GitHub Copilot ist der bekannteste KI-Coding-Assistent — aber er schickt deinen Code an Microsofts Server. Wer Code-Vervollständigung und KI-Hilfe ohne Cloud-Abhängigkeit will, hat 2026 zwei starke Open-Source-Alternativen: Tabby und Continue.dev.

Was sind Tabby und Continue.dev?

Tabby ist ein selbst gehosteter KI-Coding-Assistent mit eigenem Inference-Server. Er bietet Code-Vervollständigung direkt im Editor — ähnlich wie GitHub Copilot, aber vollständig Self-Hosted.

Continue.dev ist ein Open-Source-Plugin für VS Code und JetBrains, das sich an beliebige LLM-Backends anbindet: Ollama, OpenAI, Anthropic oder jeden anderen OpenAI-kompatiblen Server. Es bietet Code-Vervollständigung, Chat und Inline-Edits.

Architektur und Ansatz

Aspekt Tabby Continue.dev
Typ Server + Editor-Plugin Editor-Plugin only
Eigener Inference ✅ Ja ❌ Nein (nutzt externe Backends)
Code-Completion ✅ Ja ✅ Ja
Chat-Interface ✅ Basic ✅ Vollständig
Inline-Edits ❌ Begrenzt ✅ Ja
Multi-User ✅ Ja ❌ Nein (Client-only)

Tabby: Der Self-Hosted Copilot

Installation

Tabby läuft als Docker-Container auf dem eigenen Server:

docker run -d \
  --gpus all \
  -p 8080:8080 \
  -v ~/.tabby:/data \
  tabbyml/tabby serve \
  --model TabbyML/StarCoder-1B \
  --chat-model TabbyML/Mistral-7B \
  --device cuda

Für CPU-only (langsamer, aber ohne GPU):

docker run -d \
  -p 8080:8080 \
  -v ~/.tabby:/data \
  tabbyml/tabby serve \
  --model TabbyML/StarCoder-1B \
  --device cpu

Modellunterstützung

Tabby hat eine eigene Modell-Registry mit Code-Completion-Modellen:

  • StarCoder2 (1B, 3B, 7B)
  • CodeLlama (7B, 13B)
  • Qwen2.5-Coder (0.5B bis 7B)
  • DeepSeek Coder (1.3B, 6.7B)

Die kleinsten Modelle (1B) laufen auch ohne dedizierte GPU, liefern aber schlechtere Ergebnisse als GitHub Copilot. Mit einem 7B-Modell auf einer aktuellen GPU erreicht Tabby Copilot-ähnliche Qualität.

Team-Features

Tabby bietet ein Multi-User-System mit Authentifizierung, Nutzungsstatistiken und einem Admin-Dashboard. Es ist das einzige Self-Hosted-Tool mit echtem Team-Support — ideal für Agenturen und kleine Entwicklungsteams.

Das Dashboard zeigt:

  • Completions pro Tag/Woche
  • Akzeptanzrate der Vorschläge
  • Nutzung pro Entwickler
  • Sprachverteilung im Team

Repository-Kontext (RAG für Code)

Ein besonderes Feature: Tabby kann lokale Repositories indizieren und als Kontext für Code-Completion nutzen. Das verbessert die Vorschläge deutlich, da das Modell den eigenen Codestil und die Projektstruktur "kennt".

Continue.dev: Das flexible Plugin

Installation

Continue.dev wird als VS Code Extension oder JetBrains Plugin installiert:

  • VS Code: Extension Marketplace → "Continue"
  • JetBrains: Plugin Store → "Continue"

Die Konfiguration erfolgt in ~/.continue/config.json:

{
  "models": [
    {
      "title": "Ollama Llama 3.1",
      "provider": "ollama",
      "model": "llama3.1:8b"
    },
    {
      "title": "Claude Sonnet",
      "provider": "anthropic",
      "model": "claude-sonnet-4-5"
    }
  ],
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "StarCoder2 3B",
    "provider": "ollama",
    "model": "starcoder2:3b"
  }
}

Backend-Flexibilität

Continue.dev unterstützt alle gängigen LLM-Backends:

  • Ollama (lokal)
  • OpenAI / Azure OpenAI
  • Anthropic Claude
  • Gemini
  • Mistral
  • Tabby (!) — Continue.dev kann sogar Tabby als Backend nutzen
  • Jeden OpenAI-kompatiblen Server

Das macht Continue.dev zum flexibelsten Plugin — man kombiniert es mit dem bevorzugten Modell.

Features im Detail

Chat: Ein integriertes Chat-Panel in der Sidebar. Man kann Codeblöcke, Dateien oder den gesamten Codebase als Kontext übergeben (@file, @codebase, @docs).

Inline-Edits: Mit Cmd+I öffnet sich ein Inline-Edit-Modus — man beschreibt die Änderung in natürlicher Sprache, Continue.dev führt sie aus und zeigt einen Diff-Preview.

Autocomplete: Tab-Completion im Editor, powered durch lokale Modelle wie StarCoder2 oder CodeLlama.

Slash-Commands: /share exportiert den Chat, /review reviewt den ausgewählten Code, /commit generiert einen Commit-Message.

@-Mentions: @web sucht im Internet, @docs durchsucht Dokumentation (Next.js, React, etc.), @github bindet GitHub-Issues ein.

Code-Qualität und Geschwindigkeit

Tabby mit StarCoder2-3B auf einer modernen GPU:

  • Latenz: 200-400ms pro Completion
  • Qualität: Gut für einfache Completions, schwächer bei komplexem Multi-File-Code

Continue.dev mit Ollama + Qwen2.5-Coder-7B auf gleicher Hardware:

  • Latenz: 300-700ms
  • Qualität: Deutlich besser als StarCoder-1B, vergleichbar mit GitHub Copilot bei einfachen Aufgaben

Der Qualitätsunterschied hängt stark vom gewählten Modell ab — Continue.dev ermöglicht den Einsatz größerer und besserer Modelle.

Datenschutz und Compliance

Beide Tools halten Code lokal — kein Code verlässt die eigene Infrastruktur. Für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen (IP-Schutz, DSGVO, Geheimhaltungsvereinbarungen) ist das ein klarer Vorteil gegenüber GitHub Copilot.

Tabby loggt standardmäßig Completion-Anfragen für Nutzungsstatistiken — das lässt sich im Admin-Panel konfigurieren.

Continue.dev sendet keine Daten an Dritte — alle Anfragen gehen direkt an das konfigurierte Backend.

Wann Tabby, wann Continue.dev?

Tabby wählen, wenn:

  • Du ein Team-Setup mit zentralem Server und Statistiken willst
  • Code-Repository-Indizierung für bessere Completion wichtig ist
  • GitHub Copilot-ähnliche UX mit Self-Hosting kombiniert werden soll
  • Du keine externe LLM-Infrastruktur (Ollama-Server) betreiben möchtest

Continue.dev wählen, wenn:

  • Flexibilität beim LLM-Backend wichtig ist
  • Verschiedene Modelle für verschiedene Aufgaben genutzt werden sollen
  • Inline-Edits und Chat-Features wichtiger sind als nur Code-Completion
  • Einzelentwickler-Setup ohne Server-Overhead bevorzugt wird

Kombination: Das Beste aus beiden Welten

Tabby als Server + Continue.dev als Client lassen sich kombinieren: Continue.dev kann Tabby als Completion-Backend nutzen! So bekommt man den Multi-User-Tabby-Server für Code-Completion und die bessere Continue.dev-UX für Chat und Inline-Edits.

{
  "tabAutocompleteModel": {
    "title": "Tabby (Self-Hosted)",
    "provider": "openai",
    "model": "TabbyML/StarCoder2-7B",
    "apiBase": "http://dein-tabby-server:8080/v1/"
  }
}

Fazit

Für Teams und Agenturen ist Tabby die bessere Wahl: Ein zentraler Server, Multi-User-Support, Statistiken und Repository-Indizierung machen es zum professionellen Team-Tool.

Für individuelle Entwickler ist Continue.dev + Ollama die flexiblere Kombination: Man wählt das beste Modell, konfiguriert frei und hat volle Kontrolle ohne eigenen Inference-Server.

In beiden Fällen ist Self-Hosted KI-Coding 2026 eine echte Alternative zu GitHub Copilot — besonders wenn Code-Datenschutz und Lizenzkontrolle ein Thema sind.

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