंग मॉडल को स्थानीय रूप से चलाने के लिए मुझे कौन सी GPU की आवश्यकता है?

एक 16 GB कार्ड 14B मॉडल को उपयोगी गति पर चलाता है और 34B मॉडल को भारी परिमाणीकरण के साथ। एक 24 GB कार्ड आराम से एक पूर्ण 34B मॉडल को 4-bit पर चलाता है। केवल CPU पर, 7B मॉडल काम करते हैं लेकिन काफी धीमी गति से कि ऑटोकंप्लीट से परे कुछ भी के लिए लूप निराशाजनक महसूस करता है।

क्या मैं GitHub Copilot के साथ ये ऐप्स उपयोग कर सकता हूं?

Tabby Copilot प्रोटोकॉल बोलता है और प्रतिस्थापन के रूप में गिरता है। अन्य Copilot के बजाय इसके साथ चलते हैं। Continue और Cline दोनों एक ही संपादक में Copilot सक्षम के साथ अच्छी तरह से काम करते हैं।

कोडिंग के लिए अभी सर्वोत्तम स्थानीय मॉडल कौन सा है?

सामान्य कोडिंग के लिए, Qwen 3 Coder 30B और DeepSeek-Coder-V2 16B सबसे मजबूत विकल्प हैं जो एक 24 GB कार्ड पर फिट होते हैं। एक 16 GB कार्ड के लिए, Qwen 3 Coder 14B और Codestral 22B (Q4) मीठा स्थान मारते हैं। सभी चार Ollama और LM Studio से तुरंत चलते हैं।