刚用Continue+Ollama搭了本地AI编程环境，为什么代码补全效果比Copilot差这么多？

这个体验还挺有代表性的，我也折腾过类似的组合，最后确实感觉本地小模型在补全这块和Copilot差距明显。关键问题可能不全在模型参数上，而是补全这个任务对上下文利用方式特别敏感，Copilot背后是专门做过fill-in-the-middle训练和大量工程优化的，不只是模型大。Continue调用Ollama时默认的prompt模板和上下文拼接方式其实挺粗糙的，很多时候模型根本没看到足够的相关代码，只能瞎猜。你可以试试在Continue配置里手动调整context window和prefix/suffix的格式，把FIM模板对齐到模型训练时的格式，deepseek-coder对FIM的敏感度挺高的。另外7B这个级别做chat还行，做补全确实容易崩，qwen2.5-coder的1.5B或者base版本反而可能更稳，因为指令微调过的模型有时候会过度发挥。M2 Pro 16G的话其实可以考虑跑14B量化版，速度慢点但补全质量会好一些。vLLM在Mac上支持一般，换LM Studio意义不大，瓶颈还是在模型和prompt工程上。想要接近Copilot的体验，可能得接受本地方案在补全这块就是差一档，或者去试试专门做补全的模型比如CodeGemma这种。

6.7B做补全确实勉强，试试deepseek-coder-v2 16B的Q4量化，M2 Pro带得动，补全质量能上一个台阶。

本地小模型做补全确实容易被上下文窗口和推理框架限制住，你这个体验挺典型的。Continue默认走的是FIM补全，但Ollama那边的模型对FIM token的支持参差不齐，deepseek-coder虽然原生支持但6.7B参数在M2 Pro上跑量化后精度掉得厉害，给出的建议经常是"形似神不似"。Copilot背后是专门微调过的补全模型加上超长上下文，还能吃到你整个repo的索引，这个差距不是调temperature能补的。你可以试试把qwen2.5-coder换成1.5B或3B的版本专门做补全，大模型留着做chat，因为补全这活儿其实更吃延迟和token对齐而不是参数量。另外Continue的配置里把contextLength和maxTokens调小一点，别让它生成太长，长补全在小模型上基本就是灾难。真要提升的话可以看看LM Studio，它对FIM的支持和KV cache管理比Ollama顺手一些，vLLM在Mac上就别折腾了，没有CUDA基本是残废状态。