Главная причина отказаться от облачного ассистента кода — не деньги, а то, что в него уходит исходный код компании. Открытые модели для программирования ставятся на ваш сервер и подключаются к редактору: код остаётся внутри, лимитов на запросы нет, а модель можно дообучить на своём репозитории, чтобы она знала внутренние библиотеки и стиль. Линейка широкая: от маленьких моделей для автодополнения, которым хватит скромной видеокарты, до агентных, которые сами правят файлы в репозитории и требуют серьёзного железа. На сложной архитектурной задаче открытая модель слабее топового облачного ассистента, а ответы подольше — локальное автодополнение нужно настраивать под скорость. И проверка результата с вас не снимается: код от ассистента любого происхождения идёт через ревью и тесты.
Маленький помощник программиста от МТС AI, понимает запросы на русском. Работает локально, есть плагины для VS Code и JetBrains.
Самая широкая открытая линейка для кода: от 0.5B для автодополнения до 480B для агентов. Qwen3-Coder-Next (80B, активны 3B) работает как агент-разработчик на одной видеокарте.
Модели JetBrains для быстрого автодополнения кода. Mellum2 (12B, активны 2.5B) уже полноценный помощник: пишет и правит код, вызывает инструменты, рассуждает.
Модели Mistral для агентной разработки: сами читают репозиторий, правят файлы и запускают команды. Версия 24B помещается на одну видеокарту.
Линейка моделей для кода от DeepSeek: от маленьких для автодополнения до большой MoE V2, которая в 2024 году была на уровне закрытых моделей. Позже код ушёл в общие модели DeepSeek.
Kodify-Nano, Qwen Coder и Mellum идут под Apache 2.0, у Devstral старшая версия 123B под модифицированной MIT с порогом по выручке, а DeepSeek-Coder работает по DeepSeek License с запретами на отдельные применения. Для внедрения в компании эти условия читают до пилота.
Открытую модель можно поставить на свой сервер: данные не уходят в чужое облако, нет оплаты за каждый запрос, модель можно дообучить на ваших документах.
